27. März 2023
  WEITERE NEWS
Aktuelles aus
L
ibrary
Essentials

In der Ausgabe 2/2023 (März 2023) lesen Sie u.a.:

  • Untersuchung zur derzeitigen Nutzung von KI und verwand­ten Technologien in Bibliotheken
  • Passen wissen­schaft­liche Bibliotheken und TikTok zusammen?
  • Studie zum Einfluss des Internets
    auf den Print-Zeitungsmarkt
  • Schattenbibliotheken sind bei Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern weiterhin sehr beliebt
  • Umfrage: Informationsabteilungen in Unternehmen werden wieder optimistischer
  • Untersuchung zur Entwicklung von
    Open-Access-Monografien
  • Cyberangriffe auf Bildungseinrichtungen nehmen kontinuierlich zu
  • Steht die Internetsuche vor einer Revolution?
  • 1. Österreichischer Bibliothekskongress
u.v.m.
  fachbuchjournal
Ausgabe 1 / 2023

ZEITGESCHICHTE
Die Schatten der Bonner Republik

LANDESKUNDE
Japan | Türkei | Iran | Indien

RECHT
Arbeitsrecht | Abfall- und Kreislauf­wirtschaftsrecht

BUCHWISSENSCHAFTEN
Neuerscheinungen

SOZIALWISSENSCHAFTEN
Schuldnerberatung

KINDER- UND JUGENDBUCH
Was ist Krieg?

PHILOSOPHIE

NATURWISSENSCHAFT

VERLAGE

uvm

Forschungsgruppe Visual Analytics der TIB entwickelt Verfahren
zur Personenerkennung und Visualisierung

Deutsche Forschungsgemeinschaft fördert neues Verbundprojekt
zur automatischen Erschließung von wissenschaftlichen Videoarchiven

Im Januar dieses Jahres startete das Projekt „Entwicklung eines Softwaresystems zur Szenen- und Personenerkennung für die automatische Erschließung von wissenschaftlich genutzten Videoarchiven“, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) drei Jahre lang gefördert wird. Zu den Projektpartnern gehören das Deutsche Rundfunkarchiv (Geschäftsleiterin Angelika Hörth), der Lehrstuhl Praktische Informatik der Philipps-Universität Marburg (Prof. Bernd Freisleben) sowie die Forschungsgruppe Visual Analytics (Prof. Ralph Ewerth) seitens der TIB – Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften.

Im Rahmen des Vorhabens entwickelt die Universität Marburg Verfahren zur Konzept- und Szenenerkennung, während sich die TIB auf Ansätze zur Personenerkennung und Ergebnisvisualisierung konzentriert. Das Deutsche Rundfunkarchiv (DRA) wird aus dokumentarischer Sicht mit Anforderungsanalysen sowie mit einer qualitativen Evaluation zum Projekt beitragen. Zudem stellt es im großen Umfang historisches Fernsehmaterial zur Verfügung – am Standort Potsdam-Babelsberg verwaltet das DRA das gesamte Programmvermögen des Fernsehens der DDR und bildet die einzige Anlaufstelle für wissenschaftliche Forschung in diesem Bereich. Die Projektpartner können auf sehr guten Ergebnissen eines Vorläuferprojektes aufbauen.

Ein erstes Ziel ist die Erkennungsraten für Konzepte bzw. Personen weiter zu optimieren und mithilfe der vorgesehenen Deep-Learning-Methoden auf weitere forschungsintensive Teile des DRA-Fernsehbestandes auszuweiten. Außerdem soll die automatische Erschließung des Materials in Hinblick von weiteren jeweils 100 visuellen Konzepten bzw. bedeutenden Persönlichkeiten der DDR umgesetzt werden, sodass bildinhaltbasierte Rechercheanfragen auf dieser Grundlage durchgeführt werden können. Ein weiteres Ziel ist, dass die Trainingsprozesse für die zugrundeliegenden maschinellen Lernverfahren zur Hinzunahme weiterer Konzepte oder Personen letztlich durch Archivmitarbeiterinnen und Archivmitarbeiter initiiert werden können. So soll das entwickelte Softwaresystem dem DRA ermöglichen, rasch und flexibel auf wechselnde Forschungsfragen von Archivnutzerinnen und Archivnutzern reagieren zu können. Das Forschungsprojekt zielt aber nicht nur auf eine nachhaltige Lösung für den Gesamtbestand des DRA ab, sondern soll insbesondere auch auf andere Archive leicht übertragbar sein. Zu diesem Zweck werden die entwickelten Softwarewerkzeuge in Form von Open Source zur Verfügung gestellt, sodass auch andere Forschungseinrichtungen mit Medienarchiven von den Algorithmen zur Personen- und Konzepterkennung sowie den Visualisierungstechniken profitieren und diese mit geringem Aufwand für eigene Zwecke anpassen können.

Prof. Ewerth freut sich darauf, die Methoden zur Inhaltserkennung in Videos und Ergebnisvisualisierung weiterzuentwickeln: „Im Ergebnis können wir hoffentlich anderen Instituten und Organisationen nachnutzbare Open-Source-Softwarewerkzeuge für die automatische Erschließung ihrer Videoarchive zur Verfügung stellen und so einen Beitrag für die Erschließung von forschungsrelevanten Videodaten leisten.“

www.tib.eu