In this thesis, we focus on the generation of entangled photon pair from III-V quantum dots. The achievements mainly consists of two aspects: one is the wavelength tunability of these entangled photon pairs, which is enabled by on-chip strain engineering; the other is the brightness enhancement with an optical-broadband antenna to boost the extraction of entangled photons from the material matrix where quantum dots are embedded in.

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Der Einsatz von Bildern in den unterschiedlichsten Bereichen ist enorm gestiegen, da Bilder die Fähigkeit haben Erlebnisse, sowie Emotionen zu erzeugen und die Phantasie anzuregen. Zudem lässt die rasante Entwicklung im Multimediabereich die Anzahl der fotografierten und gespeicherten Bilder steigen. Die Suche nach dem „besten Bild“ für z.B. eine Kampagne gestaltet sich schwierig, da die Inhalte mehrerer Bilder zu einem Thema nicht selten eine hohe Ähnlichkeit aufweisen. Die Bilder können sich allerdings sehr deutlich in ihren Low-Level Features, wie Farbton, Sättigung und Helligkeit, unterscheiden. Jedoch ist der Emotional Gap zwischen diesen Low-Level Features und der dahinter steckenden High-Level-Semantik im inhaltsbasierten Image Retrieval nur marginal untersucht. Im Fokus dieser Arbeit steht die Analyse des Einflusses der emotionalen Wirkung eines Bildes auf die Qualität der Image Retrieval Ergebnisse. Dies umfasst zum einen die Untersuchung der von Farbeigenschaften eines Bildes ausgelösten Emotionen, sowie die Evaluation der Ergebnisse einer emotionalen Bildsuche. Durch verschiedene Experimente kann gezeigt werden, dass die Helligkeit und der Farbton die emotionale Wahrnehmung eines Bildes maßgeblich beeinflussen. Anhand der Ergebnisse konnte eine emotionale Annotation von Bildern und somit die Einbindung von Emotionen in den Suchprozess ermöglicht werden. Die anschließende Evaluierung der Suchergebnisse zeigt, dass die Qualität der Ergebnisse des Image Retrievals verbessert werden konnte. / The use of pictures in a variety of areas has increased tremendously in recent years, as they stimulate a person’s imagination and help to create first experiences and emotions. Furthermore, the rapid developments in multimedia have led to an escalation of the number of digitally stored pictures and photographs. Consequently, finding the ‘best picture’ for a convincing advertising campaign has been becoming increasingly difficult due to the abundance of available pictures. To further complicate this search process, a lot of pictures related to a specific topic are very similar with regard to their content. However, their low-level features, such as hue, saturation, and luminance, might differ considerably. Therefore, this work focusses on the influence of emotional characteristics on the image retrieval process. This includes the study of emotions caused by the color properties of a picture, as well as the evaluation of the results of an emotional image retrieval processes. Results of different experiments show that a picture’s luminance and color have the power to influence emotion. The subsequent evaluation of the results shows an improvement of emotional image retrieval processes. Consequently, one can conclude that the consideration of emotions for ranking affects the quality of the results of the Image Retrieval positively.

Der Einsatz von Bildern in den unterschiedlichsten Bereichen ist enorm gestiegen, da Bilder die Fähigkeit haben Erlebnisse, sowie Emotionen zu erzeugen und die Phantasie anzuregen. Zudem lässt die rasante Entwicklung im Multimediabereich die Anzahl der fotografierten und gespeicherten Bilder steigen. Die Suche nach dem „besten Bild“ für z.B. eine Kampagne gestaltet sich schwierig, da die Inhalte mehrerer Bilder zu einem Thema nicht selten eine hohe Ähnlichkeit aufweisen. Die Bilder können sich allerdings sehr deutlich in ihren Low-Level Features, wie Farbton, Sättigung und Helligkeit, unterscheiden. Jedoch ist der Emotional Gap zwischen diesen Low-Level Features und der dahinter steckenden High-Level-Semantik im inhaltsbasierten Image Retrieval nur marginal untersucht. Im Fokus dieser Arbeit steht die Analyse des Einflusses der emotionalen Wirkung eines Bildes auf die Qualität der Image Retrieval Ergebnisse. Dies umfasst zum einen die Untersuchung der von Farbeigenschaften eines Bildes ausgelösten Emotionen, sowie die Evaluation der Ergebnisse einer emotionalen Bildsuche. Durch verschiedene Experimente kann gezeigt werden, dass die Helligkeit und der Farbton die emotionale Wahrnehmung eines Bildes maßgeblich beeinflussen. Anhand der Ergebnisse konnte eine emotionale Annotation von Bildern und somit die Einbindung von Emotionen in den Suchprozess ermöglicht werden. Die anschließende Evaluierung der Suchergebnisse zeigt, dass die Qualität der Ergebnisse des Image Retrievals verbessert werden konnte. / The use of pictures in a variety of areas has increased tremendously in recent years, as they stimulate a person’s imagination and help to create first experiences and emotions. Furthermore, the rapid developments in multimedia have led to an escalation of the number of digitally stored pictures and photographs. Consequently, finding the ‘best picture’ for a convincing advertising campaign has been becoming increasingly difficult due to the abundance of available pictures. To further complicate this search process, a lot of pictures related to a specific topic are very similar with regard to their content. However, their low-level features, such as hue, saturation, and luminance, might differ considerably. Therefore, this work focusses on the influence of emotional characteristics on the image retrieval process. This includes the study of emotions caused by the color properties of a picture, as well as the evaluation of the results of an emotional image retrieval processes. Results of different experiments show that a picture’s luminance and color have the power to influence emotion. The subsequent evaluation of the results shows an improvement of emotional image retrieval processes. Consequently, one can conclude that the consideration of emotions for ranking affects the quality of the results of the Image Retrieval positively.