Multi-modal Similarity Retrieval with a Shared Distributed Data Store

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F15%3A00081206" target="_blank" >RIV/00216224:14330/15:00081206 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16868-5_3" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16868-5_3</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-16868-5_3" target="_blank" >10.1007/978-3-319-16868-5_3</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Multi-modal Similarity Retrieval with a Shared Distributed Data Store

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a generic system architecture for large-scale similarity search in various types of digital data. The architecture combines contemporary highly-scalable distributed data stores with recent efficient similarity indexes and also with other typesof search indexes. The system is designed to provide several types of queries ? distance-based similarity queries, term-based queries, attribute queries, and advanced queries combining several search aspects (modalities). The first part of this work isdevoted to the generic architecture and to description of a similarity index PPP-Codes that is suitable for our system. In the second part, we describe a specific instance of this architecture that manages a 106 million image collection providing content-based visual search, keyword search, attribute-based access, and their combinations.

Název v anglickém jazyce

Multi-modal Similarity Retrieval with a Shared Distributed Data Store

Popis výsledku anglicky

We propose a generic system architecture for large-scale similarity search in various types of digital data. The architecture combines contemporary highly-scalable distributed data stores with recent efficient similarity indexes and also with other typesof search indexes. The system is designed to provide several types of queries ? distance-based similarity queries, term-based queries, attribute queries, and advanced queries combining several search aspects (modalities). The first part of this work isdevoted to the generic architecture and to description of a similarity index PPP-Codes that is suitable for our system. In the second part, we describe a specific instance of this architecture that manages a 106 million image collection providing content-based visual search, keyword search, attribute-based access, and their combinations.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Scalable Information Systems: 5th International Conference, INFOSCALE 2014, Seoul, South Korea, September 25-26, 2014, Revised Selected Papers

ISBN

9783319168678

ISSN

1867-8211

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

28-37

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Seoul, South Korea

Datum konání akce

1. 1. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—