Értelmezett videó-tartalmak indexelése és visszakeresése

Napjainkban az internetet használó emberek többsége hatalmas kép- és
videó-gyűjteménnyel rendelkezik. Egy részük használ olyan
szolgáltatásokat, mint a Flickr (képek esetén) vagy a Youtube (videók
esetén), de ezek a szolgáltatások sem rendelkeznek még tartalom alapú
keresési funkciókkal. Ezért a nagy vizuális adathalmazokban a keresés
általában úgy működik, hogy videókhoz társított kézzel, vagy
hang-felismeréssel készített annotációs szövegekben mi is szövegesen
kereséseket hajtunk végre. A legfejlettebb rendszerek is csupán
korlátozottan hasznosítanak képi tartalmi információkat a keresésekben.
Hatékony szemantikus keresésekhez jól működő indexelési és
visszakaresési módszerekre lenne szükség, amelyek képesek nagy
mennyiségű képi tulajdonságokat kombinálni, és kikerülni az ezzel járó
dimenzionalitási problémákat. Ez az egyik legfontosabb terület, amit ez
a munka megcéloz. A munka során új indexelési, releváns
leíró-kiválasztási, hatékony visszakeresési és vizualizációs módszereket
kutatunk, amelynek célja értelmezett videó-adathalmazokon történő
visszakeresés. A legfontosabb vizsgált területek ill. célok a
következők: új tulajdonság-kinyerési módszerek tartalom értelmezéshez;
új indexelési struktúrák és algoritmusok kombinált képi tulajdonságok
kezelésésvel; annotációk hozzárendelése a tartalom elemzésére alapozva;
új vizualizációs megoldások a találatok megjelenítésére; a fentiekre
alapozva egy kísérleti keretrendszer videó-tartalmak visszakereséséhez
amely segít a leírók kiértékelésében és hatékonyságuk elemzésében.