Projektinhalt. Agenda. Semantische Such- und Vergleichsfunktionen für ein Multimedia-Repository. MOCCA Überblick
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- Uwe Althaus
- vor 7 Jahren
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1 Semantische Such- und Vergleichsfunktionen für ein Multimedia-Repository! Projektthema! Globale Herausforderungen des Projektes!! Audio-Authoring! Anwendungsszenario!! Crawling Engine! -Datenbank! Information Retrieval System! Zusammenfassung und Ausblick Projektinhalt! Entwicklung einer Information Retrieval Plattform und einer grafischen Benutzungsoberfläche zur semantischen Suche in einem XML-Repository Seite 1 Seite 2 Globale Herausforderungen des Projektes! Erschließung großer Mengen digitalen Mediencontents in einer großen Menge von Informationen! Konvertierung in einheitliche Datenformate! Automatische Transformation der Eingabeformate! Wiederverwendbare Ausgabeformate Überblick Seite 3 Seite 4 Seite 5 Generisches Datenformat -XML! Abbildung vektorbasierter Medienformate aus verschiedensten Projektdatenformaten! Anlehnung an SVG 1.2! Unterstützung zeitbasierter Medien Podcast-Erstellung vor Mocca Podcast-Erstellung mit Mocca Seite 6 Seite 7 Seite 8
2 Audio-Authoring: Features Audio-Authoring Audio-Authoring! Audio-Zoom horizontal und vertikal bis auf Sampleniveau! sichtbarer Bereich per Maus wählbar! Wiedergabe ab Mauszeiger per Mausklick! Erzeugen und Editieren von Schnittmarkern und Kapitelgrenzen per Maus Audio-Wellenform Steuer-Buttons Abspielposition Schnittmarke Kapitel! Echtzeitscrolling bei Wiedergabe! Hohe Performanz, unabhängig von der Größe der Audiodatei horizontaler Zoom vertikaler Zoom sichtbarer Ausschnitt Seite 9 Seite 10 Seite 11 Anwendungsszenario 01 Crawling Engine, Einordnung ins Szenario will MM- Dateien in DB erfassen LAN.odp.jpg MM-DB! 01 Crawling Engine!! will MM- Dateien in DB erfassen LAN.odp.jpg MM-DB wollen online- Lehrmaterialien erstellen Suche in der MM- Datenbank, z.b. Bilder MM-Inhalte aus anderen Quellen Authoring von MM- Inhalten wollen online- Lehrmaterialien erstellen Suche in der MM- Datenbank, z.b. Bilder MM-Inhalte aus anderen Quellen Authoring von MM- Inhalten Seite 12 Seite 13 Seite Crawling Engine, Funktionsweise DB? - Projekt 01 Crawling Engine, Metadaten! Metainformationen für erfasste Projekt- Dateien:! Dateiname! Dateipfad! Dateityp (Dateierweiterung)! Hash über den Inhalt! Dateigröße! Datum der letzten Änderung! Signatur (Änderungsdatum+-+Dateierweiterung+-+Dateigröße) (Bereitstellung in Textfiles für DB- Importer) 01 Crawling Engine, Eigenschaften! Aufgaben:! systematisches Auffinden relevanter multimedialer Dateien im Dateisystem! automatische Aktualisierung der DB (Überprüfung mit File- Hashes)! Bereitstellung von Metadaten zu den Projekten für die DB Seite 15 Seite 16 Seite 17
3 M odifier K om ponente P rojek t P resentation P age Lay er R eferenz Lay out F unk tion M odifier K om ponente P rojek t P resentation P age Lay er R eferenz Lay out F unk tion 01 Crawling Engine, Konsolenausführung! Einstellungen aus Konfigurationsdateien! Fortschrittsanzeige während Durchlauf! Report nach Beendigung des Suchlaufs, Speicherung in Log- Datei 01 Crawling Engine, GUI- Ausführung! Manipulation der Programmeinstellungen, Filterparameter und Suchpfade! Ausführungskontrolle der Crawling Engine! Anzeige der Reportdaten (Erweiterbarkeit zur Visualisierung von Statistik- Daten) 01 Crawling Engine! Livedemo Seite 18 Seite 19 Seite 20! 01 Crawling Engine!! Seite 21 Seite 22 Seite 23 Seite 24 Seite 25 Seite 26
4 ! 01 Crawling Engine!! Seite 27 Seite 28 Seite Crawling Engine, Einordnung ins Szenario Situation Lösungsansätze LAN.odp MM-DB will MM- Dateien in DB erfassen wollen online- Lehrmaterialien erstellen.jpg Suche in der MM- Datenbank, z.b. Bilder MM-Inhalte aus anderen Quellen Authoring von MM- Inhalten! enormer Umfang an Multimediadaten! Schnelles und effizientes Erstellen/ Bearbeiten! Effektive inhaltsbasierte Suche! Ähnliche Projekte finden Textsuche Assetbasierte Suche! gängige Methoden! Standards! Ergonomie Seite 30 Seite 31 Seite 32 Was ist CBIR? Wie funktioniert CBIR? Eingabebild Semantische Lücke Extraktion von Bildinhalten Indexierung von Featuredaten Featureextraktion Indexierung Feature DB Bild DB Formulierung von Kontextwissen in einer mächtigen Sprache semantische Lücke Anfrage Ergebnismenge formale Repräsentation Seite 33 Seite 34 Seite 35
5 MPEG7! Multimedia Content Description Interface! standardisierte Beschreibung verschiedener Typen Multimedialer Information! Low Level Visual Description! DominantColor! ScalableColor! ColorLayout! ColorStructure! Homogeneous Texture! Recherche <VisualDescriptor xmlns="urn:mpeg:mpeg <Coeff> <VisualDescriptor xmlns="urn:mpeg:mpeg7:schema:2001 Extraktion von 0 0 Indexierung von <Coeff> Bildinhalten </VisualDescriptor> Featuredaten EdgeHistogramm </Coeff> </VisualDescriptor> <VisualDescriptor xmlns="urn:mpeg:mpeg7:schema:2001" xmlns:xsi=" <Percentage>2</Percentage> <Index>3 4 2</Index> </Value> <Value> <Percentage>10</Percentage <Value> <Percentage>1</Percentage> <Index> </Index> </Value> <Value> <Percentage>6</Percentage> Seite 36 Seite 37 Seite 38 Deskriptoren Indexierung 20% 100% Extraktion von Bildinhalten Indexierung von Featuredaten Crawlerdaten Import Importer Lucene Bilder Bilder Projektdaten Filesystem Index Hibernate Mocca Datenbank Color Layout Scalable Color Edge Histogramm Seite 39 Seite 40 Seite 41 Retrieval Ähnlichkeitssuche Zusammenfassung Ergebnisse der Projektarbeit RCP Client Retrieval Server Filesystem! Livedemo! Erschließung von Mediendaten! Crawling Engine Swing Client Mocca Authoringtool Web Browser Web Server Bilder Bilder Thumb Service Ergebnis-IDs Abfrag e Bilder Bilder Bilder Lucene DAO Hibernate Index Mocca Datenbank! Entwurf und Erstellung der -Datenbank! Import der Projektstruktur in die Datenbank Seite 42 Seite 43 Seite 44
6 Zusammenfassung Ergebnisse der Projektarbeit! Entwurf und Umsetzung einer ergonomischen Benutzungsoberfläche für das Retrieval! Textbasierte Suche! Bildbasierte Ähnlichkeitssuche! Unterstützung zeitbasierter Medien (Audio) Ausblick! Automatisierung weiterer Importer (Pipeline)! Ausbau der Medienintegration! Video! Erweiterung der Ausgabe-Formatvielfalt! Text-Mining! Visualisierung der Suchergebnisse! Autorenbeziehungen! Re-Authoring von Datenbank--Projekten (-XML-Format) Vielen Dank für Ihr Interesse! Zeit für Fragen und Diskussion Dozent: Teilnehmer: Michael A. Herzog Norman Zerbe Jan Michalski Markus Heider Anja Stoll Reidar Hörning Tim Dylla Katrin Ackermann Seite 45 Seite 46
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