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Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 1 Notwendige Multimedia- Erweiterungen für Anfragesprachen Niko Zenker

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Präsentation zum Thema: "Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 1 Notwendige Multimedia- Erweiterungen für Anfragesprachen Niko Zenker"—  Präsentation transkript:

1 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 1 Notwendige Multimedia- Erweiterungen für Anfragesprachen Niko Zenker

2 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 2 Gliederung 1.Anforderungen an eine Multimedia-Anfragesprache 2.Object Query Language vs. TIGUKAT Query Language 3.Inhaltsbasierte & unscharfe Anfragen 4.Spatial Primitives 5.Temporal Primitives 6.Präsentationsfunktionen 7.Zusammenfassung

3 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 3 Anforderungen an eine Multimedia-Anfragesprache  Zusätzlich zu den Eigenschaften, die eine Anfragesprache erfüllen muss, sollten folgende Attribute gelten  Universell  Inhaltsbasierte Anfragen  Räumliche Anfragen  Zeitliche Anfragen  Unscharfe Anfragen  Präsentation

4 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 4 Object Query Language  orthogonale Sprache  SQL92 + objektorientierte Erweiterungen (komplexe Objekte, Objektidentität, Pfadausdrücke, Polymorphismus, Aufruf von Operationen, late binding, Strukturen, Listen, Felder  Grundstruktur SELECT [DISTINCT] projection_attributes FROM query [[AS] identifier} {, query [[AS] identifier]} [WHERE query] [GROUP BY pratition_attributes] [HAVING query] [ORDER BY sort_criterion {, sort_criterion}]

5 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 5 Object Query Language II  Erweiterungen zu OQL sind meistens in der WHERE Klausel zu finden  spatial_expression (räumliche Objekte, Linien, Punkte, Kreise,...)  spatial_functions (length, area, intersection)  spatial_expression, temporal_functions, temporal_predicates  contain_predicates  contain_predicate ::= media_object CONTAINS salientObject

6 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 6 Object Query Language: Beispiele SELECT STRUCT (a:e.age, s:e.salary) FROM (SELECT f FROM Employees f WHERE f.seniority>20) AS e WHERE e.name = „John“ SELECT m FROM Images m, Persons p WHERE m CONTAINS p

7 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 7 TIGUKAT Query Language  tee-goo-kat, bedeutet „Objekte“ bei kanadischen Inuits  Typische Objektorientierte Features werden unterstützt  SQL-like (ad-hoc), zusätzlich werden Pfadausdrücke unterstützt  Grundstruktur SELECT object_variable_list [INTO [PERSISTENT [ALL]]] collection_reference FROM range_variable_list WHERE boolean_formular

8 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 8 TIGUKAT Query Language  in der WHERE Klausel werden drei neue Ausdrücke definiert  spatial_expression  temporal_expression  boolean_expression  boolean_expression ::=contain_predicate | boolean_function  Beispiel: SELECT m FROM m IN C_image, p IN C_person WHERE m CONTAINS p

9 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 9 Inhaltsbasierte & unscharfe Anfragen  Informationen gewinnen aus extrahierten Features oder Metadaten  Schlüsselwort-basierte Ansätze  Feature-basierte Ansätze  Konzept-basierte Ansätze  Manuelle Abschwächung / Verschärfung  Automatische Abschwächung / Verschärfung  auch bei wenigen Informationen müssen adäquate Resultate geliefert werden

10 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 10 Spatial Primitives  Anforderungen an Räumliche Anfragesprachen  komplexe Objekte setzen sich aus kleineren zusammen  Direkte räumliche Suche  Hybride Anfragen  Komplexe Anfragen über gesamte DB  räumliche Berechnungen von Objekten mit räumlichen Eigenschaften  Räumlich-Zeitliche Anfragen

11 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 11 Spatial Primitives II  jedes Objekt wird mit Eigenschaften verglichen  Bilder werden in abstraktes Format überführt SalientSet: hervorstechende Objekte im Bild SpatialSet: räumliche Eigenschaften der salienten Objekte im Bild (Umrisse, Positionen,...) ColorSet: Farbeigenschaften der salienten Objekte und des Hintergrundes TextualSet: Texte im salienten Objekt oder im Hintergrund

12 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 12 Spatial Primitves III  identical  2 Bilder sind gleich, wenn sie im Salient-, Spatial-, Color- und TextualSet übereinstimmen  coincident  identische SpatialSets  subpicture  Teil des ersten Bildes ist identisch mit dem gesamten zweiten  similar  Ähnlich, wenn es räumliche Beziehungen, Farben, Texturen gibt  contains  Gehört ein salientes Objekt zum SalientSet

13 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 13 Spatial Primitives IV  Punkte, Linie und Regionen werden als räumliche Zustände definiert  andere Formen (Kreise, Rechtecke, etc.) werden als Sonderformen von Regionen behandelt  räumliche Beziehungen  Richtungsbeziehungen  left, right, above, below, front, back, south, north, west, east, northwest,...  Distanzbeziehungen  z.B. euklidische Distanz  topologische Beziehungen

14 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 14 topologische Beziehungen A A A A A A B B B B B B A disjont B A touch BA inside B A overlap B A cover BA equal B

15 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 15 Räumliche Funktionen  führt Berechnungen mit Objekten aus und liefert Werte zurück  Ergebnis abhängig von den Objekten  mbr – Minimal umfassendens Rechteck  distance – Entfernung  region – Konvertierung zur Region  pan – nur Teilstücke aus dem Bild  resize – Grössenänderung  superimpose – fügt Bilder zusammen

16 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 16 Räumliche Anfragen  MOQL SELECT o.name FROM SalientObjects o, Images m WHERE m CONTAINS o AND (o INSIDE a OR a COVER o)  MTQL SELECT o.B_name FROM o IN C_salientObject, m IN C_image WHERE m CONTAINS o AND (o INSIDE a OR a COVER o)

17 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 17 Temporal Primitives  Essentiell für MM-Anfragesprache  vor allem für Geschichtsdatenbanken  zeitliche Beziehungen zwischen realen Objekten in den Multimedia Daten  grosses Interesse besteht vor allem bei salienten Objekten  „Finde das letzte Video, in dem Gerhard Schröder erscheint“  „...letzte...“ stellt besondere Anforderungen an Anfragesprachen  Zeitintervall stellt eine Basis für eine verankerte Spezifikation der Zeit  J.F. Allen 1983:  equal, before, after, meet, metBy, overlap, overlapedBy, during, include, start, startedBy, finish, finishedBy

18 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 18 Zeitliche Funktionen  unäre Funktionen: Anfang (LB), Ende(UP), Länge  binäre Funktionen: Vereinigung, Durchschnitt, Differenz  time interval  verankerter Zeitpunkt in der Zeit  Vergleiche ( )  Hinzufügen, Abziehen von Zeiten  neue time instant  time interval mit gleichem LB u. UB  time span  Nichtverankerte Zeitdauer  ist unabhängig von interval und instant  year, month, day, hour, minute, second, ms

19 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 19 Stetige Zeitliche Funktionen  Videodaten  Sequenz von clips, und ein clip ist eine Sequenz von frames (Bild)  jeder Frame hat: Zeitstempel oder time instant; clip, video wird mit time interval assoziiert  haben alle Eigenschaften, die auch Bilder haben (Farbe, Umrisse, Objekte, Texturen)  Zusätzlich: Zeitliche Beziehungen, z.B. Bewegungen  Audiodaten  Sequenz von Tönen  jeder Ton hat unterschiedliche Länge, Lautstärke und Frequenz  Auch hier zeitliche Beziehungen: z.B. gesprochene Sprache

20 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 20 Videoanalyse  lokale  Objektbewegungen  globale  Kamerabewegungen  tatsächliche Kamerabewegungen (6 Freiheitsgrade)  aber auch Zoombewegungen (Fokusänderung der Linse)  Funktionen: zoomIn, zoomOut, panLeft, panRight, tiltUp, tiltDown, cut, fade, wipe, dissolve  Clips  müssen segmentiert werden  sind Mengen von salienten Objekten zu verschiedene Zeiten

21 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 21 Zeitliche Anfragen  MOQL SELECT c1, c2 FROM Clips c1, Clips c2, p.prSet pr WHERE c1 CONTAINS p AND c2 CONTAINS p AND pr.timestamp DURING intersection(c1.timestamp, c2.timestamp)  MTQL SELECT c1, c2 FROM c1 IN C_clip, c2 IN B_clip, pr IN p.prSet WHERE c1 CONTAINS p AND c2 CONTAINS p AND pr.B_timestamp DURING intersection(c1.B_timestamp, c2.B_timestamp)

22 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 22 Präsentationsfunktionen  Synchronisation von Audio und Videofiles  räumliches Layout  Anzahl der Fenster  Grösse  Lage  zeitliches Layout  welches Objekt startet zuerst  Länge der Präsentation  Szenario Layout  Verwendung von räumlichen und zeitlichen Layoutfunktionen

23 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 23 Präsentationsfunktionen II  atWindow(identifier, point, point)  atTime(absoluteTime)  display(identifier, start_offset, duration)  play(identifier, start_offset, duration, speed)  thumbnail(identifier)  resize(identifier, width, height)  parStart  parEnd  after

24 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 24 Präsentationsfunktionen Beispiel  MOQL SELECT m FROM Images m WHERE m CONTAINS p PRESENT resize(m, 100, 100) AND display(m, 0, 10)  MTQL SELECT m FROM m IN C_image WHERE m CONTAINS p PRESENT resize(m, 100, 100) AND display(m, 0, 10)

25 Niko ZenkerSeminar: Ähnlichkeitssuch in MMDB 25 Zusammenfassung  leichte Anfragesprache hilft Benutzern bei der Arbeit auf MMDB  sollte so allgemein sein wie möglich, d.h. verschiedenen Datentypen unterstützen und daraus auch Information zu finden  viele Sprachen enthalten vorgestellte Funktionen nicht, sind daher speziell für einzelne Anwendungsgebiete  komplexere Anfragen nur für qualifizierte Anwender verstehbar  Entwicklung von grafischen BNO (z.B. VisualMOQL)


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