Corso di: Basi di dati Multimediali
Anno accademico: 2008-2009
Docente: Maria Luisa SAPINO
Avviso L'incontro con il prof. K. Selcuk Candan per la
presentazione dei progetti di ricerca in corso in collaborazione
con l'Arizona State University avra' luogo LUNEDI' 9 MARZO alle ore 15
in Sala Riunioni.
INDICE
Obiettivi del corso
Fornire competenze sulle problematiche inerenti la rappresentazione, l'archiviazione
e l'interrogazione di informazioni multimediali (testo, immagini fisse,
audio, video)
Prerequisiti del corso
Basi di Dati e Sperimentazioni (o Basi di Dati e Laboratorio)
Caldamente consigliati
Architetture delle Basi di Dati
Fondamenti della comunicazione
Modalità d'esame
esame orale
Libri di testo
Il contenuto del corso sarà basato su parti di diversi testi, e
su articoli scientifici di recente pubblicazione. L'informazione sulle
fonti utilizzate verrà aggiornata durante il corso.
Mettero' inoltre a disposizione degli studenti
il draft del libro di testo in preparazione
(in collaborazione col prof. K. Selcuk Candan) "Multimedia Data Management".
Alcuni testi
utilizzati in parte sono:
V.S. Subrahmanian "Principles of Multimedia Database Systems", Morgan
Kaufmann, 1998
Alberto Del Bimbo "Visual Information Retrieval", Morgan Kaufmann, 1999
Clement Yu, Weiyi Meng "Principles of Database Query Processing for Advanced Applications", Morgan Kaufmann, 1998 (disponibile in biblioteca)
Programma previsto
Introduzione alla multimedialita'.
Feature extraction e relevance feedback.
Il problema dell'indicizzazione di dati multidimensionali.
Valutazione delle query.
Ottimizzazione.
Programma effettivamente svolto
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13 gennaio: Introduzione al corso. Media, Multimedialità,
Ipermedialità.
Lucidi sulla introduzione alla multimedialita'.
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14 gennaio: Ancora introduzione: discussione sulla inadeguadezza dei modelli dei dati tradizionali, al fine della gestione di dati multimediali.
Ipermedialità.
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15 gennaio: Introduzione ai modelli per la rappresentazione delle immagini.
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20 gennaio: Features. Criteri alla base della scelta di buone features.
Lucidi sulla rappresentazione delle features.
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21 gennaio: Modello vettoriale per la rappresentazione delle features, e relative metriche.
Lucidi sulla rappresentazione vettoriale
Modelli per la rappresentazione del colore.
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22 gennaio: istogrammi dei colori, rappresentazione della tessitura e delle forme.
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27 gennaio: Modelli per la rappresentazione delle informazioni spaziali, e introduzione alla rappresentazione del tempo.
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28 gennaio: Rappresentazione delle informazioni temporali. Cenni introduttivi alla rapppresentazione del testo
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29 gennaio:
Lezione sospesa causa partecipazione a consiglio di facolta'
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3 febbraio:
Rappresentazione del testo
Lucidi su rappresentazione e interrogazione di documenti testuali
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4 febbraio:
Introduzione all'indicizzazione in spazi multidimensionali.
Lucidi di introduzione agli indici
Indicizzazione basata sui punti: Point-quadtree.
Lucidi su pointquadtree
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5 febbraio:
K-d-trees
Lucidi su k-d-trees
MX-trees
Lucidi su MX-tree
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10 febbraio:
Indicizzazione di regioni.
R-tree
Lucidi su R-tree
Esercitazioni
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11 febbraio:
X-tree
Lucidi su X-tree
Articolo introduttivo ad X-tree
Pyramid tree
Lucidi su Pyramid tree
Articolo introduttivo a pyramid tree
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12 febbraio:
Problemi legati all' interrogazione su video. Tempo e spazio.
Segment tree per l'indicizzazione di intervalli.
Lucidi su segment-tree
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17 febbraio:
Accesso a dati in assenza delle informazioni sulle features. Clustering.
Lucidi su clustering
Altra documentazione sul clustering: capitolo 10 del testo di Yu, Meng, "Principles of database Query processing for Advanced Applications", Morgan Kaufmann.
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18 febbraio:
Ancora Clustering
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19 febbraio:
Seminario dr. Penta (Universita' federico II di Napoli) sull'uso di Ontologie nella gestione di dati multimediali;
Seminario dr. Cataldi sull'uso del modello vettoriale per il matching di tassonomie.
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24 febbraio:
Strategie per la valutazione efficiente di query multimediali.
Lucidi sulla valutazione di query (Algoritmi di Fagin, e Algoritmo di Chaudhuri e Gravano)
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25 febbraio
Algoritmo di Fagin con pesi sulle features
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26 febbraio
Query con condizioni di filtro.
Articolo su algoritmo di Fagin (senza pesi)
Articolo di Chauduri e Gravano
Esercitazioni
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3 marzo
Analisi delle diverse funzioni di combinazione dei risultati delle query atomiche.
Importanza dellle features e relativo impatto.
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4 marzo
Introduzione al Relevance feedback
Lucidi su relevance feedback.
Articolo di di rassegna sul relevance feedback;
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5 marzo
Ancora relevance feedback
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10 Marzo:
Information retrieval e Web.
Lucidi su IR e web.
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11 Marzo:
Valutazione dei sistemi di retrieval
Lucidi su Valutazione dei sistemi di retrieval.
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