Multimedia Pattern Recognition – Forschungsprojekte

AUZUKA

Automatische Zustandsanalyse Kanalnetz durch virtuelle Begehung

Das Kanalisationssystem in unseren Städten ist ein wesentlicher Teil der städtischen Infrastruktur. In Deutschland entstanden die ersten Abwasserkanäle bereits im 19. Jahrhundert. Ein Teil dieses Kanalnetzes ist somit bereits mehr als hundert Jahre alt und hat häufig einen hohen Sanierungsbedarf. Durch moderne Sensor- und Bildverarbeitungstechnologie soll das Erfassen des Zustandes der Kanalisation weitgehend automatisiert und damit schneller, wirtschaftlicher und objektiver werden. 

i-PROGNOSIS

i-PROGNOSIS - Intelligent Parkinson eaRly detectiOn Guiding NOvel Supportive InterventionS

Parkinson ist eine der häufigsten neurodegenerativen Erkrankungen. In frühen Stadien werden die Symptome häufig leicht übersehen, insbesondere da sie mit klassischen Diagnosetechniken (Biomarker, Bildgebung) nicht oder nur schwer zu erkennen sind. Jedoch ist eine frühe Intervention wichtig und hat einen großen Einfluß auf den Krankheits- und Behandlungsverlauf.

Im EU-Projekt i-PROGNOSIS erforschen namhafte Partner gemeinschaftlich, wie durch die Nutzung von Big-Data-Technologien die Früherkennung verbessert und andererseits die frühzeitige Intervention mit technischen Mitteln möglichst gut unterstützt werden kann.

© i-PROGNOSIS Project 2016

KA3

Kölner Zentrum für Analyse und Archivierung audiovisueller Daten

Ob Spracherkennung auf Audiomitschnitten oder Texterkennung auf historischen Dokumenten – audiovisuelle Daten spielen in den Geistes- und Sozialwissenschaften eine immer größer werdende Rolle. Die automatisierte Analyse von AV-Daten bietet Wissenschaftlern eine Vielzahl neuer Möglichkeiten bei der Untersuchung von Forschungsfragen. Bisher ist die Verarbeitung dieser Daten mittels moderner Informationstechnologien noch wenig entwickelt. Gemeinsam mit renommierten Partnern aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen möchte Fraunhofer IAIS daher das »Kölner Zentrum für Analyse und Archivierung audiovisueller Daten« etablieren – kurz KA³.

News-Stream

Big-Data-Infrastruktur für Journalisten

Soziale Medien, persönliche Kommunikation, aber zunehmend auch vernetzte Sensoren, liefern einen kontinuierlichen, ständig wachsenden Datenstrom in Echtzeit. Der Journalismus muss mit zukunftsfähigen Technologien ausgestattet werden, um die journalistischen Kernaufgaben zu sichern und auszubauen. Das ist von hoher technologischer, aber nicht zuletzt auch gesellschaftlicher Relevanz, um der Bevölkerung auch in Zukunft verlässliche Information und Orientierung zu liefern. Zudem entscheiden diese journalistischen Mehrwerte mit darüber, wie sich die Geschäftsmodelle von Medienunternehmen zukünftig gestalten lassen. Dieser Herausforderung stellt sich das Projekt »News-Stream«.

© News-Stream Projekt

LiveCaption

Echtzeitfähige Untertitelung von Tonaufzeichnungen

Im Verlauf des Projekts wird ein System entwickelt, das den Audio-/Videostrom von Fernsehsendungen erfasst, über eine automatische Echtzeit-Spracherkennung transkribiert und den erkannten Text als fortlaufende Untertitel mit dem richtigen Timing rückkoppelt. Hierbei werden verschiedene Sendungsformate wie Nachrichten, Talkshows, Parlamentsdebatten sowie dialektales Material besonders berücksichtigt.

© LiveCaption Projekt

blackValue

Recycling schwarzer Kunststoffe

Schwarze Kunststoffe können nach dem Stand der Technik sortenrein mit optischen Verfahren nur schwer recycelt werden. Der zum Schwärzen eingesetzte Ruß im Kunststoff absorbiert sowohl im sichtbaren als auch im infraroten Wellenlängenbereich einen Großteil der elektromagnetischen Strahlung. In der Folge lassen sich schwarze Kunststoffe mit herkömmlicher Sensorik nicht unterscheiden und damit nicht sortenrein trennen.

Durch den Einsatz der THz-Technologie wird dieses technische Problem überwunden.

LinkedTV

Web and TV seamlessly interlinked

Die Vision von LinkedTV sieht die Zukunft des Bewegtbilds als eine grenzenlose »jederzeit«- und »überall«-Erfahrung, die gänzlich unabhängig von Medienquelle und Endgerät ist. Der Konsument taucht in die Inhalte ein und springt von einem Inhalt zum nächsten. »Fernsehen« wird dabei unabhängig vom Endgerät als Informations- und Medienerlebnis neu definiert. Der multidisziplinäre Ansatz von LinkedTV für die vernetzte Medienwelt im Internet der Zukunft hat das Ziel, Inhalte aus TV und Internet zu einer Gesamterfahrung nahtlos zu verknüpfen. Das vom Fraunhofer IAIS koordinierte und erfolgreich abgeschlossene Projekt wurde im 7. Rahmenprogramm der Europäischen Kommission gefördert.

http://www.linkedtv.eu/

© LinkedTV Consortium

Axes

Access to audiovisual archives

Das erfolgreich abgeschlossene Forschungsprojekt AXES hatte zum Ziel, digitale audiovisuelle Archivinhalte zu erschließen und verschiedenen Benutzergruppen zur Verfügung zu stellen. Dafür wurden die Inhalte mit automatischen Verfahren der Bild-, Video- und Spracherkennung analysiert. Darauf aufbauend kann nun der Bestand gezielt durchsucht werden und es lassen sich Verlinkungen zwischen Inhalten aufbauen, die dem Benutzer ein exploratives Browsen in der Sammlung ermöglichen. Fraunhofer IAIS leitete die Arbeiten in der Analyse von Audioinhalten und entwickelte Verfahren zur multimodalen Personenerkennung. AXES wurde im 7. Rahmenprogramm der Europäischen Union gefördert.

© AXES Projekt