Die Ubiquität von Informationssystemen und Speichertechnologien von geringen Kosten führt dazu, dass immer größere Mengen von komplexen Daten erfasst und kostengünstig gespeichert werden. Darüber hinaus ermöglichen aktuelle Datenerfassungsgeräte die schnelle Erzeugung und Verbreitung von Multimediadaten wie Bildern, Videos oder Audiodaten.

Inhaltsbasierte Multimedia-Suche wird zunehmend in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt, die eine sinnvolle Beschreibung von Datenobjekten (Merkmalsrepräsentationen) durch entsprechende Merkmale von Daten erfordern. Die Nutzung von distanzbasierten Ähnlichkeitsmaßen auf hochdimensionalen Merkmalsrepräsentationen wie Signaturen führt zu effektiven Suchergebnissen, jedoch auf Kosten hoher Berechnungskomplexität. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit zur Entwicklung neuer effizienter Algorithmen für das Durchsuchen hochdimensionaler großer Datenbanken.

In dieser Arbeit werden neue Techniken für effiziente Anfragebearbeitung eingeführt, die in hochdimensionalen durch Signaturen dargestellten Datenbanken eingesetzt werden können. Die vorgestellten effizienten Anfragebearbeitungstechniken ermöglichen die Verwendung von mehrstufigen Filter- und Verfeinerung-Algorithmen, die die Anzahl der zu bearbeitenden Objekte aus einer Datenbank reduzieren, so dass durch den Filter keine Anfrageergebnisse verloren gehen. In den experimentellen Untersuchungen werden die Stärken der neu entwickelten Techniken gezeigt, die den bisherigen Stand der Technik übertreffen. Insgesamt tragen die in dieser Dissertation entwickelten Ansätze zum aktuellen Forschungsstand im Bereich der effizienten Ähnlichkeitssuche in hochdimensionalen Signaturdatenbanken bei.