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Dealing Efficiently with Ontology-Enhanced Linked Data for Multimedia

Oliver Gries, Ralf Möller, Anahita Nafissi, Maurice Rosenfeld, Kamil Sokolski, Sebastian Wandelt

Abstract

In order to provide automatic ontology-based multimedia annotation for producing linked data, scalable high-level media interpretation processes on (video) streams are required. In this paper we shortly describe an abductive media interpretation agent, and based on a Multimedia Content Ontology we introduce partitioning techniques for huge sets of time-related annotation assertions such that interpretation as well as retrieval processes refer to manageable sets of metadata.

OriginalspracheEnglisch
TitelProceedings of the 1st Workshop on High-Level Declarative Stream Processing co-located with the 38th German AI conference (KI 2015), Dresden, Germany, September 22, 2015.
Seitenumfang14
Band1447
Herausgeber (Verlag)CEUR-WS.org
Erscheinungsdatum01.09.2015
Seiten28-41
PublikationsstatusVeröffentlicht - 01.09.2015
Veranstaltung1st Workshop on High-Level Declarative Stream Processing, HiDeSt 2015 - co-located with the 38th German AI Conference, KI 2015 - Dresden, Deutschland
Dauer: 21.09.201525.09.2015
Konferenznummer: 115610

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

  1. SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
    SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
  2. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
    SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

DFG-Fachsystematik

  • 409-06 Informationssysteme, Prozess- und Wissensmanagement

Fingerprint

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