- Videoannotations-Tool [aus: Ritter et.al. Rapid Model-Driven Annotation and Evaluation for Object Detection in Videos]
Prof. Dr. Maximilian Eibl und Michael Storz von der Professur für Medieninformatik entwickelten gemeinsam mit Jun.-Prof. Dr. Marc Ritter und Manuel Heinzig von der Juniorprofessur Media Computing Tools zur Annotation und Evaluation zur Objekterkennung in Videomaterial. Dafür erweiterten sie einen modellbasierten Ansatz zur Annotation von Bildmaterialien auf Videos und testeten diesen im Vergleich mit anderen Tools, die derzeit auf im Forschungsbereich existieren. Ergebnis dieser Forschung sind u.a. zwei Komponenten zur schnellen Videoannotation und Evaluation. Die Videoannotationskomponente ermöglicht das Springen zu einzelnen Frames während in einer Liste und in der zugehörigen Timeline die annotierten Elemente angezeigt werden. Mit der Evaluationskomponente können die erkannten Objekte schließlich als falsch oder positiv bewertet werden. Die Entwicklung der beiden Komponenten dient dem Team von LocalizeIt und der Juniorprofessur außerdem als Vorbereitung auf die Teilnahme am diesjährigen Track “Instance Search” innerhalb der vom amerikanischen Institut for Standards and Technologies jährlich veranstalteten wissenschaftlichen Evaluationskampagne TRECVid (Text Retrieval Evaluation Campaign on Videos).
Die Ergebnisse der gemeinsamen Forschungsarbeit wurden im Rahmen des “Universal Access Workshops” auf der “17th International Conference on Human-Computer Interaction” (HCII) in Los Angeles, USA vor.
Publikation: Ritter, Marc; Storz, Michael; Heinzig, Manuel & Eibl, Maximilian. Rapid Model-Driven Annotation and Evaluation for Object Detection in Videos. In: Universal Access in Human-Computer Interaction. Access to Interaction, Part I. Lecture Notes in Computer Science, Nr. 9175. Switzerland: Springer International Publishing. HCIInternational, Los Angeles, CA, USA, 02.–07.08.2015, S.464–474. [Link]
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