Diese Technologie bietet die Möglichkeit, Videos nach der jeweiligen Gattung (z.B. „Cartoon“ und „Nicht-Cartoon“) zu klassifizieren. Dies kann sowohl für die private Heimanwendung als auch für die automatische Klassifizierung von audiovisuellen Daten für Internet und Suchmaschinen genutzt werden.
Diese Technologie eignet sich für die Unterhaltungselektronik, insbesondere zur Aufzeichnung eines Videosignals. Sie kann von großen Videoarchiven oder von jeder anderen Industrie verwendet werden, die sich mit diesen Themen beschäftigt.
Eine an der TU Berlin entwickelte Technologie bietet die Möglichkeit zur Gattungsklassifizierung von Videos sowohl für die private Heimanwendung als auch für die automatische Klassifizierung von audiovisuellen Daten für Internet und Suchmaschinen. Eine wesentliche Herausforderung auf dem Gebiet der Analyse von Multimedia-Inhalten ist dabei Umwandlung menschlicher Interpretationen von audiovisuellen Daten in eine korrelierende, maschinenverarbeitbare Darstellung.
Diese Erfindung stellt hierzu eine Lösung bereit und analysiert die Inhalte mit Hilfe von audiovisuellen Deskriptoren und Klassifikationsverfahren auf hohem Niveau. Soll beispielsweise zwischen den Gattungen „Cartoon“ und „Nicht-Cartoon“ unterschieden werden, wird die Leistung aus mehreren Kombinationen der neu entwickelten Deskriptoren und Klassifizierungsmethoden analysiert. Durch die Verwendung von zwei Hidden Markov Modellen (HMM) konnte für diese Anwendung eine Klassifikationsgenauigkeit (CA) von 95,6% erreicht werden. Für die Unterscheidung zwischen den Merkmalen „kommerziell“ und „nicht kommerziell“ wurde sogar eine CA von 98,4% erreicht. Unter Verwendung eines Entscheidungsbaums ergibt sich eine CA von 95,5% für Musikvideos und eine CA von 91,9% für Nachrichten. Bei der Unterscheidung zwischen „Sport“ und „Nicht-Sport“ wurde eine CA von 95,2% erreicht.
Ina Krüger
Technologietransfermanagerin
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ina.krueger@tu-berlin.de
Versuchsaufbau im Labor
erteilt: US
Technische Universität Berlin