توضیحاتی در مورد کتاب Ähnlichkeitssuche in Multimedia-Datenbanken: Retrieval, Suchalgorithmen und Anfragebehandlung
نام کتاب : Ähnlichkeitssuche in Multimedia-Datenbanken: Retrieval, Suchalgorithmen und Anfragebehandlung
عنوان ترجمه شده به فارسی : جستجوی شباهت در پایگاه های داده چند رسانه ای: بازیابی، الگوریتم های جستجو و مدیریت پرس و جو
سری :
نویسندگان : Ingo Schmitt
ناشر : Oldenbourg Wissenschaftsverlag
سال نشر : 2005
تعداد صفحات : 456
ISBN (شابک) : 9783486595048 , 9783486579079
زبان کتاب : German
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 42 مگابایت
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فهرست مطالب :
1 Einführung\n1.1 Grundlegende Begriffe\n1.1.1 Medium und Multimedia\n1.1.2 Dokumente und Objekte\n1.1.3 Multimedia-Datenbank-Management-System\n1.2 Suche in einem MMDBS\n1.3 MMDBMS-Anwendungen\n1.4 Gliederung der Arbeit\n1.5 Literaturempfehlungen\n2 Prinzipien des Information Retrieval\n2.1 Einführung\n2.1.1 Daten Retrieval versus Information Retrieval\n2.1.2 Schritte des IR-Prozesses\n2.2 Information-Retrieval-Modelle\n2.2.1 Boolesches Modell\n2.2.2 Fuzzy-Modell\n2.2.3 Vektorraummodell\n2.3 Relevance Feedback\n2.3.1 Bewertung von Ergebnisdokumenten\n2.3.2 Auswertung von Bewertungen\n2.4 Bewertung von Retrieval-Systemen\n2.4.1 Precision, Recall und Fallout\n2.4.2 Kombinierte Precision- und Recall-Werte\n2.4.3 Precision- und Recall-Werte abhängig von der Ergebnisgröße\n2.5 Nutzerprofile\n2.5.1 Retrieval-Szenarien\n2.5.2 Einfluss von Nutzerprofilen auf den Retrieval-Prozess\n2.6 Literaturempfehlungen\n3 Einführung in Multimedia-Retrieval\n3.1 Besonderheiten der Verwaltung und des Retrievals\n3.2 Ablauf des Multimedia-Information-Retrievals\n3.3 Daten eines Multimedia-Retrieval-Systems\n3.4 Feature\n3.4.1 Feature-Extraktion und Invarianzen\n3.4.2 Feature-Datentypen\n3.4.3 Feature-Aufbereitung\n3.5 Eignung verschiedener Retrieval-Modelle\n3.6 Multimedia-Ähnlichkeitsmodell\n3.7 Literaturempfehlungen\n4 Feature-Transformationsverfahren\n4.1 Diskrete Fourier-Transformation\n4.1.1 Anwendung der DFT\n4.1.2 Berechnung der DFT\n4.1.3 Eigenschaften der DFT\n4.1.4 FFT und mehrdimensionale Transformationen\n4.2 Diskrete Wavelet-Transformation\n4.2.1 Anwendung der DWT\n4.2.2 Berechnung der DWT\n4.2.3 Zweidimensionale DWT\n4.3 Karhunen-Loève-Transformation\n4.3.1 Bewertung der KLT\n4.3.2 Berechnung der KLT\n4.4 Latent Semantic Indexing und Singulärwertzerlegung\n4.4.1 Bewertung des LSI-Verfahrens\n4.4.2 Berechnungen des LSI-Verfahrens\n4.5 Literaturempfehlungen\n5 Distanzfunktionen\n5.1 Eigenschaften und Klassifikation\n5.2 Distanzfunktionen auf Punkten\n5.2.1 Minkowski-Distanzfunktion Lm\n5.2.2 Gewichtete Minkowski-Distanzfunktion Lmw\n5.2.3 Quadratische Distanzfunktion dq\n5.2.4 Quadratische Pseudo-Distanzfunktion\n5.2.5 Dynamical-Partial-Semi-Pseudo-Distanzfunktion\n5.2.6 Chi-Quadrat-Semi-Pseudo-Distanzfunktion\n5.2.7 Kullback-Leibler-Abstandsfunktion\n5.2.8 Bhattacharyya-Abstandsfunktion\n5.3 Distanzfunktionen auf Binärdaten\n5.4 Distanzfunktionen auf Sequenzen\n5.4.1 Earth-Mover-Distanzfunktion\n5.4.2 DFT-L2-Distanzfunktion\n5.4.3 Editierdistanz\n5.5 Distanzfunktionen auf allgemeinen Mengen\n5.5.1 Bottleneck-Distanzfunktion\n5.5.2 Distanzfunktion über das Volumen der symm. Differenz\n5.5.3 Hausdorff-Distanzfunktion\n5.5.4 Fréchet-Distanzfunktion\n5.6 Literaturempfehlungen\n6 Ähnlichkeitsmaße\n6.1 Einführung\n6.2 Distanz versus Ähnlichkeit\n6.3 Grenzen von Ähnlichkeitsmaßen\n6.4 Konkrete Ähnlichkeitsmaße\n6.4.1 Feature-Kontrast-Modell nach Tversky\n6.4.2 Fuzzy-Feature-Kontrast-Modell von Santini und Jain\n6.4.3 Histogrammschnitt\n6.4.4 Kosinusmaß\n6.4.5 Ähnlichkeitsmaße aus der Taxonomie\n6.5 Aggregation von Ähnlichkeitswerten\n6.5.1 Generalisiertes Mittel\n6.5.2 Logische Kombination\n6.5.3 Kompensatorische Operatoren\n6.6 Umwandlung von Distanzen in Ähnlichkeitswerte und Normierung\n6.7 Partielle Ähnlichkeit\n6.8 Literaturempfehlungen\n7 Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen\n7.1 Hochdimensionale Indexstrukturen\n7.1.1 Anfragearten\n7.1.2 Baumverfahren\n7.1.3 Komplexe Distanzfunktionen\n7.1.4 Fluch der hohen Dimensionen\n7.1.5 Signaturverfahren\n7.1.6 Weitere Indexverfahren\n7.1.7 Zusammenfassung\n7.2 Algorithmen zur Aggregation von Ähnlichkeitswerten\n7.2.1 Combiner-Algorithmen\n7.2.2 Kondensator-Algorithmus\n7.2.3 Indexaggregation\n7.3 Literaturempfehlungen\n8 Anfragebehandlung\n8.1 Einführung\n8.1.1 Klassifikationen\n8.1.2 Kriterien der Anfragebehandlung\n8.2 Konzepte der Anfragebehandlung\n8.2.1 Attributbedingungen\n8.2.2 Strukturbedingungen\n8.2.3 Räumliche und zeitliche Bedingungen\n8.2.4 Ähnlichkeitsbedingungen\n8.3 Datenbankmodell\n8.4 Sprachen\n8.4.1 WS-QBE\n8.4.2 Objektrelationale Datenbanksysteme\n8.5 Literaturempfehlungen\n9 Zusammenfassung\nA Mathematische Grundlagen: lineare Algebra\nA.1 Infimum, Supremum und kompakte Menge\nA.2 Vektorraum und komplexe Zahlen\nA.3 Basis und Dimension\nA.4 Inneres Produkt und Orthogonalität\nA.5 Norm und Normalisierung\nA.6 Entwicklungsformel und Öffnungswinkel zwischen zwei Vektoren\nA.7 Matrizenrechnung\nB Mathematische Grundlagen: Statistik\nLiteraturverzeichnis\nIndex