DATA AND KNOWLEDGE

ENGINEERING GROUP

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Multimedia Retrieval", die im Sommersemester 2009 von Andreas Nürnberger gehalten wird. Diese Seite wird während der Lehrveranstaltung laufend aktualisiert.

Allgemeines

Multimedia Retrieval (MMR) beschäftigt sich mit der Informationssuche in nicht oder wenig strukturierten multimedialen Datenbeständen. Beispiele für Anwendungen sind Internet-Suchmaschinen, Digitale Bibliotheken und Multimedia-Archive wie z.B. Musik-, Bild- oder Videodatenbanken. Im Rahmen dieser Vorlesung sollen die grundlegenden MMR-Konzepte eingeführt und anhand spezieller Anwendungsbereiche illustriert werden. Da die inhaltsorientierte Suche im Vordergrund steht, werden außerdem spezielle Verfahren zur Repräsentation und Indexierung des Inhaltes von Texten und multimedialen Objekten vorgestellt.

Organisatorische Regelungen für den Übungsschein

Zu den Übungen gibt es Übungsblätter. Die Übungsaufgaben werden votiert. Durch eine Votierung erklärt man sich bereit, zu einer Aufgabe vorzutragen. (Lösungsvorschläge werden diskutiert, sie müssen nicht gleich richtig sein. Man sollte sich aber gründlich mit der Aufgabe beschäftigt haben.) Die Aufgaben werden in zwei Gruppen geteilt, Programmieraufgaben und sonstige Aufgaben. Die Programmieraufgaben sind als solche gekennzeichnet und werden gemäß dieser Bewertungsrichtlinien beurteilt. Den Übungsschein bekommt, wer

• mindestens 66% der Programmierpunkte erreicht hat,
• mindestens 66% der sonstigen Übungsaufgaben votiert hat,
• mindestens zweimal in den Übungen vorgetragen hat und
• am Ende des Semesters ein kurzes Kolloquium (ca. 10 min.) bestanden hat.

Termine und Räume

Wichtiger Hinweis:

Am Dienstag, dem 30.06.2009 findet eine Übung im Raum G29-216 statt. Dafür findet am Donnerstag, dem 02.07.2009, die Vorlesung im Raum G22A-122 statt.

Lehrende

Wenn Sie Fragen zur Vorlesung oder zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte (wenn möglich, per E-Mail) an:

Vorlesung:

• Andreas Nürnberger
  E-Mail: andreas.nuernberger@ovgu.de

Übung:

• Marcus Nitsche
  E-Mail: marcus.nitsche@ovgu.de

Materialien

Vorlesungsfolien

• (print version) Course Info
• (print version) Introduction
• (print version) Inverted Index
• (print version) Vector Space Model
• (print version) Evaluation
• (print version) Structuring
• (print version) MPEG-7 Overview
• (print version) MPEG7-Visual Descriptors
• (print version) MPEG-Video Codierung
• (print version) MPEG7-Audio Descriptors
• (print version) Video Retrieval
• (print version) Audio Retrieval
• (print version) Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen

Übungsblätter

• Übungsblatt 1 (zum 16.04.2009)
• Übungsblatt 2 (zum 23.04.2009 bzw. Programmieraufgabe per Mail bis 27.04.2009, 16 Uhr)
• Übungsblatt 3 (zum 30.04.2009)
• Übungsblatt 4 (zum 07.05.2009)
• Übungsblatt 5 (zum 14.05.2009)
• Übungsblatt 6 (Programmieraufgabe per Mail bis 03.06.2009, 10 Uhr)
• Übungsblatt 7 (zum 11.06.2009)
• Übungsblatt 8 (zum 18.06.2009)
• Übungsblatt 9 (zum 02.07.2009)
• Übungsblatt 10 (zum 09.07.2009)

Zusatzmaterial

• Datenformate.pdf
• Gioconda.bmp
• mpeg7bindings.zip
• Beispiel zur Programmieraufgabe aus Übung 6
• Pearson Algorithmus für Übung 8
• Audio-Datei für Übung 9

Literatur

• Ähnlichkeitssuche in Multimedia-Datenbanken
  Ingo Schmitt
  Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH, München, 2005.
• Modern Information Retrieval
  Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribiero-Neto
  Addison Wesley, 1999.
• Foundations of Statistical Natural Language Processing
  Chris Manning and Hinrich Schütze
  MIT Press, Cambridge, MA, 1999.
• Information Retrieval: Data Structures and Algorithms
  William B. Frakes and Ricardo Baeza-Yates
  Prentice-Hall, 1992.
• Soft Computing in Information Retrieval
  Fabio Crestani and Gabriella Pasi
  Physica Verlag, 2000.

Verweise auf andere Webseiten

• Information Retrieval book by C. J. van Rijsbergen
• Information Retrieval journal, Kluwer
• ACM Special Interest Group on Information Retrieval