Automatische Identifikation und Klassifikation von Personen als Key-Visual-Kandidaten

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Key Visuals verdichten ähnlich wie Überschriften für Zeitungsartikel die Information in Bildschirmmedien auf ihren Kern. Personen spielen hierbei eine herausragende Rolle. Mit dem Fokus auf die Beispiele „Staatsoberhäupter“, „einfache Leute“, „Spitzensportler“ und „Zuschauer“ als Key-Visual-Kandidaten werden in diesem Projekt Algorithmen entwickelt, die die automatische Detektion und Klassifikation von Personen unterstützen. Die untersuchten Videosequenzen beschränken sich auf Fernsehjahresrückblicke der Jahre 1999-2010 aus Deutschland (ARD) und den USA (ABC, CBS und NBC). Diese ’Bilder des Jahres’ enthalten eine hohe Dichte an Key Visuals. Der Untersuchungszeitraum von 12 Jahren liefert so, gespeist aus den größten Medienmärkten in Europa und Nordamerika, eine hinreichend homogene und zugleich variable Datenmenge, die neuere Trends erkennen lässt und auch die „Modellfunktion“ von Medienformaten und Präsentationsmustern im US-amerikanischen Fernsehen berücksichtigt. Die zu entwickelnden Methoden zur automatischen Detektion und Klassifikation von Personen werden es allen Bildwissenschaften ermöglichen, umfangreichere visuelle Datenbestände effizienter und besser zu analysieren. Die am Projekt beteiligten Kommunikationswissenschaftler bieten die theoretischen Vorgaben für die Entwicklung der Algorithmen zur automatischen Erkennung von Key-Visual-Kandidaten und prüfen die jeweils entwickelten Verfahren. Die Verwendung des Konzeptes der Key Visuals als Grundlage von Verfahren zur automatischen Videoanalyse wird hierbei zu Synergieeffekten führen, die eine Verringerung des Semantic Gap für die untersuchten Domänen erlauben.