diesem Fall nicht so sehr darin, dass man das Bild (wie zuvor) versteht, sondern dass man die Mannigfaltigkeit der Datenbank begreift. Die oben erwähnten Merkmale der Vielfalt, des Zusammenhangs und des Interesses kann man definieren, indem man unser Low- Level-Merkmals-Set verwendet, zu dem die Merkmale Farbe, Struktur und Form gehören. Der wichtigste Teil in unserem System ist der User. Innerhalb dieses Kontexts liegt das Hauptaugenmerk wieder auf der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine, die als ein wichtiger Faktor bei der Entwicklung von auf Semantik basierenden Systemen allgemein anerkannt ist. Es ist nun die Aufgabe der Designer (die z. B. Interfaces entwerfen), entsprechende Transfer-Modelle für Datenbank-Informationen zu entwickeln, die in Form von Entwürfen wie dem oben gezeigten abgebildet werden können.

Schlussfolgerung

Heutzutage sorgen die riesigen Mengen an Multimedia-Daten dafür, dass die Verwendung von automatisierten Tools für die Datenverwaltung

zwingend nötig wird. Während sich die Durchführbarkeit dieser Vorgehensweise bei Text-Daten z. B. anhand der Entwicklung von Suchmaschinen wie Google bewährt hat, bleibt das Problem bei visuellen Daten auch weiterhin bestehen.

Jüngste Forschungen und Entwicklungen haben sich auf einen auf Suchabfragen basierenden Kontext konzentriert, der den User als Kunden in dem System betrachtet. Wir schlagen hingegen den Kontext des »Collection Guiding« (Führung durch die Datenbank) vor, der sich als geeigneter für die gegenwärtigen unterschiedlichen Bedürfnisse erwiesen hat und zudem auch flexibler ist, was die Anpassung an die Bedürfnisse der User und an die Modalitäten der Interaktionen angeht.

Weitere Forschungsvorhaben werden sich darauf konzentrieren, die Techniken der Visualisierung von Daten noch weiter zu entwickeln, um auf diese Weise die Entdeckung von nützlichen Strukturen in visuellen Datensätzen zu ermöglichen. Wir gehen davon aus, dass dies zukünftig vor allem bei Video-Dokumenten von großer Wichtigkeit werden wird, bei denen diese