Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Επιβλέπων Καθηγητής: Δρ. Αναστάσιος Ντελοπουλος Παρουσίαση.

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Ταξινόμηση Κειμένων με Νευρωνικά Δίκτυα. Γ. Ταμπουρατζής Ινστιτούτο Επεξεργασίας του Λόγου ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΤΟΥ ΛΟΓΟΥ10/12/2002 INSTITUTE FOR LANGUAGE.
Advertisements

ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία
Η πλατφόρμα moodle και η χρήση ψηφ. εκπαιδευτικού υλικού
Πέτσας Δημήτριος Παρουσίαση στο μάθημα: Ψηφιακές Βιβλιοθήκες
Εργαστήριο Προγραμματισμού και τεχνολογίας Ευφυών συστημάτων (intelligence) Τμήμα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών.
Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας Παιδαγωγικό Τμήμα Νηπιαγωγών Τίτλος Μαθήματος Ενότητα # (bold): Τίτλος Ενότητας (normal)
Ανάκτηση και Εξαγωγή Πληροφορίας από Πολυμεσικές και Πολυγλωσσικές
Οι “multi-Διαστασεις” Των Multimedia
Μετρήσεις στη γλώσσα και ανάλυση του λόγου Γ. Μικρός, Γ. Ταμπουρατζής, Σ. Μαρκαντωνάτου ΙΝΣΤΙΤΟΥΤΟ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑΣ ΤΟΥ ΛΟΓΟΥ INSTITUTE FOR LANGUAGE & SPEECH.
1 Μηχανές αναζήτησης στον Παγκόσμιο Ιστό Search Engines.
Τεχνολογική επισκόπηση τοπικής και διαδικτυακής πρόσβασης στη βάση δεδομένων e-pyxis e-pyxis Αναστάσιος Κεσίδης, Αναστάσιος Κλείσας, Ευάγγελος Νόνας, Γεώργιος.
ΗΜΥ 100 Εισαγωγή στην Τεχνολογία
21, 23 Φεβρουαρίου 2005 ΗΜΕΡΙΔΑ: Τεκμηρίωση και Διαλειτουργικότητα Μεταδεδομένα για απόδοση εκπαιδευτικής αξίας σε συλλογές πολιτισμικού αποθέματος Γιώργος.
Τα Ακαδημαϊκά Αποθετήρια στην Ελλάδα Σήμερα Κλωντίνη Ξενίδου-Δέρβου Συντονίστρια Μόνιμη Επιτροπή Περιοδικών HEAL-Link Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης.
Μηχανική Μάθηση και Εξόρυξη Γνώσης
ΕΡΓΑΛΕΙΟ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟΥ ΣΕ WEB SITE (CONTENT MANAGEMENT TOOL)
Title of the presentation | Date |1 Καταγραφή απαιτήσεων ερευνητών ανθρωπιστικών επιστημών για γλωσσικούς πόρους και εργαλεία Δρ Νίκος Χούσος Εθνικό Κέντρο.
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΤΩΝ Γ.Σ.Π.. ΟΡΙΣΜΟΙ Ένα σύστημα για τακτικό και συνηθισμένο τρόπο επεξεργασίας δεδομένων και για απάντηση προκαθορισμένων και.
Δημήτρης Γαβρίλης, Κωνσταντία Κακάλη Βιβλιοθήκη & Υπηρεσία Πληροφόρησης, Πάντειο Πανεπιστήμιο.
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Αρχειονομίας & Βιβλιοθηκονομίας Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στην Επιστήμη της Πληροφορίας: Διοίκηση & Οργάνωση Βιβλιοθηκών.
Μάθημα 2 ο : Βασικές έννοιες 1 Ακαδημαϊκό Έτος
ΟΔΗΓΟΣ ΨΗΦΙΟΠΟΙΗΣΗΣ ΔΙΣΔΙΑΣΤΑΤΩΝ ΕΙΚΟΝΩΝ ΚΑΙ ΤΡΙΣΔΙΑΣΤΑΤΩΝ ΚΙΝΗΤΩΝ ΚΑΙ ΑΚΙΝΗΤΩΝ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΩΝ ΕΡΓΑΣΙΑ ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΨΗΦΙΑΚΕΣ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΕΣ ΡΟΚΙΔΗ ΧΡΥΣΟΥΛΑ-ΔΙΟΝΥΣΙΑ.
ΕΣΔ 232: Οργάνωση δεδομένων στην Κοινωνία της Πληροφορίας © 2013 Nicolas Tsapatsoulis Φόρμες Δημιουργία Περιεχομένου Ι.
Οργάνωση πληροφοριών Ευρετηρίαση Γ Εξάμηνο Τετάρτη 12-3μμ, αίθουσα Β13 Καθηγητής: Δάφνη Κυριάκη-Μάνεση, δρ.
Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval – IR) Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & Δικτύων Ακαδημαϊκό Έτος
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΩΝ
Διαδραστικοί πίνακες ΔΠ  Ψηφιακοί λευκοί πίνακες που συνδέονται με υπολογιστή, απεικονίζουν την οθόνη του σε πραγματικό χρόνο και δέχονται απευθείας εντολές.
Δημιουργία Παρουσίασης
ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΑΡΧΕΙΟΝΟΜΙΑΣ –ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ : ΥΠΗΡΕΣΙΕΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΗΣΗΣ ΣΕ ΨΗΦΙΑΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΣΗΜΑΣΙΟΛΟΓΙΚΟΣ ΙΣΤΟΣ.
Για τη διδασκαλία των πολυμέσων1/18 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Ομάδα Ανάπτυξης Ομάδα Ανάπτυξης: Φίλιππος Δεληγιάννης, Παναγιώτης Κωστάκης, Δημήτριος Λαγός, Αναστάσιος.
ΠΟΛΥΜΝΙΑ - Ολοκληρωμένο Σύστημα Εργαλείων Μουσικής και Μουσική Πύλη
Μοντέλα Συστημάτων Παρουσιάσεις των συστημάτων των οποίων οι απαιτήσεις αναλύονται.
1 HMMY Τεχνολογία Λογισμικού Διδάσκων Κώστας Κοντογιάννης Αναπλ. Καθηγητής, Ε.Μ.Π.
Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών στην Επιστήμη της Πληροφορίας «Διοίκηση & Οργάνωση Βιβλιοθηκών με έμφαση στις Νέες Τεχνολογίες της Πληροφορίας» «Ψηφιακός.
Παρουσίαση Νο. 1 Εισαγωγή Ψηφιακή Επεξεργασία και Ανάλυση Εικόνας Ακαδημαϊκό Έτος
E X a M p L e Αξιοποιώντας την τεχνολογία XML στη διαχείριση της πληροφορίας Λίνα Μπουντούρη Εθνικό Κέντρο Τεκμηρίωσης 13ο Πανελλήνιο Συνέδριο Ακαδημαϊκών.
Σημασιολογική Ολοκλήρωση Δεδομένων με τη χρήση Οντολογιών Λίνα Μπουντούρη - Μανόλης Γεργατσούλης Ιόνιο Πανεπιστήμιο 15ο Πανελλήνιο Συνέδριο Ακαδημαϊκών.
Μετατροπή Μουσικών Συλλογών σε Ψηφιακές Βιβλιοθήκες Το Πρόγραμμα MUSESCAPE Ιόνιο Πανεπιστήμιο Ιανουάριος 2005 Χριστιανούδης Ιωάννης.
ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΑΡΧΕΙΟΝΟΝΟΜΙΑΣ - ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑΣ Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών: Διοίκηση & Οργάνωση Βιβλιοθηκών με έμφαση στις Νέες Τεχνολογίες.
Μελέτη για την Επίδραση των Προγραμμάτων Ψηφιοποίησης στη Διαχείριση και στη Σταθερότητα των Συλλογών με Ιστορικές Φωτογραφίες. Φοιτήτρια: Παγώνη Αποστολία.
MELVYL the catalog of the universities of California Digital Libraries MELVYL ο κατάλογος των ψηφιακών βιβλιοθηκών των πανεπιστημίων της Καλιφόρνια.
Προηγμένη Εφαρμογή Ιστού Διαχείρισης Δεδομένων Βιοεπιστημών Διπλωματική Εργασία του Γεωργίου Πρέκα ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ.
Κλασσικά Μοντέλα Ανάκτησης Πληροφορίας Βασική πηγη το βιβλίο και οι διαφάνειες R. Baeza-Yates, B. Ribeiro-Neto, Modern Information Retrieval, Addison Wesley,
1 ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ TΜΗΜΑ ΑΡΧΕΙΟΝΟΜΙΑΣ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑΣ «Επιστήμη της Πληροφορίας – Διοίκηση και Οργάνωση Βιβλιοθηκών με έμφαση στις Νέες Τεχνολογίες.
ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΑΡΧΕΙΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑΣ ΜΠΣ: «Επιστήμη Της Πληροφορίας: Διοίκηση Και Οργάνωση Βιβλιοθηκών Με Έμφαση Στις Νέες Τεχνολογίες.
Αξιολόγηση του Σημασιολογικού Ιστού και Κοινωνικές Τεχνολογίες για Ψηφιακές Βιβλιοθήκες ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ: ΣΑΡΑΝΤΟΣ ΚΑΠΙΔΑΚΗΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ: ΕΜΕΛΗ ΧΑΤΖΗΧΡΗΣΤΟΥ.
ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΟΥ COLLATE PROJECT COLLATE:Collaboratory for Annotaton,Indexing and Retrieval of Digitized Historical Archive Material(συνεργασία για σχολιασμό,
Βελτίωση της πλατφόρμας ανάπτυξης συστημάτων πολλών πρακτόρων Agent Factory ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ Τμήμα Ηλεκτρολόγων.
ΙΟΝΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΑΡΧΕΙΟΝΟΜΙΑΣ & ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΟΝΟΜΙΑΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΤΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ “ USING MILOS TO BUILD A MULTIMEDIA.
Ανάκτηση Πληροφορίας 1 Multimedia IR Multimedia IR Δεικτοδότηση και Αναζήτηση.
6/3/2015 OCLC Connexion Εργασία στο μάθημα ψηφιακές βιβλιοθήκες Μαρινοπούλου Μαρία.
Ψηφιακά κυκλώματα. Σκοπός της Εργασίας Σε μια εποχή πλήρους ψηφιοποίησης της πληροφορίας είναι λογικό να αναμένουμε πως η χρήση της ψηφιακής τεχνολογίας.
Τμήμα Αρχειονομίας και Βιβλιοθηκονομίας Ιόνιο Πανεπιστήμιο Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα στην Επιστήμη της Πληροφορίας Ψηφιακές Βιβλιοθήκες Διδάσκων: Σαράντος.
Τεχνολογία ΛογισμικούSlide 1 Τεχνολογία Απαιτήσεων u Καθορίζει τι θέλει ο πελάτης από ένα σύστημα λογισμικού.
ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΕΙΚΟΝΩΝ ΜΕ ΧΩΡΙΚΗ-ΣΗΜΑΣΙΟΛΟΓΙΚΗ ΑΝΤΙΣΤΟΙΧΗΣΗ ΣΠΟΥΔΑΣΤΗΣ : ΦΩΤΙΑΔΗΣ ΚΥΡΙΑΚΟΣ Α.Μ ΕΠΙΒΛΕΠΩΝ : Δρ. ΝΙΚΟΛΑΙΔΗΣ.
ΣΚΟΠΟΣ ΤΟΥ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΥ “Επιστημονική εργασία” Εύρεση πηγών Άξονες δομής επιστημονικού άρθρου (αναγνώριση) Κανόνες γραφής επιστημονικού άρθρου (αναγνώριση)
TEΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΚΕΝΤΡΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ T.E. ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΓΙΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΕΣ.
Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών Ροή Λ: Λογισμικό Κώστας Κοντογιάννης Αναπλ. Καθηγητής Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Ε.Μ.Π.
 Στόχος της παρουσίασης αυτής είναι η εξοικείωση με τον Ηλεκτρονικό Κατάλογο της Βιβλιοθήκης προκειμένου να αναζητήσουμε ένα τεκμήριο από τη συλλογή.
Νησιώτη Έλενα Πετσάνη Δέσποινα Εφαρμογές Τηλεπικοινωνιακών Διατάξεων Επαυξημένη πραγματικότητα και EyeTap 14/5/2015 4/24.
ΤΙΤΛΟΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Ανδρέου Βασίλης.
Εισαγωγή στις βάσεις δεδομένων ISBN
Ανάλυση δεδομένων κοινωνικής έρευνας
Πρόγραμμα προπτυχιακών σπουδών Κατευθύνσεις – Ροές
Ενότητα 5 : Δομές Δεδομένων και αφηρημένοι
Multimedia.
Γλώσσα προγραμματισμού C++
H Γέννηση του Χριστού.
ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Γεώργιος Τζούμας (ΑΕΜ:45)  
Μάθημα 6ο Ανάλυση Κειμένου και Δεικτοδότηση
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Επιβλέπων Καθηγητής: Δρ. Αναστάσιος Ντελοπουλος Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας Σύστημα Αναζήτησης Εικόνων με βάση μεταδεδομένα IPTC και βαθμολογίες Εννοιών Ξηρουχάκης Μιχαήλ ΑΕΜ 4816

Εισαγωγή  Ιστορική αναδρομή  Δημοφιλείς τεχνολογίες

Χρήση της εικόνας  Αναλογική Εικόνα Εφεύρεση χημικής φωτογραφίας το 1820 Χρήση σε υγεία, εκπαίδευση, εμπόριο, άμυνα, κ.α.  Δεκαετία 1960 Εφεύρεση Ψηφιακού Η/Υ Ψηφιοποίηση της εικόνας Δημιουργία μεγάλων συλλογών αναλογικών εικόνων Συλλογές ψηφιακών εικόνων

Διατύπωση του προβλήματος «Πως θα ανακτήσουμε εικόνες, με συγκεκριμένα επιθυμητά χαρακτηριστικά, από μια μεγάλη ψηφιακή συλλογή;» Συστήματα Υπολογιστών για Αναζήτηση και Ανάκτηση Εικόνων (Image Retrieval Systems)

Μέθοδοι αναζήτησης [1] Αναζήτηση βάσει κειμένου σχολιασμού  Στηρίζεται στα λεκτικά μεταδεδομένα των εικόνων  Τα πεδία έχουν προδιαγραφεί στα πρότυπα IPTC: ΧΧρησιμοποιείται από τα παραδοσιακά συστήματα αναζήτησης ΗΗ προσθήκη σχολίων χειρωνακτικά είναι χρονοβόρα, επίπονη και δαπανηρή Όνομα ΠεδίουΠεριγραφή ΠεδίουΤύπος Δεδομένων captionΛεζάντα εικόναςString cityΕικονιζόμενη πόληString ΌΜΩΣ!

Μέθοδοι αναζήτησης [2] Αναζήτηση βάσει περιεχομένου εικόνας  Στηρίζεται στο περιεχόμενο της εικόνας: χρώματα, σχήματα, υφή κ.α.  Χρησιμοποιεί τεχνικές από στατιστική, αναγνώριση προτύπων, επεξεργασία σήματος και όραση υπολογιστών  Δυνατότητα ανάκτησης φωτογραφιών που δεν έχουν IPTC μεταδεδομένα είτε γιατί δεν πρόσθεσε ο δημιουργός, είτε γιατί οι φωτογραφίες λαμβάνονται αυτόματα και είναι αδύνατος ο χειρωνακτικός σχολιασμός τους π.χ. κάμερες ασφαλείας

ΣΥΣΤΗΜΑ Μέθοδοι αναζήτησης [3] Υλοποιήσεις Content-Based I.R. Αναζήτηση με παράδειγμαΕννοιολογική Αναζήτηση Ο χρήστης παρέχει στο ΣΣ μια εικόνα-παράδειγμα Εξάγει τα χαρακτηριστικά της Ιστόγραμμα χρώματος, πρότυπα υφής, σχήματα, κ.α. Αναζήτηση ομοιότητας στη συλλογή, βάσει αυτών ΌΧΙ ΦΙΛΙΚΗ προς τον μέσο χρήστη Το ΣΣ εξάγει σημασιολογικά χαρακτηριστικά για όλες τις εικόνες της συλλογής sky sea sand female ΦΙΛΙΚΗ Ο χρήστης χρησιμοποιεί τη φυσική γλώσσα ώστε να περιγράψει τις οπτικές έννοιες που αναζητά

Παρουσίαση Συστήματος  Υλοποιημένες τεχνικές αναζήτησης  Επίδειξη λειτουργίας συστήματος  Σχολιασμός απόκρισης συστήματος

~ Εικόνες Παρουσίαση Συστήματος Δεδομένα ΣΣ και Μέθοδοι αναζήτησης Μεταδεδομένα IPTC Πρότυπο IIM 57 έννοιες Αναζήτηση βάσει κειμένου σχολιασμού Εννοιολογική Αναζήτηση Πιθανότητα Παρουσίας Ελλιπή Μικτή Αναζήτηση

Αναζήτηση βάσει IPTC [1] Τρόποι σύγκρισης πεδίων IPTC για δυαδικά ερωτήματα Πεδία IPTC για ερωτήματα συνάφειας π.χ. το πεδίο city «Έχει τραβηχτεί η εικόνα Χ στη Στουτγάρδη;» Απάντηση: Αλήθεια (1) ή Ψέμα (0) π.χ. το πεδίο caption (λεζάντα) «Αναφέρεται η εικόνα Χ στο ποδόσφαιρο;» Απάντηση: Δείκτης συνάφειας, στο [0,1] Δείχνει πόσο σχετική είναι η caption με το «ποδόσφαιρο» city countryname byline κ.α. caption headline κ.α.

Αναζήτηση βάσει IPTC [2] Παράδειγμα ερωτημάτων με IPTC μεταδεδ. Δυαδικό Ερώτημα Ερώτημα Συνάφειας caption sample text1 city sample string1 country name sample string2 STUTTGART = samplestring1 ? ΑΛΗΘΕΙΑΨΕΜΑ sample string1 = NULL

δηλαδή ΜΟΝΟ ΕΑΝ samplestring2!=NULL OR sampletext1!=NULL Δεν λαμβάνει πόντο Αναζήτηση βάσει IPTC [3] Πιθανά αποτελέσματα δυαδικού ερωτήματος ΑΛΗΘΕΙΑΨΕΜΑ sample string1 = NULL Η imageX.JPG Συμπεριλαμβάνεται στο αποτέλεσμα Λαμβάνει +1 πόντο Η imageX.JPG ΔΕΝ συμπεριλαμβάνεται στο αποτέλεσμα Συμπεριλαμβάνεται ΜΟΝΟ ΕΑΝ τουλάχιστον ένα εκ των caption, countryname της imageX.JPG ΔΕΝ είναι κενό

δηλαδή ΜΟΝΟ ΕΑΝ samplestring1!=NULL OR samplestring2!=NULL Δεν λαμβάνει πόντο δηλαδή ΜΟΝΟ ΕΑΝ samplestring2!=NULL OR sampletext1!=NULL Δεν λαμβάνει πόντο Αναζήτηση βάσει IPTC [4] Πιθανά αποτελέσματα ερωτήματος συνάφειας ΑΛΗΘΕΙΑΨΕΜΑ sample string1 = NULL Η imageX.JPG Συμπεριλαμβάνεται στο αποτέλεσμα Λαμβάνει +1 πόντο Η imageX.JPG ΔΕΝ συμπεριλαμβάνεται στο αποτέλεσμα Συμπεριλαμβάνεται ΜΟΝΟ ΕΑΝ τουλάχιστον ένα εκ των caption, countryname της imageX.JPG ΔΕΝ είναι κενό Ερώτημα Συνάφειας ? + Δείκτη Συνάφειας sample text1 = NULL Συμπεριλαμβάνεται ΜΟΝΟ ΕΑΝ τουλάχιστον ένα εκ των city, countryname της imageX.JPG ΔΕΝ είναι κενό

Αναζήτηση βάσει IPTC [5] Βαθμολόγηση εικόνας ΠεδίαΚριτήριαΜεταδεδομένα Y.JPG Πόντοι Y.JPG captionTRAINING Κείμενο N λέξεων 1 x λέξη «TRAINING» 0.9 citySTUTTGART 1 country name GERMANYNULL Βαθμός Y.JPG 1.9 / 3 = 0.633

Αναζήτηση βάσει IPTC [6] Παράδειγμα αναζήτησης & απόκρισης ΣΣ caption FC Barcelona's Ronaldinho (R) with Lionel Messi during a training session in Stuttgart 01 October, prior to Tuesday's Champions League match against VfB Stuttgart. citySTUTTGART country name GERMANY caption STUTTGART, GERMANY: Italian cyclist Danilo Di Luca during a training of the Italian team at the track of the UCI Road Cycling World Championships in Stuttgart, Germany, Friday 28 September citySTUTTGART country name GERMANY Αποτελέσματα 1-16 (Σύνολο 72) Αποτελέσματα 25-40

Εννοιολογική αναζήτηση [1] Πιθανότητες – Βαθμολογίες εννοιών airplane anchor animal baseball basketball 57 έννοιες beach bicycle bird boat building κ.α. P{airplane}=

Εννοιολογική αναζήτηση [2] Φιλτράρισμα και ταξινόμηση αποτελέσματος Ένα σύνολο από Μ έννοιες όπου Μ<=57 Οι εικόνες με ΤΟΥΛΑΧΙΣΤΟΝ μια εκ των ζητούμενων εννοιών Κάθε εικόνα ταξινομείται ανάλογα με την πιθανότητα της να έχει ΤΟΥΛΑΧΙΣΤΟΝ μια εκ των ζητούμενων εννοιών Κριτήρια αναζήτησης: ΣΕΤ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΟΣ ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΟΣ P{E1 OR E2 OR E3 OR … OR E M }

Εννοιολογική αναζήτηση [3] Αλγόριθμος υπολογισμού πιθαν. ένωσης P{E1 OR E2} = P{E1} + P{E2} – P{E1 AND E2} P{E1 OR E2 OR E3} = P{(E1 OR E2) OR E3} P{E1 OR E2 OR E3} P{E1 OR E2} = P{E1} + P{E2} – P{E1}*P{E2} Παραδοχή: E1, E2 στατιστικά ανεξάρτητα } E12 P{E12}= προσεταιριστική ιδιότητα = P{E12} + P{E3} – P{E12 AND E3} P{E12} P{E12} P{E1 OR E2 OR E3} = P{E12} + P{E3} – P{E12} *P{E3}

Εννοιολογική αναζήτηση [4] Αλγόριθμος εννοιολογικής αναζήτησης Παράδειγμα:BICYCLE OR OUTDOOR Α) Ανάκτηση δεδομένων από τη ΒΔ Επιστρέφονται οι γραμμές πίνακας αποθήκευσης εννοιών εικόναέννοιαπιθαν. imgXBICYCLE0.73 imgXOUTDOOR0.94 imgYFEMALE0.69 imgYBICYCLE0.91 imgYSKY0.99 Β) Υπολογισμός της ένωσης των γεγονότων Για την imgX υπολογίζεται η P{BICYCLE OR OUTDOOR} Για την imgY η πιθανότητα αυτή ισούται με την P{BICYCLE}=0.91 καθώς P{OUTDOOR}=0 Γ) Ταξινόμηση του αποτελέσματος Οι εικόνες ταξινομούνται σύμφωνα με τη P{BICYCLE OR OUTDOOR} τους

Κριτήρια Αναζήτησης: ENTERTAINMENT OUTDOOR BICYCLE Εννοιολογική αναζήτηση [5] Παράδειγμα βαθμολόγησης και ταξινόμησης images1/ jpg P{ENTERTAINMENT}=0.73 P{OUTDOOR}=0.97 P{BICYCLE}= Βήμα 1: P{ENTERTAINMENT OR OUTDOOR}=0.993 Βήμα 2: P{ENTERTAINMENT OR OUTDOOR OR BICYCLE}= Αποτελέσματα 1-16 (Σύνολο 89998)

Μικτή Αναζήτηση [1] Περιγραφή αλγορίθμου Μικτή Αναζήτηση ΣΕΤ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΟΣ:  Εικόνες με τουλάχιστον μια εκ των ζητούμενων εννοιών.  Απορρίπτονται οι εικόνες με έστω και ένα μη-επιθυμητό μεταδεδομένο. Το κενό (NULL) θεωρείται ως επιθυμητή τιμή. ΤΑΞΙΝΟΜΗΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΟΣ: Κάθε εικόνα ταξινομείται ανάλογα με την πιθανότητα της να έχει τουλάχιστον μια εκ των ζητούμενων εννοιών. Ακριβώς όπως στην εννοιολογική αναζήτηση.

Μικτή Αναζήτηση [2] Παράδειγμα αναζήτησης και ταξινόμησης Αποτελέσματα 1-16 (Σύνολο 106) P{ENTERTAINMENT} P{OUTDOOR} P{BICYCLE} captionπεριέχει 1x «TRAINING» citySTUTTGART country name GERMANY Μόνο Φιλτράρισμα Φιλτράρισμα & Ταξινόμηση ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ P{ENT OR OUT OR BIC}= IPTC ΕΝΝΟΙΕΣ

Μικτή Αναζήτηση [2] Παράδειγμα αναζήτησης και ταξινόμησης Αποτελέσματα 1-16 (Σύνολο 106) P{ENTERTAINMENT} P{OUTDOOR} P{BICYCLE} captionπεριέχει 1x «TRAINING» citySTUTTGART country name GERMANY Μόνο Φιλτράρισμα Φιλτράρισμα & Ταξινόμηση ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ P{ENT OR OUT OR BIC}= IPTC ΕΝΝΟΙΕΣ Προφανώς είχε λάβει την ίδια ακριβώς βαθμολογία στην «αντίστοιχη» εννοιολογική αναζήτηση. Φυσικά η ταξινόμηση εκεί ήταν διαφορετική (488 η στις 89998).

Μικτή Αναζήτηση [2] Παράδειγμα αναζήτησης και ταξινόμησης Αποτελέσματα 1-16 (Σύνολο 106) P{ENTERTAINMENT} P{OUTDOOR} P{BICYCLE} captionπεριέχει 1x «TRAINING» citySTUTTGART country name GERMANY Μόνο Φιλτράρισμα Φιλτράρισμα & Ταξινόμηση ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ ΟΚ P{ENT OR OUT OR BIC}= IPTC ΕΝΝΟΙΕΣ Προφανώς είχε λάβει την ίδια ακριβώς βαθμολογία στην «αντίστοιχη» εννοιολογική αναζήτηση. Φυσικά η ταξινόμηση εκεί ήταν διαφορετική (488 η στις 89998). Στην «αντίστοιχη» αναζήτηση βάσει IPTC, η βαθμολογία είναι εντελώς διαφορετική ( ) καθώς αυτή υπολογίζεται βάσει ομοιότητας με τα IPTC μεταδεδομένα. Ομοίως και η ταξινόμηση! (63 η στα 72)

Παρουσίαση Υπομονάδων ΣΣ Administrator Tools  Δυναμική τροποποίηση της Φόρμας Αναζήτησης από τον Διαχειριστή ΣΣ  Εισαγωγή βαθμολογιών εννοιών στο ΣΣ  Εισαγωγή IPTC μετα- δεδομένων στο ΣΣ  Δημιουργία και αρχικοποίηση ΣΣ  Καταστροφή ΣΣ

Προγραμματιστικά Εργαλεία  Apache Web Server  HTML & CSS  PHP  MySQL

Επίλογος  Χρόνος Απόκρισης ΣΣ  Συμπεράσματα

Χρόνος Απόκρισης ΣΣ [1] Περιγραφή Πειράματος Μέτρηση χρόνου απόκρισης για ερώτημα με 1,2,…,57 έννοιες Βήμα 1: airplane Βήμα 2: airplane anchor Βήμα 3: airplane anchor animal Βήμα 4: airplane anchor animal baseball … Βήμα 57: airplane anchor (…) vegetation walking Βήμα 1: walking Βήμα 2: walking vegetation Βήμα 3: walking vegetation usa_flag Βήμα 4: walking vegetation usa_flag tennis … Βήμα 57: walking vegetation (…) anchor airplane A - Z Z - A

Χρόνος Απόκρισης ΣΣ [2] Σχέση πλήθος εννοιών - χρόνος απόκρισης Η αύξηση του πλήθους των εννοιών αυξάνει το χρόνο απόκρισης του ΣΣ Μέτρηση χρόνου απόκρισης για ερώτημα με 1,2,…,57 έννοιες OUTDOOR ENTERTAINMENT ENTERTAINMENT OUTDOOR πλήθος εννοιών OUTDOOR: εικόνες ENTERTAINMENT: Και (AND) τις δυο: χρόνος απόκρισης

Χρόνος Απόκρισης ΣΣ [3] Σχέση πλήθος εννοιών – αποτελεσμάτων πλήθος εννοιών χρόνος απόκρισης πλήθος αποτελεσμάτων OUTDOOR ENTERTAINMENT ENTERTAINMENT OUTDOOR προσθέτουν τις κοινές εικόνες στο σετ αποτελέσματος υ π ο λ ο γ ι σ μ ό ς π ι θ α ν ο τ ή τ ω ν έ ν ω σ η ς εμφάνιση μιας νέας πιθανότητας για κάθε μια εκ των κοινών εικόνων

Χρόνος Απόκρισης ΣΣ [4] Σχέση πλήθος αποτελεσμάτων - χρόνος απ. Αναμένουμε έντονα παραβολική σχέση ανάμεσα στο πλήθος αποτελεσμάτων της αναζήτησης και τον χρόνο απόκρισης του ΣΣ X:πλήθος αποτελεσμάτων, Y:χρόνος απόκρισης A - ZZ - A

Χρόνος Απόκρισης ΣΣ [5] Σχέση πλήθος εγγραφών - χρόνος απόκρ. X:πλήθος ανακτημένων εγγραφών, Y:χρόνος απόκρισης A - ZZ - A Επειδή κάθε ανακτημένη εγγραφή από την ΒΔ (Βήμα 1) προκαλεί συνήθως ένα νέο υπολογισμό πιθανότητας ένωσης γεγονότων Αναμένουμε μια γραμμική ή ελαφρώς παραβολική σχέση ανάμεσα στο πλήθος των ανακτημένων εγγραφών και τον χρόνο απόκρισης

Συμπεράσματα  Η χρήση μόνο «Αναζήτησης βάσει κειμένου σχολιασμού» είναι ανεπαρκής  Η χρήση μόνο «Εννοιολογικής αναζήτησης» είναι συχνά επίσης ανεπαρκής Αυτό συμβαίνει διότι:  Ο σχολιασμός, ιδιαίτερα σε πεδία ελεύθερου κειμένου (headline, caption, κ.α.), είναι υποκειμενικός καθώς βασίζεται στην κρίση του σχολιαστή.  Συνήθως πολλά πεδία μεταδεδομένων έχουν μείνει κενά (NULL) απ’ τον σχολιαστή. Για διαφορετικούς όμως λόγους: Η χρήση μιας έννοιας (BICYCLE) μας φέρνει 4662 αποτελέσματα. Μεγάλο σετ αποτελέσματος για να πλοηγηθεί ο μέσος χρήστης! Η απλή απαίτηση οι εικόνες που ζητάμε έχουν τραβηχτεί στην ΓΕΡΜΑΝΙΑ (πεδίο countryname: GERMANY) κατεβάζει το σετ στα 411 αποτελέσματα! Ομοίως: Η χρήση τριών εννοιών (ENTERTAINMENT, OUTDOOR, BICYCLE) θα μας δώσει αποτελέσματα, ενώ η γνώση ότι ψάχνουμε για εικόνες στην Δρέσδη (city: DRESDEN) θα μας κατεβάσει το σετ στα 472 αποτελέσματα!

Συμπεράσματα  Η χρήση μόνο «Αναζήτησης βάσει κειμένου σχολιασμού» είναι ανεπαρκής  Η χρήση μόνο «Εννοιολογικής αναζήτησης» είναι συχνά επίσης ανεπαρκής  Η χρήση πολλών εννοιών από κοινού δεν έχει πάντα θετικά αποτελέσματα Αν π.χ. ψάχνουμε «ποδηλάτες», η χρήση μόνο της έννοιας BICYCLE ενδείκνυται σε σχέση με την χρήση από κοινού των OUTDOOR, BICYCLE και ENTERTAINMENT 4662 αποτελέσματα Χιλιάδες δεν έχουν καμία σχέση με BICYCLE! Ακόμα και στις πρώτες εκατοντάδες του αποτελέσματος βρίσκουμε εικόνες χωρίς BICYCLE.

Συμπεράσματα  Η χρήση μόνο «Αναζήτησης βάσει κειμένου σχολιασμού» είναι ανεπαρκής  Η χρήση μόνο «Εννοιολογικής αναζήτησης» είναι συχνά επίσης ανεπαρκής  Η χρήση πολλών εννοιών από κοινού δεν έχει πάντα θετικά αποτελέσματα  Σχετικά φτωχή η αξία των αποτελεσμάτων όταν οι βαθμολογίες των εικόνων σε σχέση με π.χ. δυο έννοιες διαφέρουν κατά πολύ Στο ερώτημα με GOLF και SKY λαμβάνουμε 3210 αποτελέσματα. Όμως η πρώτη εικόνα που σχετίζεται (και) με την GOLF ταξινομείται 81η θέση! Βαθμολογίες SKY >> Βαθμολογίες GOLF