06.06.2005 The PicSOM Retrieval System 1 Christian Steinberg.

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1 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System 1 Christian Steinberg

2 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System2 Überblick 1.Einführung PicSOM: 2.Self-Organizing Map 3.Tree Structured SOM 4.Image Retrieval mit PicSOM 5.Zusammenfassung

3 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System3 1.1 Einführung  Bedarf an effektiven Methoden im Bereich CBIR (Content-Based Image Retrieval)  Beschreibung von Bildern durch Low- Level Merkmale (Farbe, Textur, primitive Formen)  Einbeziehung des Users zum Erkennen von High-Level Merkmalen

4 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System4 1.2 Einführung  PicSOM Framework zum Erarbeiten von Algorithmen und Methoden für CBIR Arbeitet mit Beispielbildern (User/DB) User gibt Relevanz an (relevant/nichtrelevant) System lernt durch Feedback

5 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System5 2.1 Self-Organizing Map  Elastischen Netz von Punkten  Visualisierung von hochdimensionalen Daten in einer 2D Karte  Punkte werden durch Neuronen dargestellt, jedem Punkt i wird ein Model- Vektor m i zugeordnet (Eigenschaft des jeweiligen Bildes in der DB)

6 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System6 2.2 Self-Organizing Map  Karte wird anfangs geordnet  Nachbarschaft bedeutet Ähnlichkeit  Bei neuer Eingabe Suchen des Neurons mit kleinstem Abstand (O(n)) Anpassen der Karte

7 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System7 2.3 Self-Organizing Map

8 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System8 3.1 Tree Structured SOM  Hierarchische Präsentation  Jede Ebene ist eine SOM  Suche nach dem Neuron mit geringsten Abstand verringert sich auf O(logn)

9 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System9 3.2 Tree Structured SOM  Jede Ebene Repräsentiert ein Feature  TS-SOM wird von oben herab sortiert  Dabei werden die Featurevektoren der Eingabebilder benutzt

10 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System10 4.1 Image Retrieval mit PicSOM  Iterativer Prozess  Suche beginnt mit Repräsentativen Bildern der höheren Ebenen des TS- SOMs  Nächsten Schritte passen sich der Auswahl des Nutzers an

11 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System11 4.2 Image Retrieval mit PicSOM  Intern werden Bilder positiv/negativ markiert für gewählt/nicht gewählt  Anhand dieser Information wird dem User ein neues Set von Bildern präsentiert

12 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System12 4.3 Image Retrieval mit PicSOM  Funktionsweise SOMs werden als 2D Matrizen betrachtet es wird mehr Gewicht auf Regionen mit nah beieinanderliegenden positiven Neuronen (Bildern) gelegt (z.B. bestimmte Farbwerte) Es wird ein Tiefenpassfilter mit einer symmetrischen Convolution Maske angewendet  Regionen mit möglichen „Treffern“

13 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System13 4.4 Image Retrieval mit PicSOM

14 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System14 4.5 Image Retrieval mit PicSOM  Aus den entstehenden ‚weißen‘ Regionen werden repräsentative Bilder herausgesucht und dem User gezeigt  Es beginnt eine erneuter Durchlauf

15 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System15 4.6 Image Retrieval mit PicSOM  PicSOM ist WWW- basiert und kann (wenn der Server wieder steht) unter folgender URL gefunden werden: http:// www.cis.hut.fi/picsom

16 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System16 5. Zusammenfassung  Gute Strukturierung von Bildern durch ihre Merkmale  Gute Suchzeit durch Baumstruktur der ‚Datenbank‘  PicSOM wird als Picture Search Engine für das Internet vorbereitet (Stand 2000)

17 06.06.2005 The PicSOM Retrieval System17 Vielen Dank!