The field of biometrics has grown significantly in the past decade due to an increase in interest from law enforcement. Law enforcement officials are interested in adding tattoos alongside irises and fingerprints to their toolbox of biometrics. They often use these biometrics to aid in the identification of victims and suspects. Like facial recognition, tattoos have seen a spike in attention over the past few years. Tattoos, however, have not received as much attention by researchers. This lack of attention towards tattoos stems from the difficulty inherent in matching these tattoos. Such difficulties include image quality, affine transformation, warping of tattoos around the body, and in some cases, excessive body hair covering the tattoo. We will utilize context-based image retrieval to find a tattoo in a database which means using one image to query against a database in order to find similar tattoos. We will focus specifically on the keypoint detection process in computer vision. In addition, we are interested in finding not just exact matches but also similar tattoos. We will conclude that the ORB detector pulls the most relevant features and thus is the best chance for yielding an accurate result from content-based image retrieval for tattoos. However, we will also show that even ORB will not work on its own in a content-based image retrieval system. Other processes will have to be involved in order to return accurate matches. We will give recommendations on next-steps to create a better tattoo retrieval system.

Τα τελευταία χρόνια οι εφαρμογές συνεχούς μετάδοσης ροών πληροφορίας στο διαδίκτυο έχουν γίνει ιδιαίτερα δημοφιλείς. Με τον συνεχώς αυξανόμενο ρυθμό εισόδου νέων αντικειμένων πληροφορίας, γίνεται ολοένα και πιο επιτακτική η ανάγκη για την ανάπτυξη πληροφορικών συστημάτων που να μπορούν να προσφέρουν στους χρήστες τους μόνο εκείνες τις πληροφορίες που τους ενδιαφέρουν, φιλτράροντας τεράστιους όγκους από άσχετες για τον κάθε χρήστη, πληροφορίες. Ένα μοντέλο διάδοσης πληροφορίας ικανό να ενσωματώσει τέτοιου είδους ιδιότητες, είναι το μοντέλο δημοσιεύσεων/συνδρομών βασισμένο στο περιεχόμενο ( content-based publish/subscribe) Βασική συνεισφορά μας στο χώρο είναι η εφαρμογή του μοντέλου δημοσιεύσεων/συνδρομών βασισμένου στο περιεχόμενο (content-based publish/subscribe) πάνω στα δίκτυα ομοτίμων ώστε να μπορέσουμε να προσφέρουμε στους χρήστες υψηλή εκφραστικότητα κατά την δήλωση των ενδιαφερόντων τους, λειτουργώντας σε ένα πλήρως κατανεμημένο και κλιμακώσιμο περιβάλλον. Ο κορμός των προτεινόμενων λύσεων σε αυτή τη διατριβή είναι: (α) η ανάπτυξη αλγορίθμων για την αποθήκευση των κλειδιών των δημοσιεύσεων σε κατάλληλους κόμβους του δικτύου με βάση τις συνθήκες στο περιεχόμενο που έχουν δηλωθεί και (β) αλγορίθμων δρομολόγησης δημοσιεύσεων στο διαδίκτυο έτσι ώστε να ((συναντούν)) αυτούς τους κόμβους οι οποίοι περιέχουν συνδρομές που ικανοποιούνται από την πληροφορία της δημοσίευσης. Οι προτεινόμενοι αλγόριθμοι υλοποιήθηκαν και εξετάσθηκαν ενδελεχώς με προσομοίωση μελετώντας την απόδοσή τους με βάση μετρικές όπως: η δίκαιη κατανομή του φόρτου στους κόμβους του δικτύου από τη διακίνηση μηνυμάτων κατά την επεξεργασία των συνδρομών/δημοσιεύσεων, ο συνολικός αριθμός μηνυμάτων που διακινούνται, ο συνολικός όγκος επιπλέον πληροφορίας που απαιτούν οι αλγόριθμοι να εισέλθει στο δίκτυο (network bandwidth), και ο χρόνος που απαιτείται για την ανεύρεση των συνδρομών που συζευγνύουν με κάθε δημοσίευση. / In the past few years the continuous data streams applications have become particularly popular. With the continuously increasing rate of entry of new information, it becomes imperative the need for developing appropriate infrastructures that will offer only the information that users are interested for, filtering out large volumes of irrelevant for each user, information. The content-based publish/subscribe model, is capable of handling large volumes of data traffic in a distributed, fully decentralized manner. Our basic contribution in this research area is the coupling of the content-based publish/subscribe model with the structured (DHT-based) peer-to-peer networks, offering high expressiveness to users on stating their interests. The proposed infrastructure operated in a distributed and scalable environment. The proposed solutions in this thesis are related to the development and testing: (a) of a number of algorithms for subscription processing in the network and (b) of a number of algorithms for processing the publication events. The proposed algorithms were developed and thoroughly tested with a detailed simulation-based experimentation. The performance metrics are: the fair distribution of load in the nodes of network from the distribution of messages while processing subscriptions and publication events, the total number of messages that are generated, the total volume of additional information that is required from the algorithms to operate, and the time that is required for matching publication events to subscriptions.