thesis

Computergestützte Inhaltsanalyse von digitalen Videoarchiven

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

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