Deep Media Analyzer
Verbesserte Bildersuche
Wie kann ich in meinem visuellen Medienmaterial das schneller finden, wonach ich wirklich suche?
use case: Beschleunigung der Recherchezeit
Die Herausforderung
Das herausfordernde bei Bildern ist, dass man eine Menge Hintergrundinformationen benötigt, um sie zu verstehen. Welche Situationen sich auf Bildern abspielen, ist so nicht nur von den gezeigten Personen oder Orten abhängig, sondern vor allem von den Beziehungen der im Bild zu sehenden Akteure. Gerade in der Recherche bedeutet das einen hohen Aufwand. Wer ist die Person, woher kommt die Person, wie steht sie oder er zu seinem/ihrem Gegenüber? Woher kennen sich die beiden? Gibt es mit DeepVA eine Möglichkeit Hintergrundrecherchen schneller durchzuführen, um mehr Informationen aus dem Bild- und Videomaterial zu ziehen?
Die Lösung
Mithilfe des DeepVA Deep Explorers sind hochpräzise Gesichtsanalysen und -abgleiche sowie Objekt-, Szenen-, Segment- und Texterkennungen möglich. So können Medieninhalte automatisiert getaggt werden, um sie schnell und einfach recherchierbar zu machen. Der Deep Explorer reichert Medienarchive zusätzlich um demografisches und faktisches Wissen an und ermöglicht über eine umfangreiche KI-Analyse des visuellen Materials die Möglichkeit der Recherche von Attributen, Beziehungen zwischen Assets, Ähnlichkeiten zwischen Assets und einem Recommendation System.
Das System kann On-Premise oder in der Cloud genutzt werden. Wenn es Teil eines Arbeitsablaufs sein soll, ist eine Integration erforderlich. Es muss eine Integration über die RESTful API geschaffen werden oder eine vorhandene Integration genutzt werden. Datenschutzvorgaben spielen bei dieser Entscheidung meist eine große Rolle und sollten Bedacht werden.
Welche Resultate können erzielt werden?
Schnellere Medienproduktion, da Zusammenhänge visuell dargestellt werden
Höhere Qualität, da Verbindungen nicht zufällig unentdeckt bleiben
Ständiger Abgleich der Daten, da neben statischen Wissen auch dynamisches Wissen aus Datenbanken abgefragt wird
schnellere Datenerfassung
Kostenreduktion
schnelleres Labeling
Schnellere Recherche
Knowledge Graph erkennt die Beziehungen zwischen Personen oder Objekten, stellt diese visuell dar und hilft somit, einen Schritt vor der Konkurrenz zu bleiben.
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Designed und entwickelt in Deutschland.
Aiconix GmbH
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79106 Freiburg
Deutschland
Das Projekt wurde indirekt durch das Rahmenprogramm Horizon 2020 der Europäischen Kommission über das Projekt STADIEM (Grant Agreement 957321) gefördert.
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