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DOI: 10.5445/IR/1000084067
Veröffentlicht am 06.07.2018

Kontextmodelle für lokale Merkmale zur inhaltsbasierten Bildsuche in großen Bilddatenbanken

Manger, Daniel

Abstract:
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 Zei ... mehr

Abstract (englisch):
The number of digital images is growing rapidly, especially since smartphones have become part of our daily lives. Often, immediately after being taken, the images are shared with others via social networks. In order to use the images at a later stage, however, it is becoming increasingly important to find relevant images within large collections for the respective purpose. Methods that automatically assign keywords using appropriate detection methods are already of great help for many well-known object classes. Moreover, metadata can often be exploited to narrow down ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator URN: urn:nbn:de:swb:90-840675
KITopen ID: 1000084067
Verlag Karlsruhe
Umfang VI, 168 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik (IFA)
Prüfungsdatum 28.05.2018
Referent/Betreuer Prof. J. Beyerer
Schlagworte Inhaltsbasierte Bildsuche, Content-based Image Retrieval, CBIR
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