Maier, Stefan Michael (2002)
Automatische Erkennung von eingeblendetem Text in Videostreams.
Technische Universität Darmstadt
Diplom- oder Magisterarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Eine effiziente Organisation von Videodaten innerhalb einer Datenbank erfordert Information über den Inhalt der Videoströme. Im Gegensatz zu gespeicherten Dokumenten liefern die abstrakten binären Videodaten explizit keine Information. Die Videoströme werden deshalb bei ihrer Archivierung manuell um Annotationen, d.h. weitergehende Information, ergänzt, die zur Verwaltung der Videodaten herangezogen werden können. Auf Grund der mit einer manuellen Bearbeitung verbundenen hohen Kosten und des großen Zeitaufwandes ist es kaum möglich, die stark wachsende Zahl vorliegender digitaler Videos zu indizieren. Eben diese Masse der digital vorliegenden Videodaten verlangt nach einer Automatik, um die benötigten Annotationen erzeugen zu können. Diese Diplomarbeit beschreibt ein Verfahren zur automatischen Extraktion von Information aus Videobildern. Extrahiert wird künstlich eingeblendeter Text, der in der Nachbearbeitungsphase bei der Produktion des Videos ergänzt wurde und im Allgemeinen eine grundlegende Informationsquelle bezüglich der Semantik und des Inhaltes eines Videos darstellt. Dieser Text eignet sich dadurch hervorragend zur automatischen Annotation des Videoinhaltes. Das entwickelte Texterkennungssystem gliedert sich in einen Analyseteil, in welchem der eingeblendete Text durch ein Segmentierungsverfahren sowie eine Frequenzanalyse im Videobild lokalisiert wird, und einen Aufbereitungsteil, in dem die gewonnenen Bildausschnitte durch eine OCR-Software in alphanumerische Zeichen umgesetzt werden. Diese extrahierten Zeichen können schließlich dem Videostrom als Annotationen hinzugefügt werden.
| Typ des Eintrags: | Diplom- oder Magisterarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2002 |
| Autor(en): | Maier, Stefan Michael |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Automatische Erkennung von eingeblendetem Text in Videostreams |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2002 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Eine effiziente Organisation von Videodaten innerhalb einer Datenbank erfordert Information über den Inhalt der Videoströme. Im Gegensatz zu gespeicherten Dokumenten liefern die abstrakten binären Videodaten explizit keine Information. Die Videoströme werden deshalb bei ihrer Archivierung manuell um Annotationen, d.h. weitergehende Information, ergänzt, die zur Verwaltung der Videodaten herangezogen werden können. Auf Grund der mit einer manuellen Bearbeitung verbundenen hohen Kosten und des großen Zeitaufwandes ist es kaum möglich, die stark wachsende Zahl vorliegender digitaler Videos zu indizieren. Eben diese Masse der digital vorliegenden Videodaten verlangt nach einer Automatik, um die benötigten Annotationen erzeugen zu können. Diese Diplomarbeit beschreibt ein Verfahren zur automatischen Extraktion von Information aus Videobildern. Extrahiert wird künstlich eingeblendeter Text, der in der Nachbearbeitungsphase bei der Produktion des Videos ergänzt wurde und im Allgemeinen eine grundlegende Informationsquelle bezüglich der Semantik und des Inhaltes eines Videos darstellt. Dieser Text eignet sich dadurch hervorragend zur automatischen Annotation des Videoinhaltes. Das entwickelte Texterkennungssystem gliedert sich in einen Analyseteil, in welchem der eingeblendete Text durch ein Segmentierungsverfahren sowie eine Frequenzanalyse im Videobild lokalisiert wird, und einen Aufbereitungsteil, in dem die gewonnenen Bildausschnitte durch eine OCR-Software in alphanumerische Zeichen umgesetzt werden. Diese extrahierten Zeichen können schließlich dem Videostrom als Annotationen hinzugefügt werden. |
| Freie Schlagworte: | Video analysis, Optical character recognition (OCR), Edge and feature detection, Region growing, Partitioning |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme |
| Hinterlegungsdatum: | 16 Apr 2018 09:05 |
| Letzte Änderung: | 18 Dez 2019 08:16 |
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