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Dabei sollen inhaltsbasierte Suchtechnologien getrennt von der Auswertung händisch annotierter Metadaten betrachtet werden.
Dieser Ansatz beinhaltet vor allem die automatisierte Extraktion von Inhaltseigenschaften aus komprimiertem Inhalt (»Fingerprints« oder »Thumbnails«), wodurch der Suchprozess erheblich beschleunigt wird. Durch eine entsprechende Klassifikation können dann Datenbanken für binäre Suchtechniken optimiert und kompakt aufgebaut werden. Dies wird die Suchvorgänge in umfangreichen Datenbanken erheblich beschleunigen.
Die Suchmaschine kann vielseitig genutzt werden. Beispiele hierfür sind die »Ähnlichkeits-Suche« für Video- und Audioinhalte sowie die themenbezogene Datensuche.
Außerdem ermöglicht der DIVAS-Ansatz – die Suche direkt im codierten Datenstrom – erweiterte Funktionen für das Monitoring von Werbespots und Digital Rights Management Systeme.
DIVAS verwendet Algorithmen für die Charakterisierung komprimierter Video- und Audiodaten, die Extraktion von Fingerprints und die Segmentierung von codiertem Content. Damit werden inhaltsbasierte Funktionalitäten in mühelos jede Suchanwendung im Web implementiert, unabhängig von Veränderung oder Transcodierung.
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