Kontextmodelle für lokale Merkmale zur inhaltsbasierten Bildsuche in großen Bilddatenbanken

Vor allem seit Smartphones für viele zum ständigen Begleiter geworden sind, wächst die Menge der aufgenommenen Bilder rasant an. Oft werden die Bilder schon unmittelbar nach der Aufnahme über soziale Netzwerke mit anderen geteilt. Zur späteren Verwendung der Aufnahmen hingegen wird es zunehmend wichtiger, die für den jeweiligen Zweck relevanten Bilder in der Masse wiederzufinden. Für viele bekannte Objektklassen ist die automatische Verschlagwortung mit entsprechenden Detektionsverfahren bereits eine große Hilfe. Anhand der Metadaten können außerdem häufig Ort oder Zeit der gesuchten Aufnahmen eingegrenzt werden. Dennoch führt in bestimmten Fällen nur eine inhaltsbasierte Bildsuche zum Ziel, da dort explizit mit einem Anfragebild nach individuellen Objekten oder Szenen gesucht werden kann. Obwohl die Forschung im Bereich der inhaltsbasierten Bildsuche im letzten Jahrzehnt bereits zu vielen Anwendungen geführt hat, ist die Skalierbarkeit der sehr genauen Varianten noch eingeschränkt. Das bedeutet, dass die existierenden Verfahren, mit denen ein Bildpaar robust auf lokal ähnliche Teilinhalte untersucht werden kann, nicht ohne weiteres auf die Suche in vielen Millionen von Bildern ausgeweitet werden können. Diese Dissertation widmet sich dieser Art der inhaltsbasierten Bildsuche, die Bilder anhand ihrer lokalen Bildmerkmale indexiert, und adressiert zwei wesentliche Einschränkungen des populären Bag-of-Words-Modells. Zum einen sind die Quantisierung und Komprimierung der lokalen Merkmale, die für die Suchgeschwindigkeit in großen Bildmengen essentiell sind, mit einem gewissen Verlust von Detailinformation verbunden. Zum anderen müssen die indexierten Merkmale aller Bilder immer im Arbeitsspeicher vorliegen, da jede Suchanfrage den schnellen Zugriff auf einen beträchtlichen Teil des Index erfordert. Konkret beschäftigt sich die Arbeit mit Repräsentationen, die im Index nicht nur die quantisierten Merkmale, sondern auch ihren Kontext einbeziehen. Abweichend zu den bisher üblichen Ansätzen, wird der Kontext, also die größere Umgebung eines lokalen Merkmals, als eigenständiges Merkmal erfasst und ebenfalls quantisiert, was den Index um eine Dimension erweitert. Zunächst wird dafür ein Framework für die Evaluation solcher Umgebungsrepräsentationen entworfen. Anschließend werden zwei Repräsentationen vorgeschlagen: einerseits basierend auf den benachbarten lokalen Merkmalen, die mittels des Fisher Vektors aggregiert werden, andererseits auf Basis der Ergebnisse von Faltungsschichten von künstlichen neuronalen Netzen. Nach einem Vergleich der beiden Repräsentationen sowie Kombinationen davon im Rahmen des Evaluationsframeworks, werden die Vorteile für ein Gesamtsystem der inhaltsbasierten Bildsuche anhand von vier öffentlichen Datensätzen bewertet. Für die Suche in einer Million Bildern verbessern die vorgeschlagenen Repräsentationen auf Basis der neuronalen Netze die Suchergebnisse des Bag-of-Words-Modells deutlich. Da die zusätzliche Indexdimension einen effektiveren Zugriff auf die indexierten Merkmale ermöglicht, wird darüber hinaus eine neue Realisierung des Gesamtsystems vorgeschlagen. Das System ist bezüglich des Index nicht mehr auf den Arbeitsspeicher angewiesen, sondern kann von aktuellen nichtflüchtigen Speichermedien profitieren, etwa von SSD-Laufwerken. Von der Kombination der vorgeschlagenen Umgebungsrepräsentation der lokalen Merkmale und der Realisierung mit großen und günstigen SSD-Laufwerken können bereits heutige Systeme profitieren, denn sie können dadurch noch größere Bilddatenbanken für die inhaltsbasierte Bildsuche zugänglich machen

Combining Sensors and Multibody Models for Applications in Vehicles, Machines, Robots and Humans

The combination of physical sensors and computational models to provide additional information about system states, inputs and/or parameters, in what is known as virtual sensing, is becoming increasingly popular in many sectors, such as the automotive, aeronautics, aerospatial, railway, machinery, robotics and human biomechanics sectors. While, in many cases, control-oriented models, which are generally simple, are the best choice, multibody models, which can be much more detailed, may be better suited to some applications, such as during the design stage of a new product

Annual Review of Progress in Applied Computational Electromagnetics

Approved for public release; distribution is unlimited