Using Metric Indexes For Effective and Efficient Multimedia Exploration

Abstract

Exponenciální růst multimediálních dat představuje výzvu pro explorační systémy s podporou efektivního uspořádání a získávání dat. V této práci se zaměřujeme na procházení velkých kolekcí v případech, kdy nelze přesně definovat dotaz, či chceme získat obecnou představu o obsahu kolekce. Konkrétněji se zabýváme metrickým indexem zvaným PM-strom využívajícím hierarchii vnořených metrických regionů. PM-strom jsme rozšířili pro explorační účely a definujeme vhodné způsoby explorace a dotazování pomocí tohoto indexu. Dále zkoumáme efektivní vyhodnocení vícenásobných rozsahových dotazů a definujeme nový typ multi-dotazu využívající cut-regiony. V experimentech pak porovnáváme výsledky prezentovaných přístupů a diskutujeme výsledky. Všechny explorační strategie jsou také vyhodnoceny v demo aplikaci jménem Find-the-image.

The exponential growth of multimedia data challenges effectiveness and efficiency of the state-of-the- art retrieval techniques. In this thesis, we focus on browsing of large datasets using exploration approaches where query cannot be particularly expressed or where the need of some general notion of the dataset is required. More specifically, we study exploration scenarios utilizing the metric access method PM-Tree which natively creates a hierarchy of nested metric regions. We enhance the PM- Tree for the exploration purposes and define different traversing and querying strategies. Further, we investigate range multi-query (range query defined by multiple objects) approaches. We propose new effective and efficient cut-region range query and compare the new query with other approaches for efficient multi-query processing. Finally, we implemented all new methods and strategies for the PM- Tree into multimedia exploration framework and tested browsing algorithms on a game-like demo application.