Cílem navrhovaného projektu je vizuální vyhledávání v extrémně velikých databázích (100 000 obrázků a více). Vizuální vyhledávání je založeno na různých konceptech obrazové podobnosti v závislosti na daném problému.Tato podobnost je měřena ve vysokodimenzionálních prostorech (až 10^6) řídkých obrazových deskriptorů. Navrhuji zkoumat různé míry podobnosti a metody rychlého vyhledávání nejbližšího souseda, které zahrnují hashování kombinované s indexovými soubory. Oblast využití je široká, počínaje detekcí téměř identických obrázků (okopíroval někdo moji fotografii?), přes vyhledávání konkrétních objektů (najdi obrázky Pražského hradu), až po vyhledávání kategorií objektů (najdi obrázky aut). (cs)
The research proposal aims at visual search in very large databases (100 000 images and larger). The visual search is based on different concepts of image similarity for different tasks. The similarity is measured in very high dimensional (up to 10^6) sparse image descriptor space. I propose to investigate different similarity measures and fast methods for nearest neighbour and range search, which includes hashing schemes and their combination with inverted file indexing. The range of applications is broad, starting from near duplicate images (has anyone copied my picture?), through particular object search (find images of the Prague Castle) to object category search (find images of a car). (en)