107. Deutscher Bibliothekartag in Berlin 2018
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Ein Bild sagt mehr als tausend Worte? Visuelle Konzeptdetektion für wissenschaftliche AV-Medien
(2018)
Die TIB erforscht und entwickelt verschiedene Verfahren zur automatisierten Inhaltsanalyse, um den Zugang zu ihren Beständen fortlaufend zu optimieren. In Kombination mit Semantic-Web-Technologien unterstützen derartige Verfahren das semantische und cross-linguale Retrieval von Informationsressourcen. Für die wissenschaftlichen Videos des TIB AV-Portals werden bereits verschiedene automatische Videoanalyseverfahren eingesetzt, um umfangreiche zeitbasierte Metadaten zu extrahieren. Neben in Videos gezeigten Textelementen werden auch das gesprochene Wort und visuelle Inhalte ("Visual Concept Detection") analysiert. Darüber hinaus werden die Analyseergebnisse mit gängigen Normdaten und Wissensdatenbanken verlinkt sowie als Linked Open Data bereitgestellt, um Wiederverwendung und Verlinkung von Informationen zu erleichtern. Vor diesem Hintergrund betreibt die TIB eigene anwendungsnahe Forschung, um die eingesetzten automatisierten Analyseverfahren und damit die Qualität ihrer Metadatenbestände kontinuierlich zu verbessern. Unter anderem werden auf dem neuesten Stand der Technik basierende Methoden der visuellen Konzepterkennung in wissenschaftlichen Videos entwickelt, um das Bilderkennungsverfahren des TIB AV-Portals signifikant zu verbessern - sowohl in Bezug auf die Erkennungsraten als auch auf die Abdeckung fachspezifischer visueller Konzept. Die dabei entwickelte Lösung basiert auf tiefen neuronalen Netzen, die darauf trainiert wurden, visuelle Konzepte in AV-Medien verlässlich zu erkennen. Im Vortrag soll vorgestellt werden, wie eigene Forschungstätigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens mit semantischen Webtechnologien kombiniert und auf Bibliotheksdienste wie das AV-Portal übertragen werden können, um automatische Analysemethoden, Erschließungstiefe und die Auffindbarkeit von AV-Medien nachhaltig zu verbessern.