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Unscharfe Anfragen in Multimedia-Datenbanksystemen

Unscharfe Anfragen in Multimedia-Datenbanksystemen. Seminar Multimedia-Datenbanken WS 2001/2002 Silvana Runow. Gliederung. Atomare Anfragen Ähnlichkeit Boolesche Verknüpfung von atomaren Anfragen Wichtung von Teilanfragen Zusammenfassung. Atomare Anfragen. Beispiel Color = ‘red‘

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Unscharfe Anfragen in Multimedia-Datenbanksystemen

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Presentation Transcript

  1. Unscharfe Anfragenin Multimedia-Datenbanksystemen Seminar Multimedia-Datenbanken WS 2001/2002 Silvana Runow

  2. Gliederung • Atomare Anfragen • Ähnlichkeit • Boolesche Verknüpfung von atomaren Anfragen • Wichtung von Teilanfragen • Zusammenfassung MMDB-Seminar

  3. Atomare Anfragen • Beispiel Color = ‘red‘ • Ergebnis: sortierte Liste mit k zur Anfrage ähnlichsten DB-Objekte • Begriff der Ähnlichkeit Wann sind die Farben/Formen zweier Bilder einander ähnlich? MMDB-Seminar

  4. Ähnlichkeit I Berechnung der Ähnlichkeit von Farben • Speicherung eines Farbhistogramms zu jedem Bild in Form eines k-dimensionalen Vektors • Farbunterschied zweier Bilder durch Abstand ihrer beiden Histogramme bestimmt: x, y : k-dimensionale Farbvektoren A : Matrix, deren (i,j)ter Eintrag die Ähnlichkeit zw. Farbe i und Farbe j beschreibt MMDB-Seminar

  5. Ähnlichkeit II Methoden zur Definition der Ähnlichkeit von Formen • turning angles • radiusbasierteGestaltssignatur MMDB-Seminar

  6. Boolesche Verknüpfung atomarer Anfragen • Ergebnis einer MM-Anfrage: sortierte Liste • Ergebnis einer RDB-Anfrage: Menge aVerknüpfung dieser Anfragen führt zu Konflikt Wie können wir solche Anfragen miteinander verknüpfen? MMDB-Seminar

  7. Bewertete Mengen Idee: Einführung bewerteter Mengen Definition: Menge von Paaren (x,g) mit x als Objekt und g (Bewertungsgrad) als reeller Zahl im Intervall [0,1] aZuordnung eines Bewertungsgrads zu jedem Objekt für jede Teilanfrage MMDB-Seminar

  8. Aggregatfunktionen a Berechnung eines Bewertungsgrads für komplexe Anfrage als Funktion der Bewertungsgrade der m Teilanfragen Praxis: Berechnung meist über iterative Anwendung einer Binärfunktion MMDB-Seminar

  9. Fuzzy-Logik I Bewertungsgrad von Objekt x unter Anfrage Q Regeln: Ä Konjunktionsregel: Ä Disjunktionsregel: Ä Negationsregel: MMDB-Seminar

  10. Fuzzy Logik II Eigenschaften • zurückführbar auf Standardregeln der Aussagenlogik • Erhaltung logischer Äquivalenz bei Beschränkung auf Konjunktion und Disjunktion aOptimierer kann Anfrage durch eine logisch äquivalente ersetzen MMDB-Seminar

  11. Wichtung • Beispiel • unterschiedliches Interesse an den verschiedenen Teilanfragen aWie bekommt man zu gegebener Aggregat- funktion f eine “gewichtete Version“ von f? MMDB-Seminar

  12. Wichtung II Anforderungen an Gewichtsfunktion • 1 • 2 • 3 ist eine stetige Funktion der Gewichte • lokale Linearität MMDB-Seminar

  13. Gewichtsfunktion MMDB-Seminar

  14. Beispiel 1 MMDB-Seminar

  15. Beispiel 2 MMDB-Seminar

  16. Zusammenfassung • Wichtung ist ein Beispiel für ein Problem, das sich bei unscharfen Anfragen stellt amit Gewichtsfunktion hat man allgemeine Methode zur Erweiterung jeder Funktion zu einer gewichteten Version der Funktion MMDB-Seminar

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