Stichwortbasierte Extraktion von Gebirgsbildern aus dem Web
Den Inhalt von Bildern zu bestimmen ist eine populäre Disziplin in der Forschung und hat in den letzten Jahren viele Verfahren für die Berechnung geeigneter Metadaten hervorgebracht. Darunter auch viele Verfahren, mit denen die Metadaten aus dem Bild selbst berechnet werden, weshalb man dann von "Content Based Image Retrieval" spricht. Die Grundlage solcher CBIR-Systeme bildet dabei eine gute Datenbasis zum Trainieren von aussagekräftigen Klassifikatoren. Das Ziel dieser Arbeit soll es sein, eine solche Datenbasis für ein System zur Erkennung von Bergen in Bildern zu generieren. Die Erkennung der Berge selbst soll dabei nicht Teil dieser Arbeit sein, sondern nur das Zusammenführen, Verarbeiten und Speichern von Bildern aus verschiedensten Quellen und die Zuordnung der Bilder zu den in ihnen enthaltenen Bergen durch Analyse der in den Quellen vorhandenen Daten, wie EXIF-Daten, Bildbeschreibungen oder Annotationen. Der erste Schritt dieser Arbeit wäre der Entwurf einer MySQL-Datenbank zur Speicherung von Daten über die Bilder und Berge. Formale Kriterien für einen geeigneten Entwurf sind hierbei die Einhaltung der 3. Normalform sowie die Minimalität des Entwurfs. Danach sollen Bilder aus verschiedenen Quellen (z.B Flickr, ImageNet, etc.) zusammengeführt und so viele Metadaten wie möglich (z.B. Geo- und Zeitdaten) gespeichert werden. Die Daten sollen dabei so exakt wie möglich sein, sprich falsche Zuordnungen von Bergen zu Bildern sollen so weit wie möglich verhindert werden. Dafür sollen einfache CBIR-Verfahren verwendet werden, welche mit Hilfe der frei verfügbaren Programmbibliothek OpenCV eingebunden werden können. Abschließend soll man über eine GUI durch die Daten browsen, einfache Statistiken erheben und einfach Anfragen stellen können. Für die Implementierung des ganzen kann C++ oder Java verwendet werden.
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