Linked Data als Grundlage der semantischen Videosuche mit yovisto

Abstract

Videodaten sind auf dem bestenWege zur bedeutendsten Informationsquelle im World Wide Web zu werden. Bereits heute werden pro Minute mehr als 100 Stunden Videomaterial (siehe http://www.youtube.com/yt/press/statistics.html, aufgerufen am 01.03.2014.) von den Benutzern auf Videoplattformen wie YouTube eingestellt. Bei dieser gewaltigen Menge an unstrukturierten multimedialen Daten wird auch die gezielte Informationssuche immer schwieriger, da eine inhaltsbasierte Suche mit Hilfe von textbasierten Metadaten realisiert wird, die entweder manuell oder mittels unzuverlässiger automatischer Analyseverfahren gewonnen werden. Hier bietet die semantische Videosuche einen Ausweg, die aufbauend auf einer Vielzahl unterschiedlicher Analyseverfahren versucht, textbasierte Metadaten inhaltlich miteinander in Bezug zu setzen und zielsicher die gewünschten Ergebnisse zu finden. Darüber hinaus ermöglicht es den zu Grunde liegenden Suchraum, d. h. das gesamte Videoarchiv ähnlich dem Stöbern in einem gutsortierten Bücherregal zielstrebig zu durchmustern und auf diese Weise hilfreiche neue Informationen zu finden. Die Videosuchmaschine yovisto.com implementiert zahlreiche visuelle Analyseverfahren und kombiniert diese prototypisch in einer explorativen semantischen Suche.