29. März 2024
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Aktuelles aus
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ibrary
Essentials

In der Ausgabe 2/2024 (März 2024) lesen Sie u.a.:

  • „Need to have”
    statt „nice to have”.
    Die Evolution
    der Daten in der Forschungsliteratur
  • Open-Access-Publikationen: Schlüssel zu höheren Zitationsraten
  • Gen Z und Millennials lieben
    digitale Medien UND Bibliotheken
  • Verliert Google seinen Kompass?
    Durch SEO-Spam werden
    Suchmaschinen zum Bingospiel
  • Die Renaissance des gedruckten Buches: Warum physische Bücher in der digitalen Welt relevant bleiben
  • KI-Halluzinationen: Ein Verwirrspiel
  • Die Technologie-Trends des Jahres 2024
  • KI-Policies und Bibliotheken: Ein globaler Überblick und Handlungsempfehlungen
  • Warum Bücherklauen aus der Mode gekommen ist
u.v.m.
  fachbuchjournal
Ausgabe 6 / 2023

BIOGRAFIEN
Vergessene Frauen werden sichtbar

FOTOGRAFIE
„In Lothars Bücherwelt walten magische Kräfte.“
Glamour Collection, Lothar Schirmer, Katalog einer Sammlung

WISSENSCHAFTSGESCHICHTE
Hingabe an die Sache des Wissens

MUSIK
Klaus Pringsheim aus Tokyo
Ein Wanderer zwischen den Welten

MAKE METAL SMALL AGAIN
20 Jahre Malmzeit

ASTRONOMIE
Sonne, Mond, Sterne

LANDESKUNDE
Vietnam – der aufsteigende Drache

MEDIZIN | FOTOGRAFIE
„Und ja, mein einziger Bezugspunkt
bin ich jetzt selbst“

RECHT
Stiftungsrecht und Steuerrecht I Verfassungsrecht I Medizinrecht I Strafprozessrecht

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