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generiert wird, wenn man modernste Techniken für die automatisierte Analyse von visuellen Daten verwendet. Unser Ansatz räumt dem User den zentralen Platz im System ein und rückt damit von der Forderung ab, dass die Interaktion zwischen Mensch und Computer im Mittelpunkt stehen sollte.
Studien belegen, dass sich ein Mensch mit nicht mehr als 1000 Fotos gleichzeitig beschäftigen kann (dies hängt sicherlich von der Verschiedenheit der Objekte und von der Aufgabe ab). Heutzutage können Foto-Kameras einige Hundert Fotos speichern. Das bekannte GIMP Savvy- Archiv mit frei zugänglichen Fotos enthält ca. 27.000 Bilder, und Google führt über 425 Millionen Bilder auf, die man über das Internet aufrufen kann (Stand: Februar 2004). Ein kommerzieller Bilderdienst wie Corbis sollte in der Lage sein, einen Bestand von mehr als einer Million Objekte zu verwalten, um wettbewerbsfähig bleiben zu können.
Im letzteren Fall ist es wichtig, dass keine ›Grauzone‹ entsteht. Mit anderen Worten: Der
Datenbank-Verwalter sollte zu jedem Objekt in der Datenbank einen ungehinderten Zugang gewähren. Daraus ergibt sich in zweifacher Hinsicht ein Problem: Der Verwalter sollte zunächst einmal wissen, dass ein Bild eines bestimmten Typus existiert. Außerdem sollte er wissen, wie er eine Anfrage an das System formuliert, um dieses Bild zu suchen. Während inhaltsbasierte visuelle Indizierungs-Tools, die im nächsten Kapitel behandelt werden, vielleicht den zweiten Teil des Problems lösen können, ist ebenso wichtig, den genauen Überblick über den visuellen Bestand zu behalten. Um diesen Teil des Problems zu lösen, kann man – wie am Ende dieses Textes beschrieben wird – auf interessante visuelle Eigenschaften und Merkmale zurückgreifen, die über die technischen Einzelheiten der Entwicklung eines solchen Systems hinausgehen.
Die meisten herkömmlichen Multimedia-Informations-Management-Systeme basieren heutzutage auf einer Suchabfrage. Das heißt, sie verlassen sich hauptsächlich auf die Annahme, dass der