Volltext-Downloads (blau) und Frontdoor-Views (grau)

Evaluierung verschiedener Verfahren zur Gesichts- und Texterkennung in TV-Beiträgen und anschließender Implementierung eines geeigneten Ansatzes

  • Durch die Digitalisierung erschlossen sich in den letzten 15 Jahren nicht nur viele Möglichkeiten neues Bildmaterial oder Videomaterial aufzunehmen und zu verwahren, sondern auch die Zugänglichkeit der breiten Masse zu solcher Technologie. Abseits der Datenmengen wie sie Social Media Plattformen tagtäglich verarbeiten, existieren die Sende- und Rundfunkanstalten mit gigantischen Archiven vonDurch die Digitalisierung erschlossen sich in den letzten 15 Jahren nicht nur viele Möglichkeiten neues Bildmaterial oder Videomaterial aufzunehmen und zu verwahren, sondern auch die Zugänglichkeit der breiten Masse zu solcher Technologie. Abseits der Datenmengen wie sie Social Media Plattformen tagtäglich verarbeiten, existieren die Sende- und Rundfunkanstalten mit gigantischen Archiven von Videomaterial. Der Großteil davon ist von dokumentarischer oder szenischer Natur sowie verschiedenste Interviews aus allen Bereichen des öffentlichen Lebens. Nach dem aktuellen Stand wird das Videomaterial von Hand kategorisiert und zur Indizierung verschlagwortet. Die Aufgabe war es nun, diesen Prozess zumindest teilweise zu automatisieren. Dazu sollten auf dem Markt verfügbare Technologien in Bereich der Gesichtserkennung und Texterkennung auf ihre Nutzbarkeit zu diesem Zweck hin evaluiert werden. Dabei soll mit Hilfe der in Interviews verwendeten Bauchbinden das momentan gezeigte Gesicht "gelernt" werden, um es später ohne solche Hilfe wiederzuerkennen.show moreshow less

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Search Google Scholar

Statistics

frontdoor_oas
Metadaten
Document Type:Bachelor Thesis
Zitierlink: https://opus.hs-offenburg.de/2319
Bibliografische Angaben
Title (German):Evaluierung verschiedener Verfahren zur Gesichts- und Texterkennung in TV-Beiträgen und anschließender Implementierung eines geeigneten Ansatzes
Author:Dennis Weyrauch
Advisor:Stefan Hensel, Frederik Böhm
Year of Publication:2017
Publishing Institution:Hochschule Offenburg
Granting Institution:Hochschule Offenburg
Place of publication:Offenburg
Page Number:XVIII, 42
URN:https://urn:nbn:de:bsz:ofb1-opus4-23192
Language:German
Inhaltliche Informationen
Institutes:Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik (E+I) (bis 03/2019)
Institutes:Abschlussarbeiten / Bachelor-Studiengänge / AI
DDC classes:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
Formale Angaben
Open Access: Open Access 
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt
SWB-ID:1653941960