Implementing FQA Indexes (in Italian) -- Help?

Folks,

Howdy! Meet Enrico, who will soon be subscribing to the list.

Enrico wants to implement a new kind of indexing on PostgreSQL, and will do
the programming, provided that he can get some help with the PostgreSQL code.
The catch is that he would do better if someone could help who knew some
Italian, since English is not Enrico's first language. I do, but I know
very little about our indexing code -- plus I'm out of town for a week and a
half.

Let me post Enrico's proposal, as translated by Stefano:

>In pratica si tratta di fare ricerche di similarità non esatta, ovvero se ho
>un db contente immagini si tratterebbe di fare una query sull'immagine per
>poter vedere qual'è quella più simile rispetto all'immagine passata come
>riferimento per la query.(Ad es. ricerca di impronte digitali, sequenze di
>dna etc...)

"It's about making queries for proximities, that is, if I have a db
containing images, [and if I make a query], it should return the most
similar image to the one choosen for the query. E.g., for finger prints,
DNA sequences, etc.

>In inglese si dovrebbe tradurre come qualcosa del tipo "Proximity search in
>metric spaces", la struttura che ho utilizzato io è la FQA (Fixed Query
>Array) ideata dal prof Edgar Chavez dell'università di Città el Messico.
>Quello che ho realizzato io insieme ai prof. Marco Patella e Paolo Ciaccia
>dell'univ. di Bologna è stata la realizzazione di un algoritmo ottimale per
>la ricerca del oggetto più vicino a all'oggetto query, quello che in gergo
>viene chiamato Neirest Neighboor (N.N.), e di un algoritmo approssimato
>sempre per il calcolo del N.N.

In english it should be translated as "Proximity search in metric spaces",
the structure I used is the FQA (Fixed Query Array), created by prof. Edgar
Chavez, from the university of [Ciudad del Mexico]. What I've done along
with prof. Marco Patella and prof. Paolo Ciaccia from the university of
Bologna [one of the oldest and most important universities of Italy] is an
optimal algorythm that searches for the object nearest to the given one, a
thing called "Nearest Neighbor" (N.N.), and an algorythm for the calculus
of the N.N.

>Il tutto è stato realizzato con file testuali (le immagini venivano
>convertite in stringhe numeriche a n dimensioni una per ogni caratteristica,
>ad es. forma, colore etc..)
>Ora siccome ho visto che postgresql già implementa gli R-Tree per la ricerca
>multidimensionale in ambiente multimediale l'idea era quella di implentare
>le FQA su un server database vero.

It was done using text files (images were converted to n-dimensional
numeric strings, one dimension for each thing e.g. shape, color, etc).
As PostgreSQL already uses R-Trees for multidimensional searches in
multimedia environments, my idea was about implementing FQAs on a real
database server."

--
Josh Berkus
Aglio Database Solutions
San Francisco