arbeiten:movie_face_recognition

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arbeiten:movie_face_recognition [18.06.2015 14:25] – Erstellt mit dem Formular arbeiten:anlegen Manuel Burghardtarbeiten:movie_face_recognition [01.10.2019 11:54] (aktuell) Alexander Bazo
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-====== Quantitative Filmanalyse durch Gesichtserkennung  ======+====== Computergestützte Filmanalyse mithilfe von Gesichtserkennungsverfahren  ======
  
 ---- dataentry StudentischeArbeit ---- ---- dataentry StudentischeArbeit ----
-Thema                Quantitative Filmanalyse durch Gesichtserkennung  +Thema                     Computergestützte Filmanalyse mithilfe von Gesichtserkennungsverfahren: Methodische Konzeption und Erstellung einer prototypischen Analyseplattform 
-Art_tags      : MA +Art_thesistypes           : MA 
-Betreuer_title        : user:Manuel Burghardt|Manuel Burghardt +BetreuerIn_thesisadvisor    : Manuel Burghardt 
-Student_title        user:Constantin Lehenmeier|Constantin Lehenmeier +BearbeiterIn                   : Constantin Lehenmeier 
-Professor_title      user:Christian Wolff|Christian Wolff +ErstgutachterIn_thesisprofessor : Christian Wolff 
-Status_tag    in Bearbeitung +ZweitgutachterIn_secondthesisprofessor : N.N. 
-Stichworte_tags : Digital Humanities, Filmanalyse, Machine Learning, Face Recognition, Cinemetrics +Status_thesisstate        abgeschlossen 
-angelegt_dt              : 2015-06-18 +Stichworte_thesiskeywords : Digital Humanities, Filmanalyse, Machine Learning, Face Recognition, Video Segmentation 
-Beginn_dt             :  +angelegt_dt               : 2015-06-18 
-Ende_dt            +Beginn_dt                 :  
 +Anmeldung_dt              :  
 +Antrittsvortrag_dt        : 2015-10-28 
 +Abschlussvortrag_dt       : 2016-03-14 
 +Abgabe_dt                   :  
 +Textlizenz_textlicense Unbekannt 
 +Codelizenz_codelicense Unbekannt
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 === Hintergrund === === Hintergrund ===
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 Geht man davon aus, dass Filme in vielerlei Hinsicht Ähnlichkeiten zu dramatischen Texten aufweisen, vor allem hinsichtlich Struktur (Akte und Szenen) und Figureninventar, so scheint es gewinnbringend bestehende Ansätze aus der quantitativen Dramenanalyse (vgl. Pfister, 2001) auf die Filmanalyse zu übertragen.  Geht man davon aus, dass Filme in vielerlei Hinsicht Ähnlichkeiten zu dramatischen Texten aufweisen, vor allem hinsichtlich Struktur (Akte und Szenen) und Figureninventar, so scheint es gewinnbringend bestehende Ansätze aus der quantitativen Dramenanalyse (vgl. Pfister, 2001) auf die Filmanalyse zu übertragen. 
  
-Um analog zum Drama Parameter wie Figurenrelation und Konfigurationsdichte berechnen zu können sind einerseits Strukturinformationen (Akte / Szenen) und andererseits Informationen über die jeweils agierenden Figuren notwendig. Während für die Segementierung von Filmen in einzelne Szenen bereits auf eine umfangreiche Web-DB (http://www.cinemetrics.lv/database.php) zurückgegriffen werden kann, so bleibt die automatische Erkennung von agierenden Figuren ein Desideratum.+Um analog zum Drama Parameter wie Figurenrelation und Konfigurationsdichte berechnen zu können sind einerseits Strukturinformationen (Akte / Szenen) und andererseits Informationen über die jeweils agierenden Figuren notwendig. Für die Segmentierung von Filmen oder Serien ist eine Erkennung der einzelnen Einstellungen notwendig, welche dann zu übergeordneten Szenen zusammengefasst werden müssen; hier kann auch auf die Informationen aus der [[http://cinemetrics.lv/|Cinemetrics-DB]] zurückgegriffen werden. Weiter soll durch den Einsatz von Verfahren zur automatischen Gesichtserkennung auf die agierenden Filmfiguren geschlossen werden.
  
  
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 === Zielsetzung der Arbeit === === Zielsetzung der Arbeit ===
-Neben der Aufarbeitung des Stands der Kunst zu automatischer Filmanalyse ist das Hauptziel der Arbeit zu untersuchen, inwiefern sich Verfahren der Gesichtserkennung für die automatische Identifikation von Figuren in Filmen eigenen. Dazu gehört u.a. die Evaluation verschiedener Machine Learning-Verfahrenund die Erstellung geeigneter Trainingsdaten sowie die Integration bestehender Szenen-Informationen aus der Cinemetrics-Datenbank.+Neben der Aufarbeitung des Stands der Kunst zu automatischer Filmanalyse ist das Hauptziel der Arbeit zu untersuchen, inwiefern sich Verfahren der Gesichtserkennung für die automatische Identifikation von Figuren in Filmen eigenen. Dazu gehört u.a. die Evaluation aktueller Algorithmen der Mustererkennung sowie verschiedener Machine Learning-Verfahren und die Generierung geeigneter Trainingsdaten. Zudem sind existierende Methoden zur Schnitterkennung zu evaluieren und eventuell geeignete Ansätze so zu kombinieren, um eine Erschließung von Szenen-Informationen aus den vorliegenden Videomaterial zu ermöglichen.
  
 === Konkrete Aufgaben === === Konkrete Aufgaben ===
 Theorieteil Theorieteil
-* Aufarbeitung Quantitative Filmanalyse +  * Aufarbeitung Quantitative Filmanalyse 
-* Systematisches Aufzeigen von Parallelen der Quantitativen Dramen- und Filmanalyse +  * Systematisches Aufzeigen von Parallelen der Quantitativen Dramen- und Filmanalyse 
-* Related work: Tools und Verfahren der Gesichtserkennung, insbes. in Filmen+  * Related work: Tools und Verfahren der Gesichtserkennung, insbes. in Filmen
  
 Praxisteil  Praxisteil 
-* Extraktion der Szeneninformation aus der Cinemetrics-DB +  * Evaluation und Implementierung von Face Recognition-Verfahren für die Gesichtserkennung in Filmen und Serien 
-* Evaluation von Face Recognition-Tools und Verfahren für die Gesichtserkennung in Filmen +  * Extraktion der Strukturinformation aus Videos 
-* Ggf. Verbessserung bestehender Ansätze +  * Ggf. Verbessserung und Verknüpfung bestehender Ansätze 
-* Zusammenführen der Szenen- und Figureninformation in einem integrierten Interface und Berechnung grundlegender quant. Parameter analog zur quant. Dramenanalyse (Konfigurationsdichte, etc.) +  * Zusammenführen der Szenen- und Figureninformation in einem integrierten Interface und Berechnung grundlegender quant. Parameter analog zur quant. Dramenanalyse (Konfigurationsdichte, etc.) 
-* Ggf. auch Berücksichtigung gesprochener Sprache in Filmen durch Integration von Informationen aus Untertiteln, welche über opensubtitles.org verfügbar sind+  * Ggf. auch Berücksichtigung gesprochener Sprache in Filmen durch Integration von Informationen aus Untertiteln, welche über opensubtitles.org verfügbar sind
  
 === Erwartete Vorkenntnisse === === Erwartete Vorkenntnisse ===
-* Parsing von Webseiten bzw. Extraktion strukturierter Daten aus einer Datenbank +  * Parsing von Webseiten bzw. Extraktion strukturierter Daten aus einer Datenbank 
-* Grundlagen Machine Learning +  * Grundlagen Machine Learning 
-* Grundlagen Face Recognition Tools+  * Grundlagen Face Recognition Tools
  
 === Weiterführende Quellen === === Weiterführende Quellen ===
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 Monaco, J. (). How to Read a Film. Movie, Media and Beyond. Monaco, J. (). How to Read a Film. Movie, Media and Beyond.
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