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Innovative Multimedia-Computing Technologien auf der ECCV 2020

Experten der „Smart Media Solutions“ Gruppe der JOANNEUM RESEARCH stellen Technologien zur automatisierten Analyse, Interpretation und Anwendung des neuartigen Medienformats 360° auf der renommierten Computer Vision Konferenz vor.

Credit: Mediaset/ RTI

Die 2020 „European Conference on Computer Vision“ (ECCV 2020) ist eine der wichtigsten Konferenzen für Computer Vision, Multimedia und Künstliche Intelligenz und findet heuer vom 23. bis 28. August 2020 online statt. Die Konferenz ist ein internationales Forum für Forscher, um Informationen über den Stand der Technik und die Praxis des Multimedia-Computing auszutauschen sowie aufkommende Forschungsthemen zu identifizieren.

 

DI Hannes Fassold, Senior Researcher des Instituts DIGITAL wird ein Verfahren zur automatischen Kamerapfadgenerierung aus 360° Video präsentieren – ein Ergebnis des Forschungsprojektes Hyper360.

Omnidirektionales (360°) Video ist ein neuartiges Medienformat, das sich im Zuge der anhaltenden Virtual-Reality-Revolution rasch in der Medienproduktion und im Medienkonsum durchsetzt, da es dem Benutzer ermöglicht, die Inhalte auf immersive und interaktive Weise zu erleben. Ein entscheidender Faktor für den Erfolg von 360°-Videoinhalten ist die Verfügbarkeit von praktischen Werkzeugen für die Produktion und Bearbeitung von 360°-Videoinhalten für eine Vielzahl von Plattformen. Im Rahmen des laufenden Hyper360-Projekts wird eine innovative Komplettlösung für die Erfassung, Produktion, Verbesserung, Bereitstellung und Nutzung von 360° Videos entwickelt, um Produktion von Inhalten zu vereinfachen.

Das Ziel der Methode zur automatischen Kamerapfadgenerierung ist es, aus einem Video automatisch einen visuell interessanten Kamerapfad zu berechnen, um ein traditionelles, fernsehähnliches Konsumerlebnis zu ermöglichen. Dies ist notwendig für das Betrachten eines 360° Videos auf älteren TV-Geräten, die keine interaktiven Player für 360° Video bieten. Die vorgeschlagene Methode zur automatischen Kamerapfadgenerierung basiert auf der Identifikation der Objekte in einer Szene und verwendet Deep Learning Technologien wie Objektdetektion & Tracking und Human Pose Schätzung.