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Um Such- und Verwaltungsmöglichkeiten zu verbessern arbeitet das Fraunhofer IDMT an einer Technologie um Mediensammlungen mit Hilfe semantischer Eigenschaften zu sortieren. Einen Lösungsansatz bietet der Mood-Player. Mit Hilfe dieser multi-modalen audiovisuellen Stimmungsanalyse können so beispielsweise digitale Foto- und Musiksammlungen automatisch analysiert und mit semantischen Begriffen gekennzeichnet werden. Damit kann dann eine automatische Musik-Slideshow erstellt werden bei der Bild und Ton stimmungsgerecht aufeinander abgestimmt sind.
Der vom Fraunhofer IDMT entwickelte Mood-Player ist die erste Anwendung bei der eine verknüpfte Stimmungsanalyse von Bild und Ton stattfindet. Hierfür wurden im Mood-Player die Technologie zur automatischen semantischen Verschlagwortung von Musik und Fotos mit einer Multimedia-Player-Komponente vereint. Der Mood-Player klassifiziert die Musik- und Bilddaten in Echtzeit, und legt die gewonnenen Informationen in einer Datenbank zum Abruf ab.
Die Kerntechnologie des Mood-Players basiert auf der am Fraunhofer IDMT entwickelten Musik-Analysesoftware GenreID. Die GenreID-Technologie ermöglicht es, die Mood-Player-Software darauf zu trainieren, verschiedenste musikalische Eigenschaften zu erkennen. Zusätzlich wurden für den Mood-Player ein Stimmungsmodell, verschiedene visuelle Merkmalsextraktoren zur Stimmungserkennung in Bildern und Methoden des überwachten Lernens kombiniert. |
