ValidAX - Validierung der AMOPA- und XTRIEVAL-Frameworks
In vielen Bereichen, in denen digitale Medien archiviert werden, wie etwa in Bibliotheken oder Fernsehanstalten, müssen die ständig wachsenden Bestände verschlagwortet und katalogisiert werden, um effektive Suchverfahren implementieren zu können. Bei Textdokumenten ist dies inzwischen weitestgehend erreicht. Audio-, Bild- und Videodokumente erlauben jedoch nur dann die genaue Suche, wenn Ihnen zusätzliche Daten (Metadaten) beigegeben werden, die etwa über die dargestellten Personen oder Objekte informieren. Dies setzt aber voraus, dass diese sogenannten Metadaten manuell erzeugt werden müssen, was insbesondere bei der Aufarbeitung von alten Beständen einen enormen Aufwand erfordert.
An der TU Chemnitz wurden nunmehr neue Algorithmen zur gezielten Suche in Bild-, Video- und Audiodatenbanken erforscht. Mit den Ergebnissen wird es möglich, aus alten digitalen Bildern sowie aus vertonten oder sogar unvertonten Videos, für die noch keine Metadaten vorliegen, Informationen zu den dargestellten Personen oder Objekten zu erzeugen, die mit den Medien verknüpft werden. Eine manuelle Bearbeitung der Daten zur Bereitstellung der Informationen ist nicht mehr erforderlich.
Für ein marktfähiges Produkt muss allerdings noch der Nachweis erbracht werden, dass die Methoden für die gesamte Breite möglicher Medien zuverlässige Ergebnisse liefert. Das soll im Projekt ValidAX in zwei typischen realitätsnahen Szenarien belegt werden. Gelingt dies, können diese Methoden in allen Arbeitsbereichen zum Einsatz gelangen, die häufig auf digitale Medien, insbesondere auf Altbestände zugreifen müssen.