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Test: 38 Sekunden Top-Aufnahmen statt 26,5 Stunden unnötiges Material 
Vinay Bettadapura: wollte Urlaubs-Datenberg reduzieren (Foto: gatech.edu)
Vinay Bettadapura: wollte Urlaubs-Datenberg reduzieren (Foto: gatech.edu)

 

Atlanta (pte003/14.03.2016/06:05) - For­scher am Geor­gia In­sti­tu­te of Tech­no­logy­ http://gatech.edu haben einen Al­go­rit­hmus ent­wickelt, der aus Un­men­gen an Ur­laubs­vi­deos auto­ma­tisch einen kurzen High­light-Trailer zu­sam­men­stellt. Dazu berück­sich­tigt dieser Fak­toren wie den Stand­ort ebenso wie die künst­ler­ischen Wert ein­zel­ner Frames. Bei einem Test hat das System so aus dem 26,5-stün­di­gen Video-Daten­berg von einer Reise durch den Süden der USA ein Clip von 38 Se­kun­den zu­sam­men­ge­stellt, der die Höhe­punkte des Ur­laubs zusam­men­fasst.

Geboren aus der Not heraus

Der In­for­ma­ti­ker Vinay Bet­ta­da­pu­ra hat während einer zwei­wöchigen Ur­laubs­reise quer durch den Süden der USA mit einer am Kopf ge­tra­genen Con­tour-Kamera http://contour.com Videos geschos­sen. Wie viele Reisende hat er es dabei sehr gut gemeint und 26,5 Stunden Mater­ial gesam­melt - und stand vor einem ent­sprechend gängigen Prob­lem.

"Die Daten waren ef­fek­tiv nutz­los, weil es ein­fach zu viel davon gab", ver­deut­licht der Ent­wick­ler. Um die eigenen Er­leb­nis­se mit an­deren zu teilen, sind knap­pe Zu­sam­men­fas­sun­gen einfach besser. Daher hat­ten Bet­ta­da­pu­ra und sein Stu­dien­kol­le­ge Daniel Cas­tro die Idee, einen High­light-Trailer mit­tels pas­sen­dem Sys­tem auto­ma­tisch er­stel­len zu las­sen.

Mehrstufige Frame-Auswahl

Der Al­gorith­mus re­du­ziert den Video-Daten­berg in mehreren Stu­fen. Erst nutzt die Lösung die GPS-Daten, die moderne Kameras meist lie­fern. Der Test-Daten­satz ist so auf 16 Stun­den geschrump­ft. Es folgt eine Szenen­er­ken­nung, die den Test-Daten­berg weiter auf 10,2 Stun­den redu­ziert. Dann kommt eine Ana­lyse nach künst­ler­ischen Gesichts­punk­ten wie der Zu­sam­men­stel­lung und leben­di­gen Far­ben. Aus den dabei best­be­wer­te­ten Frames er­gibt sich, wel­che Se­quen­zen in den Trailer kom­men.

"Wir kön­nen die Gewich­tungen des Al­go­rith­mus ent­sprechend den äst­he­tischen Präfer­enzen des Nut­zers an­pas­sen", be­tont der mittler­weile bei Google tätige Bet­ta­da­pu­ra. Die In­for­ma­tiker wol­len das Sys­tem mit­hil­fe an­derer Tes­ter und Video-Daten­sät­ze weiter­ent­wickeln. Bei­spiels­weise soll Gesichts­er­ken­nung High­light-Trailer er­mög­lichen, in denen bestimmte Per­sonen wie Reise­be­glei­ter ver­stärkt vor­kom­men. Daten­visuali­sier­ungs-Tech­niken sollen zu­dem hel­fen, den großen Daten­satz leicht nach be­son­deren Momen­ten zu durch­suchen. Der An­satz könnte lang­fristig also wesent­lich mehr leis­ten als nur das Er­stel­len ein­facher Clips.

 

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