Logo of Humboldt-Universität zu BerlinLogo of Humboldt-Universität zu Berlin
edoc-Server
Open-Access-Publikationsserver der Humboldt-Universität
de|en
Header image: facade of Humboldt-Universität zu Berlin
View Item 
  • edoc-Server Home
  • Elektronische Zeitschriften
  • BIBLIOTHEK Forschung und Praxis (Preprints)
  • 2020
  • View Item
  • edoc-Server Home
  • Elektronische Zeitschriften
  • BIBLIOTHEK Forschung und Praxis (Preprints)
  • 2020
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
All of edoc-ServerCommunity & CollectionTitleAuthorSubjectThis CollectionTitleAuthorSubject
PublishLoginRegisterHelp
StatisticsView Usage Statistics
All of edoc-ServerCommunity & CollectionTitleAuthorSubjectThis CollectionTitleAuthorSubject
PublishLoginRegisterHelp
StatisticsView Usage Statistics
View Item 
  • edoc-Server Home
  • Elektronische Zeitschriften
  • BIBLIOTHEK Forschung und Praxis (Preprints)
  • 2020
  • View Item
  • edoc-Server Home
  • Elektronische Zeitschriften
  • BIBLIOTHEK Forschung und Praxis (Preprints)
  • 2020
  • View Item
2020-10-15Zeitschriftenartikel DOI: 10.18452/22047
Videomining in historischem Material – ein Praxisbericht
Projekt „Visuelle Informationssuche in Video-Archiven“ (VIVA)
Pustu-Iren, Kader
Bars, Joanna
Mühling, Markus
Korfhage, Nikolaus
Hörth, Angelika
Freisleben, Bernd
Ewerth, Ralph cc
Videomining-Algorithmen wie die visuelle Konzeptklassifikation und Personenerkennung sind unerlässlich, um eine feingranulare semantische Suche in großen Videoarchiven wie der historischen Videosammlung der ehemaligen Deutschen Demokratischen Republik (DDR) des Deutschen Rundfunkarchivs (DRA) zu ermöglichen. Wir stellen das Projekt VIVA, unsere Ansätze zur Videoanalyse sowie das VIVA-Softwaretool vor. Letzteres ermöglicht Anwender*innen auf einfache Art, Trainingsdaten zu sammeln, um neue Analysealgorithmen zu trainieren.
 
Video mining algorithms such as concept classification and person recognition enable fine-grained semantic search in large video archives like the historical collection of the former German Democratic Republic (GDR) of the German Broadcasting Archive (DRA). We present the project VIVA, our deep learning approaches, and the VIVA software tool, which allows users to easily acquire data to train analysis algorithms.
 
Files in this item
Thumbnail
AR_3375_Ewerth_Preprint_BFP_2020.pdf — Adobe PDF — 3.218 Mb
MD5: af392c4a8477f16f67b31dd125eb9a72
Cite
BibTeX
EndNote
RIS
(CC BY-NC-ND 4.0) Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International(CC BY-NC-ND 4.0) Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International(CC BY-NC-ND 4.0) Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International(CC BY-NC-ND 4.0) Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Details
DINI-Zertifikat 2019OpenAIRE validatedORCID Consortium
Imprint Policy Contact Data Privacy Statement
A service of University Library and Computer and Media Service
© Humboldt-Universität zu Berlin
 
DOI
10.18452/22047
Permanent URL
https://doi.org/10.18452/22047
HTML
<a href="https://doi.org/10.18452/22047">https://doi.org/10.18452/22047</a>