Foto: ©Caio – stock.adobe.com

Ausgabe: 02/2021

Suchmaschine für Wissenschaftsvideos

Videos haben in der Wissenschaftskommunikation eine lange Tradition. Mit den sozialen Medien hat sich dieser Trend weiter verstärkt. Die Technische Informationsbibliothek betreibt ein Portal für audiovisuelle Medien, das wissenschaftliche Filme und Videos aus der Hochschullehre bündelt. Das Ziel des TIB AV-Portals: professionelles Hosting und die semantische Erschließung wissenschaftlicher Videos zu Recherchezwecken.

Über 30.000 qualitätsgeprüfte wissenschaftliche Videos stellt das Portal derzeit bereit - vorwiegend aus Technik und Naturwissenschaften und unter Creative-Commons-Lizenzen. Darunter befinden sich Computervisualisierungen, Lernvideos, Simulationen, Experimente, Interviews sowie Vorlesungs- und Konferenzaufzeichnungen. Die Videos lassen sich inhaltlich durchsuchen und relevante Abschnitte segmentgenau aufrufen. Damit sie langfristig zur Verfügung stehen und sekundengenau referenziert werden können, werden die Videos langzeitarchiviert und erhalten einen Digital Object Identifier (DOI) und einen Media Fragment Identifier (MFID). Automatisierte Analyseverfahren können Videos feingranular und zeitbasiert erschließen: Zum Einsatz kommen die zeitliche Segmentierung, Keyframe-basierte Texterkennung, Spracherkennung zur Erstellung von Audiotranskripten, Annotation mit vordefinierten visuellen Konzepten sowie die semantische Analyse und fachspezifische Verschlagwortung der Videoinhalte.

Im DFG-geförderten Projekt TIB AV Analytics sind Wissenschaftler der TIB seit Januar 2021 dabei, das TIB AV Portal um eine webbasierte Plattform für die systematische Film- und Videoanalyse zu erweitern. TIB AV Analytics soll Medien- und Filmwissenschaftlern, aber auch Forschern aus anderen Disziplinen ermöglichen, State-of-the-Art-Algorithmen für die automatische Videoanalyse auf einzelne Videos oder Videosammlungen anzuwenden und die Ergebnisse mittels interaktiver Informationsvisualisierungen auszuwerten. Zu den Analyseverfahren gehört die automatische Erkennung von Einstellungs- und Szenengrenzen oder auch von Objekten, Orten und Personen.

Vorgestellte Projekte
Kontakt
Margret Plank

Margret Plank leitet das Labor für nicht-textuelle Materialien an der TIB – Leibniz Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften, das Infrastrukturen und Tools für nicht-textuelle Formate wie Video, Grafiken und Forschungsdaten entwickelt.

Prof. Dr. Ralph Ewerth

L3S-Mitglied Ralph Ewerth ist Professor an der LUH und leitet die TIB-Forschungsgruppe Visual Analytics. Er forscht u. a. zu den Themen Multimedia Retrieval und Digitales Lernen.