Thomas Kurz

• The amount of audio, video and image data on the Web is immensely growing, which leads to data management problems based on the hidden character of Multimedia. Therefore the interlinking of semantic concepts and media data with the aim to bridge the gap between the Internet of documents and the Web of Data has become a common practice. However, the value of connecting media to its semantic meta data is limited due to lacking access methods and the absence of an adapted query language specialized for media assets and fragments. This thesis aims to extend the standard query language for the Semantic Web (SPARQL) with media specific concepts and functions. The main contributions of the work are an exhaustive survey on Multimedia query languages of the last 3 decades, the SPARQL extension specification itself and an approach for the efficient evaluation of the new query concepts. Additionally I elaborate and evaluate a meta data based media fragment similarity approach, which provides a basis for further language extensions.
• Das Wachstum multimedialer Daten wie Audio, Video und Bilder war in den letzten Jahren immens. Das Besondere an dieser Art der Daten ist die versteckte Semantik, die sich nur schwer mit herkömmlichen Information Retrieval Funktionen verbinden lässt und dadurch zu Problemen im Management der Multimedia Daten führt. Konzepte des Semantic Web eignen sich allerdings sehr gut, diese Lücke zu schließen, was sich in vielen Szenarien bereits positiv etabliert hat. Nichtsdestotrotz fehlen mit geeigneten Zugriffsmethoden und einer adaptierten Anfragesprache wichtige Teile, um dieses Konzept der verlinkten Multimedia Daten abzurunden und voll in einem End-to-End Prozess zu verwenden. In dieser Arbeit stelle ich eine Erweiterung der Standard-Anfragesprache im Semantic Web (SPARQL) um multimedia-spezifische Funktionen vor. Der wissenschaftliche Beitrag lässt sich dabei in drei Teile gliedern: Ein umfassendes Survey zu Multimedia Anfragesprachen der letzten 30 Jahre, die Erweiterung von SPARQL inklusive einer geeigneten Methodik zurDas Wachstum multimedialer Daten wie Audio, Video und Bilder war in den letzten Jahren immens. Das Besondere an dieser Art der Daten ist die versteckte Semantik, die sich nur schwer mit herkömmlichen Information Retrieval Funktionen verbinden lässt und dadurch zu Problemen im Management der Multimedia Daten führt. Konzepte des Semantic Web eignen sich allerdings sehr gut, diese Lücke zu schließen, was sich in vielen Szenarien bereits positiv etabliert hat. Nichtsdestotrotz fehlen mit geeigneten Zugriffsmethoden und einer adaptierten Anfragesprache wichtige Teile, um dieses Konzept der verlinkten Multimedia Daten abzurunden und voll in einem End-to-End Prozess zu verwenden. In dieser Arbeit stelle ich eine Erweiterung der Standard-Anfragesprache im Semantic Web (SPARQL) um multimedia-spezifische Funktionen vor. Der wissenschaftliche Beitrag lässt sich dabei in drei Teile gliedern: Ein umfassendes Survey zu Multimedia Anfragesprachen der letzten 30 Jahre, die Erweiterung von SPARQL inklusive einer geeigneten Methodik zur Anfrageoptimierung, sowie ein Ansatz zur fragment-basierten Ähnlichkeitsberechnung von Bildern mit zugehöriger Evaluierung.…