Labor für Virtuelles Studio / Virtuelle Realität

Abstract: Automatische Generierung von Meta-Daten zur verbesserten Suche im MAM unter Verwendung von Deep Learning [EN]

Media-Asset-Management (MAM) Systeme und seine unzähligen Verwandten sind weit verbreitete Möglichkeiten große Mengen an Dateien wie Videos, Bilder oder Grafik-Assets zu speichern und zu verwalten. Auch die Hochschule Düsseldorf besitzt mit der Viz One von der Firma Vizrt ein MAM-System, in dem Studenten beispielsweise ihre selbst erstellten Medienproduktionen hochladen, bearbeiten und archivieren können. Für eine dauerhafte professionelle Nutzung des MAM-Systems ist ein gewisser Verwaltungsaufwand vonnöten um die Produktionen jederzeit wiederfinden zu können. Dies könnte unter anderem durch das manuelle hinzufügen von Metadaten für jede einzelne Produktion geschehen. Um den Vorgang zu vereinfachen könnte auch ein Cloud Computing Dienst eingesetzt werden welcher durch Deep Learning unterstützte Bild- oder Videoanalyse automatisch inhaltsspezifische Metadaten erstellt. Dafür muss die Relevanz dieser automatisch erstellten Metadaten ermittelt werden um herauszufinden ob der Einsatz solcher Dienste eine sinnvolle Erweiterungen für ein MAM-System wäre.

Keywords:

Media-Asset-Management, Viz One, Metadaten, Deep Learning, Cloud Computing, Labels

Betreuer:

Prof. Jens Herder, Dr. Eng./Univ. of Tsukuba
Prof. Dr. Manfred Wojciechowski

Ort:

Die Arbeit wurde im Labor für Virtuelles Studio / VR durchgeführt.