Highlight Search

Identifizierung emotionaler Highlights in Reality-TV-Formaten

Exklusiv

FKT 12/2022

30.11.2022

Metadaten

IP-basierte Produktionssysteme

Live-Produktion

Produktion

Forschung & Entwicklung

Aufgrund der stetig wachsenden Menge an (Online-)Video-Angeboten stehen Medienunternehmen zunehmend vor der Herausforderung, ihre Inhalte sinnvoll zu organisieren und aufzubereiten, um ihren Rezipient:innen das bestmögliche Angebot zu bieten. Insbesondere mit Blick auf eine steigende Verwertung über unterschiedliche Kanäle (z. B. eigene Mediathek(en), Social-Media-Plattformen) ist es erforderlich, besonders relevante und interessante Aspekte innerhalb von Videoinhalten zu analysieren, um die emotionalen Bedürfnisse der Zuschauer:innen zu berücksichtigen. Der im BMWK-Forschungsprojekt „AI4MediaData“ entwickelte Algorithmus „Highlight Search“ bietet einen Ansatz, um emotionale Highlights in Reality-TV-Formaten zu identifizieren. Auf Basis von audiovisuellen Features und Nutzungsdaten wurde ein Algorithmus entwickelt, der besonders emotionale Szenen in ganzen Episoden eines TV-Formats ermittelt und diese zur Nutzung durch Redakteur:innen in Form von Schnittmarken in anpassbaren Längen ausgibt, um daraus kurze Highlight-Clips vereinfacht erstellen zu können.

Mit der zunehmenden Entwicklung von Online-Angeboten und der steigenden Bewegtbildorientierung sind Videos zu den beliebtesten visuellen Medien für Unterhaltung und Kommunikation geworden (Qi et al., 2020). Medienunternehmen (z. B. TV-Sender), aber auch Privatpersonen (z. B. Creator von User Generated Content) produzieren und laden in immer größerem Umfang Videoinhalte hoch. Das Indizieren, Organisieren und Durchsuchen dieser zahlreichen Videodaten wird immer schwieriger (siehe auch Beitrag „Asset Match“ in Ausgabe 11/2022). Die Identifizierung von Video-Highlights, die aus einem Video (z. B. eine ganze Folge eines TV-Formats) die für Rezipient:innen bzw. Zuschauer:innen interessantesten Video-Clips auswählt, ist ein vielversprechender Ansatz, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Darüber hinaus kann die Erkennung von Highlights auch die Abfrage von Videos verbessern und Videoempfehlungen erleichtern, indem entscheidende Merkmale (engl. Features) aus den Videos extrahiert werden.

6 Seiten

Alexander Rossner, Flavio Horbach, Philipp Redlinger, Angelos Loucas, Philipp Schramm, Marcel Hauck, Sven Pagel

Exklusiv

Download
Laden Sie sich diesen geschützten Artikel als Abonnent kostenlos herunter.

Einloggen und Artikel kostenlos herunterladen

Diesen Artikel für 5,90 € kaufen*
Hinweis Widerrufsrecht
Hiermit stimme ich ausdrücklich zu, dass Schiele und Schön GmbH, Schlangenbader Str. 13 in 14197 Berlin, mit der Ausführung des Vertrags vor Ablauf der Widerrufsfrist beginnt. Weiterhin nehme ich zur Kenntnis, dass ich durch diese Zustimmung und dem Beginn der Ausführung des Vertrages mein Widerrufsrecht verliere, da es sich hier um den Erwerb eines digitalen Produktes handelt, das unverzüglich ausgeliefert wird.
Sie müssen der Vereinbarung zustimmen.