Projekt

MUMIS

Multimedia Indexing and Searching Environment

Multimedia Indexing and Searching Environment

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MUMIS wird Basistechnologien entwickeln und integrieren, die zum einem das automatische Indizieren von multimedialem Informationsmaterial unterstützt und zum anderen das Suchen und Extrahieren von Information aus domänspezifischen multimedia Datenbanken ermöglicht. Der zu demonstrierende prototypische Anwendungsbereich von MUMIS wird Fussball sein.

Die von MUMIS entwickelte und integrierte Technologie umfaßt Software zur multimedialen Datenerfassung (für das Digitalisieren von Audio- und Videodateien), zur automatischen Spracherkennung (für die Extraktion von textuellen Elementen aus Audiodateien) und zur linguistischen Textannotierung (mit Hilfe von multilingualer Informationsextraktion), sowie innovative Werkzeuge zur Informationsfusion, die semantisch verwandte Annotierungen aus unterschiedlichen Medien und Sprachen kombiniert.

MUMIS wird auch eine multilinguale Benutzerschnittstelle implementieren, die professionellen Anwendern ermöglicht, Fragen an die Datenbank zu richten und als Antwort eine Auswahl von möglichen Videosequenzen zu erhalten, sowie die assozierten Teile von Dokumenten. Die Abfragemöglichkeit wird von einem sprachunabhängigen domänspezifischen konzeptbasierten Menu gesteuert.

Aus wirtschaftlicher Sicht wird MUMIS den Zugang zu Videoarchiven vereinfachen und verbilligen und die Kosten zu professioneller Gestaltung von bereichspezifischen Videoprogrammen reduzieren. Abgesehen von diesen professionellen Anwendungen im Medienbereich, MUMIS wird auch langfristig dabei helfen, (neue) Arbeitsplätze zu kreieren, da es das Hervorbringen von einer vollkommenen neuen Sparte im e-Businness unterstützen wird: die Kommerzialisierung von relevanten Inhalten aus den stetig wachsenden Archiven von (multilingualen) multimedia Programmen.

  • Verarbeitung von multimedialen und multilingualen Informationsquellen
  • Multimedia Indizierung durch Anwendung von linguistisch motivierter Informationsextraktion auf einen wohl-definierten Bereich und durch Wiederwevendung von bereits exitierender Information als einschränkender Filter
  • Fusion von Informationen aus unterschiedlichen Medien und Sprachen zum Zwecke der Qualitätsteigerung der annotierten Daten
  • Kombinierung von Datenbankabfragen und direkten Zugriffen auf multimedia Fragmente im Web, um verteilte Servers zu erreichen

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Ansprechpartner
Prof. Dr.-Ing. Sebastian Möller
Prof. Dr.-Ing. Sebastian Möller

Publikationen zum Projekt

Georg Buscher

In: SIGIR '07: Proceedings of the 30th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. ACM SIGIR Conference on Information Retrieval (SIGIR) Seiten 918-918 ACM Press 2007.

Zur Publikation

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence