Videomining in historischem Material – ein Praxisbericht-Reference-Cited by-同舟云学术

Videomining in historischem Material – ein Praxisbericht

Published:2020-11-30 Issue:3 Volume:44 Page:436-444
ISSN:1865-7648
Container-title:Bibliothek Forschung und Praxis
language:en
Short-container-title:

Author:

Pustu-Iren Kader¹,Bars Joanna²,Mühling Markus³,Korfhage Nikolaus³,Hörth Angelika²,Freisleben Bernd³,Ewerth Ralph⁴

Affiliation:

1. Technische Informationsbibliothek (TIB) , Welfengarten 1B , Hannover Germany

2. Deutsches Rundfunkarchiv (DRA) , Marlene-Dietrich-Allee 20 , Potsdam Germany

3. Philipps-Universität Marburg , Hans-Meerwein-Str. 6 , Marburg Germany

4. Technische Informationsbibliothek (TIB) , Leibniz-Informationszentrum für Technik und Naturwissenschaften , Welfengarten 1B , Hannover Germany

Abstract

Zusammenfassung Videomining-Algorithmen wie die visuelle Konzeptklassifikation und Personenerkennung sind unerlässlich, um eine feingranulare semantische Suche in großen Videoarchiven wie der historischen Videosammlung der ehemaligen Deutschen Demokratischen Republik (DDR) des Deutschen Rundfunkarchivs (DRA) zu ermöglichen. Wir stellen das Projekt VIVA, unsere Ansätze zur Videoanalyse sowie das VIVA-Softwaretool vor.1 Letzteres ermöglicht Anwender*innen auf einfache Art, Trainingsdaten zu sammeln, um neue Analysealgorithmen zu trainieren.

Publisher

Walter de Gruyter GmbH

Link

https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/bfp-2020-2034/pdf

Reference14 articles.

1. Cao, Qiong; Shen, Li; Xie, Weidi; Parkhi, Omkar; Zisserman, Andrew (2018): VGGFace2: A Dataset for Recognising Faces across Pose and Age. In: Proceedings of the International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG). Xian: China, 67–74.

2. Deng, Jia; Dong, Wei; Socher, Richard; Li, Li-Jia; Li, Kai; Li, Fei-Fei (2009): ImageNet: A large-scale hierarchical image database. In: Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 248–55.

3. Kazemi, Vahid; Sullivan, Josephine (2014): One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees. In: Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1867–74.

4. Korfhage, Nikolaus; Mühling, Markus; Freisleben, Bernd (2020): Intentional Image Similarity Search. In: IAPR Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition, 23–35.

5. Mühling, M.; Ewerth, R.; Stadelmann, T.; Zöfel, C.; Shi, B.; Freisleben, B. (2007): University of Marburg at TRECVID 2007: Shot Boundary Detection and High Level Feature Extraction. In: Online Proceedings of TREC Video Retrieval Evaluation Workshop 2007. Verfügbar unter https://www-nlpir.nist.gov/projects/tvpubs/tv.pubs.7.org.html.