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.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Titel | Proceedings 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. |
| Seitenumfang | 14 |
| Band | 1447 |
| Herausgeber (Verlag) | CEUR-WS.org |
| Erscheinungsdatum | 01.09.2015 |
| Seiten | 28-41 |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 01.09.2015 |
| Veranstaltung | 1st Workshop on High-Level Declarative Stream Processing, HiDeSt 2015 - co-located with the 38th German AI Conference, KI 2015 - Dresden, Deutschland Dauer: 21.09.2015 → 25.09.2015 Konferenznummer: 115610 |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
-
SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
-
SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
DFG-Fachsystematik
- 409-06 Informationssysteme, Prozess- und Wissensmanagement
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Dealing Efficiently with Ontology-Enhanced Linked Data for Multimedia“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Zitieren
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver