3. Oktober 2023
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ibrary
Essentials

In der Ausgabe 6/2023 (September 2023) lesen Sie u.a.:

  • Mittendrin in der Transformation
  • Gamification besitzt erhebliches Anwen­dungs­potenzial für Bibliotheken
  • Bibliotheksmagazine: bloße Lager oder auch eine wichtige Dienstleistung?
  • Viele Wissenschaftsverlage haben bislang keine oder unpräzise Richtlinien
    für den Umgang mit generativer KI
  • Klassische Videospiele drohen
    zu verschwinden
  • Wie sieht die Zukunft der
    wissenschaftlichen Tagungen aus?
  • Studie: Hohe Impact-Werte
    ziehen hohe APCs nach sich
  • KI ändert derzeit nichts
    an Googles Vormachtstellung
  • Open Source ist nicht unsicherer
    als proprietäre Software
u.v.m.
  fachbuchjournal
Ausgabe 5 / 2023

BUCHWISSEN­SCHAFTEN
Illustrierte Bücher. Grassi Museum

LANDESKUNDE
Pakistan | Indien | China

BETRIEBS­WIRTSCHAFT
Führung

BIOGRAFIEN
Starke Frauen

RELIGION | PHILOSOPHIE
Konfuzius, Sokrates, Epiktet, Montaigne, Pascal

RECHT
Insolvenzrecht | Steuerrecht | Immissionsschutzrecht | Erbrecht

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