Computergestützte Inhaltsanalyse von digitalen Videoarchiven


Kopf, Stephan


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URL: http://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/1396
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-13968
Dokumenttyp: Dissertation
Erscheinungsjahr: 2006
Verlag: Universität Mannheim
Gutachter: Effelsberg, Wolfgang
Datum der mündl. Prüfung: 1 März 2007
Sprache der Veröffentlichung: Deutsch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Praktische Informatik IV (Effelsberg)
Fachgebiet: 004 Informatik
Fachklassifikation: CCS: I.5.4 Appl I.4.8 Scen I.2.10 Vis ,
Normierte Schlagwörter (SWD): Video , Videoverarbeitung , Bildanalyse , Objekterkennung
Freie Schlagwörter (Deutsch): Semantische Videoanalyse , Videoadaption
Freie Schlagwörter (Englisch): Video analysis, Video adaptation, Image analysis, Object recognition
Abstract: Der Übergang von analogen zu digitalen Videos hat in den letzten Jahren zu großen Veränderungen innerhalb der Filmarchive geführt. Insbesondere durch die Digitalisierung der Filme ergeben sich neue Möglichkeiten für die Archive. Eine Abnutzung oder Alterung der Filmrollen ist ausgeschlossen, so dass die Qualität unverändert erhalten bleibt. Zudem wird ein netzbasierter und somit deutlich einfacherer Zugriff auf die Videos in den Archiven möglich. Zusätzliche Dienste stehen den Archivaren und Anwendern zur Verfügung, die erweiterte Suchmöglichkeiten bereitstellen und die Navigation bei der Wiedergabe erleichtern. Die Suche innerhalb der Videoarchive erfolgt mit Hilfe von Metadaten, die weitere Informationen über die Videos zur Verfügung stellen. Ein großer Teil der Metadaten wird manuell von Archivaren eingegeben, was mit einem großen Zeitaufwand und hohen Kosten verbunden ist. Durch die computergestützte Analyse eines digitalen Videos ist es möglich, den Aufwand bei der Erzeugung von Metadaten für Videoarchive zu reduzieren. Im ersten Teil dieser Dissertation werden neue Verfahren vorgestellt, um wichtige semantische Inhalte der Videos zu erkennen. Insbesondere werden neu entwickelte Algorithmen zur Erkennung von Schnitten, der Analyse der Kamerabewegung, der Segmentierung und Klassifikation von Objekten, der Texterkennung und der Gesichtserkennung vorgestellt. Die automatisch ermittelten semantischen Informationen sind sehr wertvoll, da sie die Arbeit mit digitalen Videoarchiven erleichtern. Die Informationen unterstützen nicht nur die Suche in den Archiven, sondern führen auch zur Entwicklung neuer Anwendungen, die im zweiten Teil der Dissertation vorgestellt werden. Beispielsweise können computergenerierte Zusammenfassungen von Videos erzeugt oder Videos automatisch an die Eigenschaften eines Abspielgerätes angepasst werden. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Dissertation liegt in der Analyse historischer Filme. Vier europäische Filmarchive haben eine große Anzahl historischer Videodokumentationen zur Verfügung gestellt, welche Anfang bis Mitte des letzten Jahrhunderts gedreht und in den letzten Jahren digitalisiert wurden. Durch die Lagerung und Abnutzung der Filmrollen über mehrere Jahrzehnte sind viele Videos stark verrauscht und enthalten deutlich sichtbare Bildfehler. Die Bildqualität der historischen Schwarz-Weiß-Filme unterscheidet sich signifikant von der Qualität aktueller Videos, so dass eine verlässliche Analyse mit bestehenden Verfahren häufig nicht möglich ist. Im Rahmen dieser Dissertation werden neue Algorithmen vorgestellt, um eine zuverlässige Erkennung von semantischen Inhalten auch in historischen Videos zu ermöglichen.
Übersetzter Titel: Computer-based content analysis of digital video archives (Englisch)
Übersetzung des Abstracts: The change from analog to digital videos in recent years has led to significant improvements in film archives. New possibilities for the archives arise due to the digitalization of films and videos. Wear-out and aging of film reels can be eliminated and a long-term preservation of the quality will be guaranteed. Additionally, the net-based access is much easier and faster than the manual transport of film reels. New services for archivists and users are available which enable new search possibilities and facilitate fast and efficient navigation during the playback of videos. Metadata provide additional information about the content of videos and support the search within the archives. In spite of the time exposure and high costs, a large part of the metadata is manually added by the archivists. The automatic analysis of digital video archives reduces the effort to create metadata significantly. Presented in the first part of this dissertation are new algorithms and techniques to identify and extract relevant semantic content in videos. In particular, new algorithms were developed to detect shot boundaries in videos, to analyze the camera motion, to segment and classify moving objects in videos, to perform optical character recognition, and to detect and recognize faces in videos. Automatically extracted semantic information is very valuable due to the fact that this information supports the work with digital archives. The additional information not only enables the search of videos within an archive but also leads to new applications, which are presented in the second part of this dissertation. Two sample applications are examined: automatically generated video summaries and video adaptation algorithms which enable the playback of videos on arbitrary devices. Another focal point of this dissertation is the analysis of historical films. Four European film archives provided a vast number of historical video documentaries stemming from the beginning to the middle of the last century. The storage and wear-out of the film reels over several decades led to noisy videos and a large number of errors in the images. The quality of the historical black-and-white films is significantly lower than that of current videos, and a reliable analysis with existing techniques is often not possible. New algorithms are presented in this dissertation which enable the identification of semantic content even in historical videos. (Englisch)
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Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.




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