ZEZULA, Pavel, Michal BATKO, Vlastislav DOHNAL, David NOVÁK and Jan SEDMIDUBSKÝ. Similarity Search in Large Collections of Biometric Data. In NATO RTO Modelling and Simulation Group Symposium. Brussels: NATO Research and Technology Organisation. p. 1-13. ISBN 978-92-837-0100-2. 2009.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Similarity Search in Large Collections of Biometric Data
Name in Czech Podobnostní vyhledávání v rozsáhlých kolekcích biometrických dat
Authors ZEZULA, Pavel (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Michal BATKO (203 Czech Republic, belonging to the institution), Vlastislav DOHNAL (203 Czech Republic), David NOVÁK (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Jan SEDMIDUBSKÝ (203 Czech Republic, belonging to the institution).
Edition Brussels, NATO RTO Modelling and Simulation Group Symposium, p. 1-13, 13 pp. 2009.
Publisher NATO Research and Technology Organisation
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher Netherlands
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Publication form electronic version available online
WWW URL URL
RIV identification code RIV/00216224:14330/09:00029582
Organization unit Faculty of Informatics
ISBN 978-92-837-0100-2
Keywords in English similarity search; content-based retrieval; metric space; MPEG-7 descriptors; peer-to-peer search network; MUFIN; biometric data
Tags DISA
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: RNDr. David Novák, Ph.D., učo 4335. Changed: 17/9/2013 08:48.
Abstract
The new field of terrorism informatics is not only multidisciplinary but also requires new approaches to processing its complex underlying collections of data. In this paper, we introduce Multi-Feature Indexing Network (MUFIN) which is able to manage and search a large class of digital data according to the metric model of similarity. It is also scalable with respect to the data volume as well as the query execution throughput. At the same time, its performance can be tuned by mapping the search structure on a needed computation infrastructure. We illustrate the capabilities of MUFIN by outlining some of its current applications. Finally, we show how MUFIN can be used to deal with many biometric data and illustrate such possibility on the face retrieval application.
Abstract (in Czech)
Informatika v oblasti terorismu vyžaduje zpracovávat složité kolekce dat. V tomto článku představujeme systém MUFIN, který je schopný ukládat a posléze vyhledávat velkou třídu digitálních dat podle metrického modelu podobnosti. Systém je škálovatelný do velkých datových objemů stejně tak do propustnosti dotazů. Jeho výkon může být laděn podle dostupné hardwarové infrastruktury. Představíme možnosti systému MUFIN na několika současných aplikacích. Nakonec ukažáme jak může být systém MUFIN využit pro zpracování biometrických dat a tuto možnost demonstrujeme na aplikaci vyhledávající podobné obličeje.
Links
GA201/09/0683, research and development projectName: Vyhledávání v rozsáhlých multimediálních databázích
Investor: Czech Science Foundation, Similarity Searching in Very Large Multimedia Databases
GD102/09/H042, research and development projectName: Matematické a inženýrské metody pro vývoj spolehlivých a bezpečných paralelních a distribuovaných počítačových systémů
Investor: Czech Science Foundation
GP201/07/P240, research and development projectName: Distribuované indexační struktury pro podobnostní hledání
Investor: Czech Science Foundation, Distributed Index Structures for Similarity Searching
GP201/08/P507, research and development projectName: Komplexní podobnostní dotazy nad rozsáhlými objemy dat
Investor: Czech Science Foundation, Complex similarity searching in very large data collections
MUNI/E/0066/2009, interní kód MUName: Samo-organizující se systém pro podobnostní vyhledávání v multimediálních datech
Investor: Masaryk University, Category E - centralized resources + specific research
PrintDisplayed: 19/4/2024 23:34