Springe zum Hauptinhalt
Universitätsbibliothek
Universitätsbibliographie

Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz


Rickert, Markus
Eibl, Maximilian (Prof. Dr.); Ritter, Marc (Jun.-Prof.)

Inhaltsbasierte Analyse und Segmentierung narrativer, audiovisueller Medien

Content-based Analysis and Segmentation of Narrative, Audiovisual Media


Kurzfassung in deutsch

Audiovisuelle Medien, insbesondere Filme und Fernsehsendungen entwickelten sich innerhalb der letzten einhundert Jahre zu bedeutenden Massenmedien. Große Bestände audiovisueller Medien werden heute in Datenbanken und Mediatheken verwaltet und professionellen Nutzern ebenso wie den privaten Konsumenten zur Verfügung gestellt. Eine besondere Herausforderung liegt in der Indexierung, Durchsuchung und Beschreibung der multimedialen Datenbestände.

Die Segmentierung audiovisueller Medien, als Teilgebiet der Videoanalyse, bildet die Grundlage für verschiedene Anwendungen im Bereich Multimedia-Information-Retrieval, Content-Browsing und Video-Summarization. Insbesondere die Segmentierung in semantische Handlungsanschnitte bei narrativen Medien gestaltet sich schwierig. Sie setzt ein besonderes Verständnis der filmischen Stilelemente vorraus, die im Rahmen des Schaffensprozesses genutzt wurden, um die Handlung und Narration zu unterstützten.

Die Arbeit untersucht die bekannten filmischen Stilelemente und wie sie sich im Rahmen algorithmischer Verfahren für die Analyse nutzen lassen. Es kann gezeigt werden, dass unter Verwendung eines mehrstufigen Analyse-Prozesses semantische Zusammenhänge in narrativen audiovisuellen Medien gefunden werden können, die zu einer geeigneten Sequenz-Segmentierung führen.

Kurzfassung in englisch

Audiovisual media, especially movies and TV shows, developed within the last hundred years into major mass media. Today, large stocks of audiovisual media are managed in databases and media libraries. The content is provided to professional users as well as private consumers. A particular challenge lies in the indexing, searching and description of multimedia assets.

The segmentation of audiovisual media as a branch of video analysis forms the basis for various applications in multimedia information retrieval, content browsing and video summarization. In particular, the segmentation into semantic meaningful scenes or sequences is difficult. It requires a special understanding of cinematic style elements that were used to support the narration during the creative process of film production.

This work examines the cinematic style elements and how they can be used in the context of algorithmic methods for analysis. For this purpose, an analysis framework was developed as well as a method for sequence-segmentation of films and videos. It can be shown that semantic relationships can be found in narrative audiovisual media, which lead to an appropriate sequence segmentation, by using a multi-stage analysis process, based on visual MPEG-7 descriptors.

Universität: Technische Universität Chemnitz
Institut: Professur Medieninformatik
Fakultät: Fakultät für Informatik
Dokumentart: Dissertation
Betreuer: Eibl, Maximilian (Prof. Dr.)
ISBN/ISSN: 978-3-96100-029-6
URL/URN: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-226724
Quelle: 1. Auflage. - Chemnitz : Universitätsverlag der Technischen Universität Chemnitz, 2017. - 596 S. - Wissenschaftliche Schriftenreihe Dissertationen der Medieninformatik ; Band 7
SWD-Schlagwörter: Audiovisuelle Medien, Segmentierung, Filmwissenschaft, Stilmittel, Filmtechnik
Freie Schlagwörter (Deutsch): Videoanalyse, inhaltsbasierte Analyse, Clusteranalyse, Szenen, Kinematographie, MPEG-7 Deskriptoren, Scene-Transition-Graph
Freie Schlagwörter (Englisch): audiovisual media, video analysis, segmentation, content-based analysis, cluster analysis, scenes, film studies, film styles, cinematography, MPEG-7 Descriptors, Scene-Transition-Graph
DDC-Sachgruppe: Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke, Spezielle Computerverfahren
Tag der mündlichen Prüfung 26.07.2016

 

Soziale Medien

Verbinde dich mit uns: