Nachträgliches Geotagging von Bildern mittels inhaltsbasierter Suche (Bachelor Thesis, Finished)
Author
Eve Morel, Thomas Schurter
Description
In der heutigen Zeit ist es einfach und günstig geworden, Bilder von Orten und Ereignissen festzuhalten, z.B. mit einer Digitalkameras oder einem Fotohandy. Neben Uhrzeit und Datum wäre es jedoch oft schön, den Aufnahmeort zu vermerken. Jeder Ort auf der Erde lässt sich mittels Angabe des Làngen- und Breitengrades identifizieren. Beliebte Bildportale wie flickr sind in der Lage, diese Informationen zu speichern (z.B. die Bilder in der Gruppe GeoTagging) und Bilder in Landkarten einbetten (wie z.B. in Google Maps von dessen Dienst Panoramio). Leider besitzen bei weitem nicht alle Bilder entsprechende Tags und so ist es mitunter schwer, passende Bilder zu einem Ort zu finden. Dies muss nicht nur für Bilder im Internet gelten, sondern vielleicht auch für die eigene Bildersammlung, wenn man mehrmals an einem Ort fotografiert hat, aber über die Jahre nicht mehr genau weiss, in welchem Ordner ein bestimmtes Bild liegt, welches man gerade sucht. Sehr elegant könnte man auch so ein System mit gedruckten Landkarten auf Interactive Paper und einem entsprechenden Stift bedienen [1].
Ein Grundsätzliches Problem hierbei ist, dass diese Geokoordinaten zum Zeitpunkt der Aufnahme entweder von der Kamera / Handy selbst oder mittels einem mitgeführten GPS-Empfänger aufgezeichnet werden müssen - sonst wird es sehr aufwendig, diese nachträglich zu ermitteln, z.B. in dem man diese von einer Karte abliesst und nachträglich von Hand in den Bildmetadaten einträgt. Ein neuer Ansatz hingegen kann darin liegen, Bilder ohne Geodaten mit solchen zu vergleichen, welche GeoTags besitzen. Werden sehr ähnliche Bilder in einem Datenbestand gefunden weil sie dasselbe Motiv zeigen, so ist es wahrscheinlich, dass sie am gleichen Ort aufgezeichnet wurden und somit die Geodaten auch für das Bild ohne Tags übernommen werden könnten.
In der DBIS Gruppe haben wir bereits eine Reihe von Bildmerkmalsextraktoren und Methoden zum bestimmen der ähnlichsten Bilder im Rahmen von ISIS [2] und früheren Studentenprojekten [3][4]implementiert. Es gibt auch schon fertige Open-Source-Bibliotheken, die das Bearbeiten von Bildmetadaten erleichtern (z.B. metadata extractor). Ziel dieser Arbeit ist es nun, darauf basierend eine Anwendung zu schreiben, welche es dem Anwender ermöglicht, bequem und (mindestens halb-)automatisiert Bilder mit GeoTags von anderen Bildern zu versehen. Es stehen hierzu auch Bildkollektionen und ggf. nötige Geräte zum erzeugen zusätzlicher Bilder mit GeoTags zur Verfügung. Referenzen:
[1] M. Springmann, A. Ispas, H. Schuldt, M. Norrie, B. Signer: Towards Query by Sketch [2] G. Brettlecker, D. Milano, P. Ranaldi, H.-J. Schek, H. Schuldt, M. Springmann: ISIS and OSIRIS: A Process-Based Digital Library Application on Top of a Distributed Process Support Middleware [3] L. Wigger: Analysis and Implementation of Feature Extractors for Content-Based Similarity Search (BSc Thesis), 2007 [4] M. Studer: Fast Scale and Orientation Matching of Images using Scale-invariant features (MSc Thesis), 2008
Start / End Dates
2009/05/23 - 2009/09/23