In dieser Arbeit werden drei verschiedene Ansätze zur Indexierung beim inhaltsbasierten Image Retrieval evaluiert werden. Als Basis werden dafür Farben und Formen mit Hilfe von annularen Histogrammen extrahiert. Eine Ähnlichkeitsmetrik für diese Histogramme wird über das Produkt der Eulerschen Distanz und der Histogramm Distanz gebildet, der sogenannten Distanzmetrik. Unter Verwendung dieser Metrik werden folgende drei Verfahren der inhaltsbasierten N-Nearest- Neighbor Suche nach Bildern in dieser Arbeit vorgestellt: 1. Einfache, sequentielle Suche in den Histogrammen der Bilder 2. Verwendung des Evolving Tree, einer Art SOM, als Indexstruktur 3. Nutzung des Vantage Point Trees als Indexstruktur Abschließend sollen die drei beschriebenen Verfahren miteinander verglichen und ausgewertet werden. Im Hinblick auf das inhaltsbasierte Image Retrieval zeigen sich die Vorteile und Nachteile der Anwendung dieser Verfahren.

Die heterogenen musealen Bestände (Text, Bild, gegenständliche Objekte) im Haus der Geschichte der Bundesrepublik Deutschland umfassen derzeit über 365.000 Objektbeschreibungen zeithistorischer Objekte. Auf der Basis des Open Source Indexierungssystems lingo wird eine automatische Indexierung entwickelt, die - aufsetzend auf den existierenden Rahmenbedingungen - normierte Beschreibungsmerkmale generiert und als Indexterme für das Retrieval zur Verfügung stellt. Zielvorstellung ist es, eine einheitliche Suche über die Objektbeschreibungen anhand der sprachlichen und semantischen Vereinheitlichung der Indexterme zu realisieren.

Die ZBW möchte mit der Implementierung eines automatischen Sacherschließungsverfahrens einerseits dem Umstand einer stetigen Zunahme an Onlinedokumenten Rechnung tragen und andererseits bei der Inhaltserschließung neue Wege beschreiten. Neben der Entlastung der intellektuellen Erschließung durch ein semi- oder vollautomatisches Verfahren soll es darüber hinaus möglich sein, ZBW-fremde digitale Informationsressourcen jeglicher Art mit maschineller Hilfe zu indexieren und in einem gemeinsamen Suchraum auffindbar zu machen. Im derzeitigen Projekt werden hierzu die in der ZBW zur Anwendung kommenden Vokabulare (verbale Sacherschließung mit Standard-Thesaurus Wirtschaft, bzw. klassifikatorische Erschließung mit der Standardklassifikation Wirtschaft) für das maschinelle Verfahren angepasst, trainiert und evaluiert. Die Erfahrungen der ZBW mit der organisatorischen Implementierung automatischer Sacherschließung sowie die Möglichkeiten der Auswertung dieser Verfahren stehen im Mittelpunkt des Vortrages.