In diesem Projekt werden inhaltliche, formale und strukturelle Wechselwirkungen zwischen Fundamentaltheologie und Mediengesellschaft erforscht. Die wesentlichen Faktoren, welche die westliche Mediengesellschaft prägen sind das Internet, der multimediale Lifestyle sowie religiöse Symbolik. Das gegenständliche Projekt, welches zusammen mit dem Institut für Fundamentaltheologie der Karl Franzens Universität und dem Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen der TU-Graz durchgeführt wird, beschäftigt sich vornehmlich mit dem semi-automatischen Auffinden von religiösen Symbolen.
Religiöse Symbole, die früher hauptsächlich liturgischen Veranstaltungen vorbehalten bzw. von ihnen verwendet wurden, werden heute - bewußt und unbewußt - medial aufbereitet und inszeniert, um Menschen zu manipulieren. Beispiele hierfür sind die mediale Aufbereitung des Krieges der Guten gegen die Bösen nach dem 11. September 2001 oder die Star Wars Trilogie.
Im Projekt soll  eine semi-automatische Strukturierung und Analyse von digitalem Filmmaterial nach religiösen Symbolen umgesetzt werden, wobei die Analyseergebnisse mit einer ikonographischen Datenbank verknüpft werden sollen. Das IIS wird zu diesem Projekt seine Content Analyse Module, die Such-Infrastruktur sowie bestehende Annotationstools (wie z.B. aus GMF4iTV) zur Verfügung stellen und eine Dissertantin der TU-Graz betreuen.

Ziel
Projektziel ist es, einen Film teilautomatisiert zu analysieren. Die Software, die von Joanneum Research bereitgestellt wird und in Zusammenarbeit mit der TU Graz weiterentwickelt werden soll, ist in der Lage, eine intelligente Shotanalyse durchzuführen und Keyframes automatisch zu extrahieren. Innerhalb dieser Frames sollen dann bestimmte Objekte definiert werden um ihr Vorkommen in einem bzw. mehreren Filmen genau zu analysieren. Die dabei gewonnenen Daten sollen mit einer ikonographischen Datenbank verknüpft werden können.

Ergebnis
Erweiterungen zu unserer Semantic Video Annotation Suite (SVAS), welche eine effiziente Annotierung von Videomaterial ermöglicht. Das Tool bietet mehrere Methoden zur automatischen Featureauswahl, die den Benutzer bei der Navigation und Annotation unterstützen. Das innovativste automatische Modul, im SVAS als plug-in inkludiert, ist ein automatisches Objekterkennungs- und -suchtool basierend auf lokalen Schlüsselpunkten (Difference-of-Gaussian-Funktion) und errechneten SIFT-Deskriptoren als lokale low-level Features für alle Frames im Video. Das ermöglicht die Erkennung bestimmter Objekte im gesamten Video.

Siehe: Produkte-Lösungen-Services: SVAS