An der Uni Kaiserslautern entsteht eine Empfehlungssoftware für Videoclips

Damian Borth durchkämmt den Inhalt von Videoclips

Damian Borth von der Universität Kaiserslautern überzeugte die Jury beim Finale zu McKinseys Technology Award 2011 mit seiner neuartigen Analysesoftware Lookapp für Videoclips im Internet: Der Software-Prototyp erkennt selbständig, welche Inhalte in welchem Video dargestellt werden. Markus Löffler, Partner im Business Technology Office von McKinsey, begründet die Entscheidung der Jury mit der hohen Relevanz dieser neuen Technik "für Werbung in Videoplattformen oder sozialen Netzwerken, da nutzergenerierte Videoclips meist unzureichend indiziert sind und somit derzeit nur schwer erfasst werden können". Der Preis ist mit 7.500 Euro dotiert. 

Borth promoviert am Fachbereich Informatik bei Prof. Thomas Breuel, IUPR, der TU Kaiserslautern und am Kompetenzzentrum Multimedia-Analyse und Data Mining (MADM) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI).

Seine Forschungsarbeiten führte er gemeinsam mit Adrian Ulges durch. Die Wissenschaftler beschäftigen sich mit der automatischen Erkennung semantischer Konzepte auf web-basierten Video-Plattformen wie YouTube. Mit Lookapp entwickelten sie ein automatisches System, das aktuelle Trends, populäre Orte, Handlungen oder Objekte erfasst und in Videos sucht.

Die Anwendung arbeitet direkt im Videoinhalt, braucht keine Schlagworte und kann große Datenmengen automatisch erfassen. So lassen sich Videoszenen effizient finden und gezielt Empfehlungen schalten: Erkennt die Software zum Beispiel, dass ein Video ein Golfturnier zeigt, könnten sich Betrachter auch für Bücher und Ausstattung zum Thema interessieren – eine brandheißes Thema für Video-Plattformen.

© CPWISSEN 07.12.2011 17:59