10 Bildsuchmaschine (S. 131-132)

Ulrich Pinsdorf

Die in der Simulationsstudie eingesetzte Agentenanwendung erlaubt den Handel mit digitalen Bildern über mobile Agenten und basiert auf der Agentenplattform Se- MoA.155 Dieses agentenbasierte Content Based Retrieval (CBR) erlaubt es dem Benutzer, anhand eines Beispielbildes ähnliche Bilder auf einem Netz von angeschlossenen Agentenservern zu .nden. Das System besteht aus zwei Teilen: einem Client-seitigen Teil und einem Serverseitigen Teil. Die Begriffe Client und Server sollen hier keine Client-Server-Architektur antizipieren, sondern dienen nur zum Beschreiben der Rollen, die die Agentenserver ausfüllen. Auf der Client-Seite be.ndet sich das Anfragemodul, eine graphische Ober- .äche, mit deren Hilfe der Benutzer eine Suchanfrage starten kann. Auf den Servern be.nden sich jeweils die Mengen der angebotenen Bilder. Zwischen Client und Server herrscht eine n:m-Beziehung. Das bedeutet, das n ClientsmServer gegenüberstehen.

10.1 Agentenbasierte Bildsuchmaschine

Die Bildsuche erfolgt in drei Schritten. Zunächst wird ein Index-Agent (Index-Agent) vom Client zum Bildanbieter gesendet. Dieser indiziert alle Bilder mit einem Verfahren zur Ermittlung von Bildähnlichkeiten. Dieser Schritt dient ausschließlich der performanteren Suche. Der Index-Agent verbleibt auf dem Zielserver und wartet auf einen Agenten, der eine Suchanfrage mitbringt. Im zweiten Schritt bestimmt der Benutzer mittels einer graphischen Benutzerschnittstelle eine Bildvorlage, zu der ähnliche Bilder gefunden werden sollen, und wählt den oder die zu besuchenden Server aus. Anschließend wird ein Such-Agent (Search-Agent) erzeugt.

Dieser migriert zu den angegebenen Zielen. Dort angekommen kommuniziert er lokal mit dem Index-Agenten, zeigt ihm die Bildvorlage und bittet um die Ermittlung ähnlicher Bilder aus dem lokalen Bild-Fundus. Der Index-Agent liefert als Antwort die Namen, die Ähnlichkeitsquoten und die Vorschaubilder der fünf156 Bilder, die am besten zur Vorlage passen. Die Ermittlung dieser Bilder geschieht sehr schnell, da der Index-Agent den ganzen Bildbestand bereits zuvor gescannt hat. Nun migriert der Such-Agent entweder zum nächsten Bildserver oder kehrt auf den Rechner des Benutzers zurück. Dort aggregiert er alle Ergebnisse präsentiert dem Benutzer die besten Treffer mit Bildname, Ähnlichkeitsquote und Vorschaubild. Im dritten Schritt wählt der Benutzer eines der Bilder aus.

Durch Klick auf das Vorschaubild wird nun ein Hol-Agent (Fetch-Agent) gestartet. Da im System abgelegt ist, auf welchem Server dieses Bild zu .nden ist und wie das Bild heißt, ist keine weitere Benutzerinteraktion notwendig. Der Agent migriert zum Bildanbieter und erfragt über die Software-Schnittstelle das Bild. Das Bild wird ihm daraufhin übergeben, der Agent kann zurück nach Hause migrieren und das Bild über die dortige Benutzerschnittstelle anzeigen. Der ganze Suchvorgang ist etwa so schnell wie eine Suche im Internet. Einzig das Indizieren kann je nach Umfang des Bildbestandes mehrere Sekunden bis einige Minuten dauern. Das ist jedoch nur einmal je Bildanbieter notwendig.

Die Vorteile des Systems sind
• inhaltsbasierte Suche,
• Ergebnisaggregation nach dem Durchsuchen von n Quellen,
• flexible Infrastruktur, d.h. neue Bildanbieter können dynamisch hinzukommen oder wegfallen,
• Client-seitige Vorgabe des Suchalgorithmus.