Freitag, 23. September 2011

Large Scale Processing 4 Multimedia Analysis

Multimedia dominiert heute das Internet und ist verantwortlich für dessen enorme Popularität. Videoportale wie YouTube, sevenLoad, hulu oder auch yovisto.com stellen dies tagtäglich unter Beweis. Um Multimediadaten für die Suche im WWW zu erschließen, müssen ihre Inhalte analysiert werden. Zur automatischen inhaltlichen Erschliessung gehören Verfahren, wie z.B. die strukturelle Analyse über Shot Boundary Detection, Video-OCR, Text-Identifikation, Face und Genre Detection. Die dazu eingesetzten Verfahren sind meist sehr speicher- und rechenintensiv. Um jedoch die enormen Mengen an multimedialen Daten effizient verarbeiten zu können, müssen diese Prozesse parallelisiert werden, damit sie auf Hochleistungsrechnern, wie dem HPI Future Soc Lab, verarbeitet werden können.
Die Analysetechniken nutzen maschinelle Lernverfahren, um Inhalte zu erschliessen und Metadaten zu extrahieren. Mithilfe spezieller Frameworks, wie z.B. Apache Mahout, können solche Maschinen-Lernverfahren bereits skaliert und parallelisiert werden. Zur effizienten, ganzheitlichen Verarbeitung von Videodaten müssen aber auch Vorprozesse, wie die Frame- und Feature-Extraktion, skalier- und parallelisierbar implementiert werden.
Das Seminar „Large Scale Processing for Multimedia Analysis“ beschäftigt sich mit hochparallelen Algorithmen mit geeigneter Datenpartitionierung für automatische Analyse und Metadatenextraktion aus Video- und Bilddaten.


Seminarinhalte:

  • Konzeption und Implementierung effizienter Algorithmen zur parallelen Verarbeitung von Bild- und Videodaten:
    • Frameextraktion
    • Feature-Extraktion
  • verschiedene Analysen durch maschinelles Lernen
  • Synchronisation und Vereinigung der Daten
  • Effiziente Parallelisierung und Synchronisation einzelner Prozessmodule
Allgemeine Informationen und Termine:
  • Termine:
    • Dienstag, 9:15 – 10:45, A-2.2
    • Mittwoch, 15:15 – 16.45 Uhr, A-2.2
  • SWS / Belegungspunkte: 4 / 6.0 (benotet)
Leistungserfassung
  • Schriftliche Ausarbeitung zum Vortragsthema
  • Umsetzung einer vorgegebenen Implementierungsaufgabe
  • Präsentation der Ergebnisse

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