Urlaubsvideos: Algorithmus macht Highlight-Trailer
Test: 38 Sekunden Top-Aufnahmen statt 26,5 Stunden unnötiges Material
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Vinay Bettadapura: wollte Urlaubs-Datenberg reduzieren (Foto: gatech.edu) |
Atlanta (pte003/14.03.2016/06:05) Forscher am Georgia Institute of Technology http://gatech.edu haben einen Algorithmus entwickelt, der aus Unmengen an Urlaubsvideos automatisch einen kurzen Highlight-Trailer zusammenstellt. Dazu berücksichtigt dieser Faktoren wie den Standort ebenso wie die künstlerischen Wert einzelner Frames. Bei einem Test hat das System so aus dem 26,5-stündigen Video-Datenberg von einer Reise durch den Süden der USA ein Clip von 38 Sekunden zusammengestellt, der die Höhepunkte des Urlaubs zusammenfasst.
Geboren aus der Not heraus
Der Informatiker Vinay Bettadapura hat während einer zweiwöchigen Urlaubsreise quer durch den Süden der USA mit einer am Kopf getragenen Contour-Kamera http://contour.com Videos geschossen. Wie viele Reisende hat er es dabei sehr gut gemeint und 26,5 Stunden Material gesammelt - und stand vor einem entsprechend gängigen Problem.
"Die Daten waren effektiv nutzlos, weil es einfach zu viel davon gab", verdeutlicht der Entwickler. Um die eigenen Erlebnisse mit anderen zu teilen, sind knappe Zusammenfassungen einfach besser. Daher hatten Bettadapura und sein Studienkollege Daniel Castro die Idee, einen Highlight-Trailer mittels passendem System automatisch erstellen zu lassen.
Mehrstufige Frame-Auswahl
Der Algorithmus reduziert den Video-Datenberg in mehreren Stufen. Erst nutzt die Lösung die GPS-Daten, die moderne Kameras meist liefern. Der Test-Datensatz ist so auf 16 Stunden geschrumpft. Es folgt eine Szenenerkennung, die den Test-Datenberg weiter auf 10,2 Stunden reduziert. Dann kommt eine Analyse nach künstlerischen Gesichtspunkten wie der Zusammenstellung und lebendigen Farben. Aus den dabei bestbewerteten Frames ergibt sich, welche Sequenzen in den Trailer kommen.
"Wir können die Gewichtungen des Algorithmus entsprechend den ästhetischen Präferenzen des Nutzers anpassen", betont der mittlerweile bei Google tätige Bettadapura. Die Informatiker wollen das System mithilfe anderer Tester und Video-Datensätze weiterentwickeln. Beispielsweise soll Gesichtserkennung Highlight-Trailer ermöglichen, in denen bestimmte Personen wie Reisebegleiter verstärkt vorkommen. Datenvisualisierungs-Techniken sollen zudem helfen, den großen Datensatz leicht nach besonderen Momenten zu durchsuchen. Der Ansatz könnte langfristig also wesentlich mehr leisten als nur das Erstellen einfacher Clips.
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