Eric Müller-Budack

TIB – Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften

Eric Müller-Budack erhielt 2014 den Master of Engineering (M. Eng.) von der Ernst-Abbe Universität Jena. Zurzeit arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Visual Analytics der Technischen Informationsbibliothek (TIB) in Hannover. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich Multimedia Retrieval, Deep Learning, Computer Vision und Sportanalyse.

Eric Müller-Budack @ ORCID

 

Schätzung des Aufnahmeortes von Fotos mithilfe tiefer neuronaler Netze
December 1, 2021 15:35 - 15:55
Veranstaltungsraum: Tech Corner

In diesem Beitrag wird ein Webtool vorgestellt, dass die automatische Schätzung des Aufnahmeortes von Fotos mithilfe neuronaler Netze demonstriert. Das Tool erlaubt Anwender*innen neben der Analyse eigener Fotos zudem gegen die KI anzutreten.

"Die Technische Informationsbibliothek (TIB) und das Forschungszentrum L3S der Leibniz Universität Hannover haben ein maschinelles Lernverfahren entwickelt, das die Position eines Fotos ausschließlich auf Basis seiner Bildinhalte schätzt. Dem Verfahren liegen sogenannte tiefe neuronale Netze zugrunde, die die kognitiven Prozesse des menschlichen Gehirns basierend auf der Verknüpfung einer sehr großen Zahl von Nervenzellen (Neuronen) modellieren. Das neuronale Netz zur Schätzung des Aufnahmeorts wurde mit rund fünf Millionen Beispielfotos von Orten der ganzen Welt trainiert und hat bei Tests bisher hervorragende Ergebnisse erzielt.

Im Rahmen der #vBIB21 wird ein Webtool vorgestellt, dass die automatische Schätzung des Aufnahmeortes von Fotos mithilfe neuronaler Netze demonstriert. Das Tool erlaubt Anwender*innen neben der Analyse eigener Fotos zudem in einem Quiz gegen das maschinelle Lernverfahren anzutreten."

Multimodale Analyse der Bild-Text-Konsistenz in Nachrichten
December 1, 2021 15:55 - 16:15
Veranstaltungsraum: Tech Corner

 

In diesem Beitrag wird ein Webtool vorgestellt, welches den Nutzer*innen ermöglicht das Auftreten von Personen, Orten und Events in Nachrichtentext und -bild zu bewerten um somit Nachrichten hinsichtlich ihrer Konsistenz zu analysieren.

"Das World Wide Web und die sozialen Medien übernehmen im heutigen Informationszeitalter eine wichtige Rolle bei der Verbreitung von Nachrichten und Informationen. Zumeist werden verschiedene Modalitäten wie beispielsweise Fotos und Text verwendet, um Nachrichteninhalte effektiver zu vermitteln oder Aufmerksamkeit zu erregen. Die automatische Bestimmung der Konsistenz von Angaben bezüglich der handelnden Personen, der Handlungsorte und der Events zwischen Fotos und Text stellt einen wichtigen Aspekt für die Bewertung von Nachrichten dar. So können zum Beispiel menschliche Analysten bei der Evaluierung der Glaubwürdigkeit von Nachrichten unterstützt werden.

Im Rahmen der #vBIB21 wird ein Webtool (https://labs.tib.eu/newsanalytics) vorgestellt, welches den Nutzer*innen ermöglicht das Auftreten von Personen, Orten und Events in Nachrichten zu bewerten um diese somit hinsichtlich intermodaler Beziehungen zu analysieren und in Ausnahmefällen sogar Falschinformationen zu erkennen."

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