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Content Mining des TIB|AV-Portals
Automatische Analyse und Verschlagwortung von AV-Medien Dr. Sven Strobel DPG - Arbeitsgruppe Information 18. März 2015, Berlin
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Content Mining des TIB|AV-Portals
Inhalt TIB|AV-Portal Sammlungsprofil Automatische Videoanalyse Automatische Verschlagwortung der AV-Medien Mehrwert des Portals 2 2
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1. TIB|AV-Portal Profil Medienspezifisches Portal für wissenschaftliche Videos aus Technik & Naturwissenschaften Automatische Videoanalyse mit Szenen-, Sprach-, Text- und Bilderkennung Zielgruppe Wissenschaftler, Lehrende, Lernende Inhalte Videos aus Forschung und Lehre (Technik & Naturwissenschaften) 2700 Videos / 1900 Filmnachweise (Feb. 2015) Das Meiste unter Open Access av.getinfo.de Entwicklung: KNM und HPI ( ) Online-Gang: 29. April 2014 3
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Content Mining des TIB|AV-Portals
Inhalt TIB|AV-Portal Sammlungsprofil Automatische Videoanalyse Automatische Verschlagwortung der AV-Medien Mehrwert des Portals 4 4
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2. Sammlungsprofil AV-Medien aus Wissenschaft und Lehre zu den Kernfächern der Technischen Informationsbibliothek: Architektur Chemie Informatik Mathematik Physik Technik 5 5
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Sammlungsprofil Materialien
Aus den genannten Fachgebieten werden u.a. folgende Materialien gesammelt: Aufzeichnungen von Konferenzbeiträgen, Vorlesungen und Podiumsdiskussionen Aufzeichnungen von Experimenten aus Forschung und Entwicklung Interviews Massive Open Online Courses (MOOCs) Dokumentationen von Forschungsarbeiten und -ergebnissen filmische Vorstellungen von 3D-Modellen (z.B. aus Architektur) Modellierung, Simulationen und Vorstellung von Spezialsoftware 6 6
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Content Mining des TIB|AV-Portals
Inhalt TIB|AV-Portal Sammlungsprofil Automatische Videoanalyse Automatische Verschlagwortung der AV-Medien Mehrwert des Portals 7 7
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3. Automatische Videoanalyse
Überblick über Prozesskette Zitierung und permanente Verlinkung visuelles Inhaltsverzeichnis / zielgenauer Zugriff Suche im geschriebenen Text des Videos Suche im gesprochenen Text des Videos Suche nach Bildmotiven Suche nach semantisch verknüpften Schlagworten 8 8
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3.1 DOI-Vergabe DOI und MFI Der Digital Object Identifier (DOI)
… ist ein eindeutiger und permanenter digitaler Identifikator für Objekte wie z.B. AV-Medien. … wird durch den DOI-Service der TIB vergeben. Verlinkung und Zitierung des gesamten Videodokuments Der Media Fragment Identifier (MFI) … wird dem DOI hinzugefügt, um Teile des Videos zu adressieren. Verlinkung und Zitierung einzelner Sekunden des Videos 9 9
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3.1 DOI-Vergabe DOI MFI 10 10
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3.2 Szenenerkennung Shot Boundary Detection segmentiert das Video anhand von Bildmerkmalen in einzelne Segmente. visuelles Inhaltsverzeichnis: Überblick über den Inhalt des Videos zielgenauer Zugriff auf Videoinhalt 11 11
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3.2 Szenenerkennung Automatische Erkennung eines Schnittes anhand von
Kopf, S. (2006): Computergestützte Inhaltsanalyse von digitalen Videoarchiven. Dissertation, Mannheim. Automatische Erkennung eines Schnittes anhand von Helligkeit / Kontrast Farbverteilung Kanten 12 12
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3.2 Szenenerkennung visuelles Inhaltsverzeichnis zielgenauer Zugriff
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3.3 Texterkennung Optical Character Recognition (OCR) indexiert geschriebene Sprache im Video und macht sie somit durchsuchbar. Volltextsuche in den geschriebenen Texten des Videos (Texteinblendungen, Vorlesungsfolien …) 14 14
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3.3 Texterkennung Texteinblendung 15 15
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3.3 Texterkennung Vorlesungsfolie 16 16
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3.4 Spracherkennung Speech to Text notiert die gesprochene Sprache im Video in Form eines Transkripts. Volltextsuche im gesprochenen Text des Videos 17 17
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3.4 Spracherkennung 18 18
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3.5 Bilderkennung Visual Concept Detection indexiert das Bewegtbild mit fächerübergreifenden und fachspezifischen visuellen Konzepten. Suche nach Bildmotiven wie z.B. Computeranimation, Experiment oder Mikroskopie 19 19
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3.5 Bilderkennung 20 20
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Inhalt TIB|AV-Portal Sammlungsprofil Automatische Videoanalyse Automatische Verschlagwortung der AV-Medien Mehrwert des Portals 21 21
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4. Automatische Verschlagwortung der AV-Medien
Named Entity Recognition Named Entity Recognition: Zuordnung von Begriffen eines Referenzvokabulars auf analysierte Textinhalte. GND = Gemeinsame Normdatei 22 22
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Named Entity Recognition
Mapping der GND-Sachbegriffe 23 23
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Verschlagwortung auf Segmentebene
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Vorteile der automatischen Verschlagwortung
1. GND-Sachbegriffe werden als Indexterme verwendet standardisierte Erschließung mit kontrolliertem Vokabular 2. GND-Sachbegriffe werden zeitbezogen entsprechend der Videosegmentierung zugewiesen zielgenaue Suche innerhalb des Videos 3. GND-Sachbegriffe werden fachbezogen zugewiesen (z.B. Physikvokabular für Physikvideos) höhere Precision (Genauigkeitsrate) im Retrieval 4. GND-Sachbegriffe stehen in semantischen Beziehungen zueinander Erweiterung der Treffermenge durch Einbezug von Synonymen, Ober- und Unterbegriffen 25 25
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Inhalt TIB|AV-Portal Sammlungsprofil Automatische Videoanalyse Automatische Verschlagwortung der AV-Medien Mehrwert des Portals 26 26
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5. Mehrwert des TIB|AV-Portals
Rezipienten Produzenten Innovative Suchmöglichkeiten Mehrsprachige Suche Segmentgenauer Zugriff Segmentgenaues Zitieren Herunterladen, Bestellen, Lizenzieren Einbetten auf anderen Webseiten Empfehlungen Video-Upload Hosting Qualitätsprüfung Standardisierte Erschließung Sprachtranskription DOI-Vergabe Langzeitarchivierung Rechtssicherheit 27 27 27
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