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

Key Visuals verticenten ähnlich wie Überschriften für Zeitungsartikel die Information in Bildschirmmedien auf ihren克恩.人们在这里表演一个角色。通过对“Staatsoberhäupter”、“einfache Leute”、“Spitzensportler”和“Zuschauer”等概念的研究，可以在项目实施过程中对关键视觉指标进行韦尔登，从而实现对人员的自动检测和分类。这些视频序列在1999-2010年德国（ARD）和美国（ABC，CBS和NBC）的电视节目中播出。这张“新年图片”展示了一个关键的视觉效果。12年来的研究成果表明，欧洲和北美媒体的发展趋势是一种同质的、多变的数据，新的趋势是最新的，也是美国媒体形成和传播的“模式功能”。Die zu entwickelnden Methoden zur automatischen Detektion und Klassifikation von Personen韦尔登es艾伦Bildwissenschaften ermöglichen，umfangreichere visuelle Datenbestände effizienter und besser zu analysieren. Die am Projekt beteiligten Kompekationswissenschaftler bieten die theoretischen Vorgaben für die Entwicklung der Schemmen zur automatischen Erkennung von Key-Visual-Kandidaten und prüfen die jeweils entwickelten Verfahren. Die Verwendung des Konzeptes der Key Visuals Grundlage von Verfahren zur automatischen Videoanalysis wird hierbei zu Synergieeffekten führen，die eine Verringerung des Semantic Gap für die untersuchten Domänen erlauben.

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.