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Semantic Search - Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Daten

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Vortrag vom 3. teleTASK Symposium, 13./14. Nov. 2008, am Hasso-Plattner-Institut in Potsdam (Harald Sack)

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Semantic Search - Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Daten

  1. 1. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen Dr. Harald Sack 3. Tele-TASK Symposium Hasso-Plattner-Institut Potsdam 13. November 2008
  2. 2. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen <ul><li>Motivation </li></ul><ul><li>Semantisch unterstütztes Information Retrieval </li></ul><ul><li>Inhaltsbasierte Videoanalyse </li></ul><ul><li>Semantische Suche </li></ul><ul><li>Stöbern und zufälliges Entdecken </li></ul>
  3. 3. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 1. Motivation <ul><li>Audiovisuelle Daten in Internet und WWW </li></ul><ul><ul><li>75% aller Internet-Nutzer weltweit schauen regelmäßig online Videos im Netz (Juli 2007) </li></ul></ul><ul><ul><li>12 Milliarden Video Abrufe im Mai 2008 alleine in den USA (Google/YouTube mit 35% Marktanteil) </li></ul></ul><ul><ul><li>Im Mai 2008 betrug der monatliche online Videokonsum in den USA durchschnittlich 228 Minuten pro Internet-Nutzer </li></ul></ul><ul><ul><li>Die durchschnittliche Videolänge betrug 2.7 Minuten.... </li></ul></ul>Quellen: comScore releases, July 2008, „Americans Viewed 12 Billion Videos Online..“
  4. 4. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 1. Motivation <ul><li>Audiovisuelle Daten in Internet und WWW </li></ul><ul><ul><li>34 Millionen Deutsche haben im Juli 2008 eine Suchmaschine genutzt, um 3.8 Milliarden Suchabfragen zu stellen </li></ul></ul><ul><ul><li>Google alleine erhielt im Juli 2008 3 Milliarden Suchabfragen aus Deutschland </li></ul></ul><ul><ul><li>Bereits 1.6 Millionen dieser Suchabfragen fanden über Mobiltelefone statt..... </li></ul></ul>Quellen: comScore Releases, July 2008, „ German Search Rankings “
  5. 5. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 1. Motivation <ul><li>Suche nach Audiovisuellen Daten im WWW </li></ul><ul><ul><li>Wo findet man AV-Daten im WWW? </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>über allgemeine Suchmaschinen, z.B. Google,... </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>über allgemeine und spezialisierte Video-Portale, z.B. youTube,... </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Wie findet man die AV-Daten im WWW? </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Traditionelle Schlüsselwort-basierte Suche -->via Link-Kontext, Autoren-Metadaten </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Suche über Benutzer-generierte Daten (Tags) --> personalisierte Suche, Folksonomies </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Wie werden Suchergebnisse üblicherweise dargestellt ? </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>--> Video-Objekte als „Ganzes“ </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>--> Ergebnislisten, geordnet nach Relevanzbewertung </li></ul></ul></ul>
  6. 6. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 1. Motivation <ul><li>Suche in Audiovisuellen Daten im WWW </li></ul><ul><ul><li>AV-Daten sind zeitabhängig </li></ul></ul><ul><ul><li>AV-Daten können in inhaltlich zusammenhängende, abgeschlossene Abschnitte ( Segmentierung ) unterteilt werden </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Metadaten-Annotation erfolgt pro Segment (definiert durch Anfang-/Endezeitpunkt) </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>AV-Daten können synchron mit Metadaten annotiert werden </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Metadaten erhalten feste Zeitzuordnung </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Metadaten zeichnen nicht immer nur zeitlich punktuelle Ereignisse aus </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Inhaltliche Segmentierung der AV-Daten dennoch notwendig </li></ul></ul></ul>
  7. 7. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 1. Motivation <ul><li>Suche in Audiovisuellen Daten im WWW </li></ul>http://labs.google.com/gaudi http://www.yovisto.com
  8. 8. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 1. Motivation <ul><li>Semantische Technologien </li></ul><ul><ul><li>3 Generationen des Internet </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Rechnerzentrierte Kommunikation -- Internet </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Dokumentenzentrierte Kommunikation -- WWW </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Datenzentrierte Kommunikation -- Semantic Web </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Bedeutung (Semantik) der Inhalte wird formal (maschinenverständlich) beschrieben </li></ul></ul>
  9. 9. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 1. Motivation Das Semantic Web - Datenzentrierte Verarbeitung <ul><li>Semantic Web Architektur und Standardisierung </li></ul>
  10. 10. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen <ul><li>Motivation </li></ul><ul><li>Semantisch unterstütztes Information Retrieval </li></ul><ul><li>Inhaltsbezogene Videoanalyse </li></ul><ul><li>Semantische Suchmaschine </li></ul><ul><li>Stöbern und zufälliges Entdecken </li></ul>
  11. 11. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 2. Semantisch unterstütztes Information Retrieval <ul><li>Semantisch unterstütztes Information Retrieval </li></ul><ul><ul><li>Inhaltsbezogene Analyse der Rohdaten </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>--> traditioneller Suchindex </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Bereitstellung von Fachbereichspezifischen Wissensrepräsentationen ( Domain Ontologies ) </li></ul></ul><ul><ul><li>Verknüpfung der Analyse-Ergebnisse mit vorhandenen Wissensrepräsentationen („ Semantic Gap “) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>--> semantischer Suchindex </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Nutzung der semantischen Metadaten im Suchindex, um bessere Suchergebnisse zu liefern </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>genauer </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>vollständiger </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>kontextbezogen </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>personalisiert </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>inhaltlich gegliedert </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>übersichtlicher, ... </li></ul></ul></ul>
  12. 12. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 2. Semantisch unterstütztes Information Retrieval <ul><li>Varianten des Information Retrievals </li></ul><ul><ul><li>Plain Keyword Based Document Retrieval </li></ul></ul><ul><ul><li>Natural Language enabled Retrieval </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Document Retrieval </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Fact Retrieval </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Similarity Driven Retrieval -- Query by Example </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ähnlicher Inhalt (High Level Deskriptoren) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ähnliches Erscheinungsbild (Low Level Deskriptoren) </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Einbeziehung Nutzer-generierter Daten </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Logfile Daten </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Nutzer-generierte Tags / Kommentare </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Soziales Netzwerk </li></ul></ul></ul>
  13. 13. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 2. Semantisch unterstütztes Information Retrieval <ul><li>Semantisch unterstütztes Video Retrieval </li></ul><ul><ul><li>Segmentierung der zeitabhängigen Rohdaten </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Strukturell / Inhaltsbasiert </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Traditionelle Videoanalyse (korrelierte Audio-/Videoanalyse) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>liefert Videosegmente mit zeitbezogenen Metadaten </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Semantische Analyse </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Verknüpfung der Videosegmente mit passenden Ontologien </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Semantische Suche </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Query-String Auswertung/Refinement, Reasoning, Querverbindungen </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Visualisierung </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>des Ergebnisraumes </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>des Suchraumes </li></ul></ul></ul>
  14. 14. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen <ul><li>Motivation </li></ul><ul><li>Semantisch unterstütztes Information Retrieval </li></ul><ul><li>Inhaltsbezogene Videoanalyse </li></ul><ul><li>Semantische Suchmaschine </li></ul><ul><li>Stöbern und zufälliges Entdecken </li></ul>
  15. 15. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 3. Inhaltsbezogene Videoanalyse <ul><li>Inhaltsbezogene Videoanalyse </li></ul><ul><ul><li>Strukturelle (temporäre) Segmentierung </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Grobsegmentierung (rein strukturell) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>--> Zerlegung Einzelbilder/Blöcke, Histogrammvergleich </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Feinsegmentierung (inhaltsbasiert) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>--> Objekterkennung/-verfolgung </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>--> OCR/ICR </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>--> Korrelation Audio/Video (NLP) </li></ul></ul></ul></ul>Zeit Zeit Zusammenfassen Verfeinern Zusammenfassen
  16. 16. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 3. Inhaltsbezogene Videoanalyse <ul><li>Inhaltsbezogene Videoanalyse </li></ul><ul><ul><li>Ergebnis: Videosegmente mit zugeordneten, zeitbezogenen Metadaten </li></ul></ul><ul><ul><li>Metadaten setzen sich zusammen aus kombinierten Low Level/ High Level Deskriptoren </li></ul></ul><ul><ul><li>Metadaten als Basis für traditionelles Information Retrieval </li></ul></ul>Zeit Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten
  17. 17. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 3. Inhaltsbezogene Videoanalyse <ul><li>Semantische Videoanalyse </li></ul><ul><ul><li>Ursprüngliche Metadaten enthalten </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>OCR/ICR - Textdaten </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Textdaten aus Audio-Transkribierung </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Low Level Deskriptoren </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Identifiziere relevante Schlüsselwörter </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>traditionell TF/IDF, OKAPI, TF-ICF, KLD, etc. </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Mapping der relevanten Schlüsselwörter auf Domain Ontologie </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Statistische Auswahl der relevanten Domain-Ontologie </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Manuelle Auswahl durch Autor/Ersteller </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Instanz-Erkennung / Konzept-Erkennung </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Disambiguierung durch Koreferez-/Kontextanalyse, Clustering, Machine Learning, etc. </li></ul></ul></ul>
  18. 18. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 3. Inhaltsbezogene Videoanalyse <ul><li>Semantische Videoanalyse </li></ul><ul><ul><li>Ergebnis : Videosegmente mit zugeordneten, zeitbezogenen semantischen Metadaten (Instanzen, Konzepte) </li></ul></ul>Zeit Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten semantische Metadaten (z.B. als LOM/SCORM RDF)
  19. 19. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 3. Inhaltsbezogene Videoanalyse Zeit Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten Metadaten z.B. bibliografische Daten, geografische Daten, enzyklopädische Daten, ....
  20. 20. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen <ul><li>Motivation </li></ul><ul><li>Semantisch unterstütztes Information Retrieval </li></ul><ul><li>Inhaltsbezogene Videoanalyse </li></ul><ul><li>Semantische Suchmaschine </li></ul><ul><li>Stöbern und zufälliges Entdecken </li></ul>
  21. 21. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 4. Semantische Suchmaschine <ul><li>Semantisch unterstützte Video-Suchmaschine </li></ul><ul><li>Query String mit Schlüsselwörter + Boolesche Operatoren „ Wissenschaftler +Belgien +geboren “ </li></ul><ul><ul><li>Mapping der Schlüsselwörter auf Instanzen / Konzepte der unterstützten Domain Ontologien (Disambiguierung) </li></ul></ul><ul><li>Query String in natürlicher Sprache „ Suche Videos zu Wissenschaftlern, die im 19. Jahrhundert in Belgien geboren wurden “ </li></ul><ul><ul><li>NLP-Analyse des Query Strings </li></ul></ul><ul><ul><li>Mapping des Query String auf betreffende Instanzen / Konzepte </li></ul></ul>
  22. 22. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 4. Semantische Suchmaschine <ul><li>Semantisch unterstützte Video-Suchmaschine </li></ul><ul><li>Query String in natürlicher Sprache „ Suche Videos zu Wissenschaftlern, die im 19. Jahrhundert in Belgien geboren wurden “ </li></ul><ul><ul><li>Mapping des Query Strings auf betreffende Instanzen / Konzepte </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>„ Wissenschaftler “ (Konzept), Subklasse von „Person“ </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>„ 19. Jahrhundert “ (Instanz), zu Klasse „Epoche“, komplexe Klasse mit „Anfangsdatum“, „Endedatum“, Subklassen von „Datum“ </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>„ Belgien “ (Instanz), zu Klasse „Land“, Subklasse von „Ort“ </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>„ geboren “ (Beziehung), zwischen den Klassen </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>„ Person“ und „Datum“ </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>„ Person“ und „Ort“ </li></ul></ul></ul></ul>
  23. 23. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 4. Semantische Suchmaschine <ul><li>Semantisch unterstützte Video-Suchmaschine </li></ul><ul><ul><li>Erlaubt „einfaches“ Reasoning , z.B. </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Videosegment xy enthält Instanz „ Albert Einstein “ </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Backend Domain-Ontologie liefert: </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>„ Albert Einstein “ ist eine Instanz der Klasse „ Physiker “ </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>„ Physiker“ ist eine Subklasse von „Wissenschaftler“ </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>„ Einstein“ ist geboren am „14. März 1879“ in „Ulm“ </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>„ 14. März 1819“ ist Instanz der Klasse „Datum“ und liegt im Zeitrahmen der Epoche „19. Jahrhundert“ </li></ul></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>„ Ulm“ ist Instanz der Klasse „Stadt “, Klasse „Stadt“ hat Beziehung zu Klasse „Land“ --> „Ulm“ liegt in „Deutschland “, ist nicht „Belgien“ </li></ul></ul></ul></ul>Online-Reasoning im Information Retrieval nicht (kaum) skalierbar
  24. 24. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 4. Semantische Suchmaschine <ul><li>Semantisch unterstützte Video-Suchmaschine </li></ul><ul><ul><li>simple natürlichsprachliche Abfragen erlauben direkte Umsetzung in RDF-Abfragesprache SPARQL </li></ul></ul>PREFIX p http://www.hpi-web.de/personen.rdf, v http://www.hpi-web.de/video.rdf SELECT ?video ?person, ?beruf, FROM < http://www.hpi-web.de/personen.rdf, http://www.hpi-web.de/video.rdf > WHERE { ?x p:personID ?person. ?y p:beruf ?beruf. ?z v:videoID ?video. ?x p:hatBeruf ?y. ?z v:videoMitPerson ?x FILTER (?beruf=‘Physiker‘) } „ Suche Videos über Physiker“
  25. 25. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 4. Semantische Suchmaschine <ul><li>Ähnlichkeitsbasierte Suche - Query by Example </li></ul><ul><ul><li>„ Suche Videosegmente ähnlich zu Videosegment xy “ </li></ul></ul><ul><ul><li>Ähnlicher Inhalt (High Level Descriptor Based) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Instanz/Konzept Erkennung + Clustering + Metrik </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Clustered Semantic Index </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li> Video Ergebnisse mit ähnlichem Inhalt </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Ähnliches Erscheinungsbild (Low Level Descriptor Based) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Einfacher Vergleich von Low Level Deskriptoren (Audio, Video, Text) entsprechend einer zuvor festgelegten Metrik </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li> Video Ergebnisse mit ähnlichem Erscheinungsbild </li></ul></ul></ul>
  26. 26. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 4. Semantische Suchmaschine <ul><li>Empfehlungen -- Recommendations </li></ul><ul><ul><li>„ Empfehle mir Videosegmente zu Videosegment xy “ </li></ul></ul><ul><ul><li>Data Mining in Log Dateien </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Identifikation und Vergleich von Benutzerprofildaten </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>“ Nutzer, die videosegment xy gesehen haben, haben auch videosegment ab gesehen ” </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>--> Anonyme Empfehlungen </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Nutzergenerierte Inhalte </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Direktes Feedback (Ratings) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Nutzergenerierte Metadaten (Tags, Comments) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Social Networking Information </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>--> Vertrauenswürdige Empfehlungen </li></ul></ul></ul>
  27. 27. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen <ul><li>Motivation </li></ul><ul><li>Semantisch unterstütztes Information Retrieval </li></ul><ul><li>Inhaltsbezogene Videoanalyse </li></ul><ul><li>Semantische Suchmaschine </li></ul><ul><li>Stöbern und zufälliges Entdecken </li></ul>
  28. 28. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 5. Stöbern und zufälliges Entdecken <ul><li>Serendipity -- Glückliche, zufällige Entdeckungen </li></ul><ul><ul><li>Nutzer wissen nicht immer genau, was sie eigentlich suchen </li></ul></ul><ul><ul><li>Beim „Herumstöbern“ in den Datenbeständen kann zufällig Interessantes entdeckt werden </li></ul></ul><ul><ul><li>Datenbestand muss dazu „sinnvoll“ organisiert und visualisiert werden, um eine gezielte Navigation im vorhandenen Daten- bestand zu ermöglichen </li></ul></ul>
  29. 29. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 5. Stöbern und zufälliges Entdecken <ul><ul><li>Domain Ontologien </li></ul></ul><ul><ul><li>reflektieren Beziehungen zwischen Instanzen </li></ul></ul><ul><ul><li>Stellen Instanzen in einen konzeptionellen Kontext </li></ul></ul><ul><ul><li>legen Ober- und Unterklassen fest </li></ul></ul>Physiker Wissenschaftler Person Albert Einstein Archäologe Ulm Stadt Ort ist geboren in Instanz SubKlasse SubKlasse SubKlasse SubKlasse Instanz
  30. 30. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 5. St öbern und zufälliges Entdecken <ul><ul><li>Domain Ontologien </li></ul></ul><ul><ul><li>Videosegmente sind mit Instanzen und Konzepten assoziiert und können daher ebenfalls entsprechend der Klassenbeziehungen und Instanzenbeziehungen angeordnet werden </li></ul></ul>Video xy ist geboren in Instanzen Albert Einstein Ulm Stadt Instanz Regensburg Nürnberg New York Physiker Instanz Wissenschaftler SubKlasse Ort SubKlasse Ulm
  31. 31. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen 5. Stöbern und zufälliges Entdecken <ul><ul><li>Yovisto TreeWalker </li></ul></ul><ul><ul><li>Einfache Anwendung zur Visualisierung von Tag-basierten Instanzbeziehungen </li></ul></ul>
  32. 32. Semantisch unterstützte Suche und Navigation in audiovisuellen Datenbeständen <ul><li>Motivation </li></ul><ul><li>Semantisch unterstütztes Information Retrieval </li></ul><ul><li>Inhaltsbezogene Videoanalyse </li></ul><ul><li>Semantische Suchmaschine </li></ul><ul><li>Stöbern und zufälliges Entdecken </li></ul>Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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