W tradycyjnym rozumieniu obiektowych baz danych proces indeksowania oznacza odwzorowanie pewnego zakresu wartości atrybutów w zbiór identyfikatorów obiektów odpowiadających tym atrybutom. Umożliwia to odnalezienie w bazie obiektów o określonych właściwościach bez konieczności przeszukiwania wszystkich identyfikatorów. W odniesieniu do zagadnienia składowania ruchomych obrazów wideo proces indeksowania wygląda nieco inaczej – nie operujemy na poszukiwanych obiektach bezpośrednio, a jedynie na ich obrazach. Stąd podstawowy problem indeksowania można określić jako określenie metod umożliwiających odnalezienie w ciągu ramek wideo tych, które zawierają obraz poszukiwanego obiektu.
W literaturze można znaleźć wiele metod rozwiązania tego zadania. Popularne jest podzielenie procesu na etapy: ekstrakcji informacji, tworzenie wektora tzw. cech i następnie jego klasyfikacji. Wektor cech tworzony jest zwykle na podstawie informacji z kilku źródeł – koloru, tekstury, kształtu, ruchu, łączonej razem w różne sposoby zależne od zastosowań.
U podstawy wielu metod wykorzystywanych przy tworzeniu wektora cech jest liniowe filtrowanie obrazu. Metody te są stosowane do pozyskiwania informacji niskopoziomowej dla wektora cech. Obecnie coraz częściej rozpoznaje się potrzebę wykorzystania metod nielinowych. W konkretnych zastosowaniach (interpolacja obrazu, usuwanie szumów) odnoszą one lepsze rezultaty niż metody liniowe.
Celem projektu jest ustalenie, w jakim stopniu można poprawić jakość generowanych atrybutów strumienia ruchomych obrazów wideo przez wykorzystanie nieliniowego zespołu filtrów opartych o rozwinięcie Volterry. Dotychczasowe zastosowania dały dobre wyniki, a proces ekstrakcji informacji niskopoziomowej jest decydujący dla efektywnego indeksowania informacji multimedialnej.
Udokumentowanym efektem projektu będzie rozprawa doktorska oraz publikacje naukowe.