In modernen Informationssystemen ist der effiziente Zugriff auf Multimediadaten und komplexe Objekte entscheidend für viele Anwendungen wie medizinische Bilder, Videoanalyse, Molekularbiologie oder Mechanik. Während die Abbildung komplexer Objekte auf Feature Vektoren sich als vielfach nützlich erwiesen hat, stößt die Euklidische Distanz an Grenzen sobald korrelierte Dimensionen im Feature Raum auftreten.
Um diese Probleme zu lösen, betrachtet die Earth Mover's Distance (EMD) mittels einer Grunddistanz gerade die Zusammenhänge zwischen Komponenten. Existierende Algorithmen, die paarweise Distanzen zwischen Vektoren berechnen sind für große Datenbanken mit 100.000 oder Millionen von Objekten zu aufwändig. Ziel unserer Forschung ist die Entwicklung neuer Algorithmen, die effiziente EMD-basierte Ähnlichkeitssuche in großen Datenbanken erlauben.
