Audiovisuelle Medien stellen Archive vor zunehmende Probleme. Ein stark wachsender (Web-)TV-Markt mit Sende- oder Rohmaterial, zunehmender Einsatz von medial aufbereitetem Lehrmaterial in Schulen, Hochschulen und Firmen, die Verbreitung der Videoanalyse als Forschungs- und Lehrmethode, die Ausbreitung von Überwachungskameras sowie die immer günstigeren Produktionsbedingungen vom professionellen Produzenten bis zum Heimvideo sind nur einige Stichworte um die neuen quantitativen Dimensionen zu umreißen. Die archivarischen und dokumentarischen Werkzeuge sind heute mit dieser Situation überfordert. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Archivierung audiovisueller Medien, seien es analoge, digitalisierte oder digitale Medien. Dabei werden zum einen die technologischen Probleme angesprochen, die zum Aufbau und Management eines Archivs bewältigt werden müssen. Zum anderen wird der praktische Einsatz von der Gestaltung der Benutzungsoberfläche bis zur Frage des Umgangs mit kritischem Material diskutiert.:Interaction MedioVis 2.0 - A novel User Interface for Seeking Audio-Visual Media Libraries Harald Reiterer, Mathias Heilig and Sebastian Rexhausen SIVA Suite – Konzeption eines Frameworks zur Erstellung von interaktiven Videos B. Meixner, B. Siegel, G. Hölbling, H. Kosch und F. Lehner Online-Werbung als digitales Kulturgut: Analyse, Erschließung und Archivierung Christian Wolff Beyond Basic Blanks – Vertrauenserhaltende, schrittweise Implementierung neuer Funktionen im Information Retrieval Arne Berger Beyond Basic Blanks – Akzeptanz adaptiver Annotations- und Rechercheoberflächen Arne Berger Media Usage Nutzung von Mediatheken öffentlich-rechtlicher Fernsehsender Sven Pagel, Carina Bischoff, Sebastian Goldstein und Alexander Jürgens Video-Tools im Schulunterricht: Psychologisch-pädagogische Forschung zur Nutzung audiovisueller Medien Carmen Zahn, Karsten Krauskopf und Friedrich W. Hesse Special Issues in Multimedia Archiving Einsatz Pixelbasierter Datenfusion zur Objektklassifikation Jan Thomanek, Holger Lietz, Basel Fardi, Gerd Wanielik Grundlagen für das Retrieval rotationssymmetrischer Gefäße Stefan Wagner, Christian Hörr, David Brunner und Guido Brunnett Verschmelzendes Clustering in Artmap Frederik Beuth und Marc Ritter Von der Bildrepräsentation zur Objekterkennung – Bewegungsanalyse als mächtiges Werkzeug der automatischen Bildinterpretation Tobias John, Basel Fardi und Gerd Wanielik Aspekte zur Archivierung audiovisueller Unterlagen im Sächsischen Staatsarchiv Stefan Gööck FusionSystems GmbH Systeme zur Sensor-Daten-Fusion und Szeneninterpretation Ullrich Scheunert und Basel Fardi Multimedia Analysis and Retrieval Visualisierung von Prozessketten zur Shot Detection Marc Ritter Textdetektion und -extraktion mit gewichteter DCT und mehrwertiger Bildzerlegung Stephan Heinich Sprechererkennungssystem auf Basis der Vektorquantisierung mit Störgeräuschfilterung Stephan Heinich Metadatenstandards und –formate für audiovisuelle Inhalte Jens Kürsten Entwurf einer Service-orientierten Architektur als Erweiterung einer Plattform zum Programm-Austausch Jens Kürsten Untersuchungen zu semantischem Retrieval von Bildern mit Hilfe von MPEG7 anhand einer Beispielapplikation Daniel Pötzinger Distribution Aspects Dynamische Distribution personalisierten Mobilfernsehens in hybriden Netzen Albrecht Kurze, Robert Knauf und Arne Berger Multimedia Archives – Music Evaluation of an Image and Music Indexing Prototype Peter Dunker, Ronny Paduschek, Christian Dittmar, Stefanie Nowak and Matthias Gruhne Aspekte inhaltlicher Modellierung von Musikdokumenten in digitalen Archiven Michael Rentzsch und Frank Seifert

Background: In the life sciences, the amount of literature and experimental data grows at a tremendous rate. In order to effectively access and integrate these data, biomedical ontologies – controlled, hierarchical vocabularies – are being developed. Creating and maintaining such ontologies is a difficult, labour-intensive, manual process. Many computational methods which can support ontology construction have been proposed in the past. However, good, validated systems are largely missing. Motivation: The biocuration community plays a central role in the development of ontologies. Any method that can support their efforts has the potential to have a huge impact in the life sciences. Recently, a number of semantic search engines were created that make use of biomedical ontologies for document retrieval. To transfer the technology to other knowledge domains, suitable ontologies need to be created. One area where ontologies may prove particularly useful is the search for alternative methods to animal testing, an area where comprehensive search is of special interest to determine the availability or unavailability of alternative methods. Results: The Dresden Ontology Generator for Directed Acyclic Graphs (DOG4DAG) developed in this thesis is a system which supports the creation and extension of ontologies by semi-automatically generating terms, definitions, and parent-child relations from text in PubMed, the web, and PDF repositories. The system is seamlessly integrated into OBO-Edit and Protégé, two widely used ontology editors in the life sciences. DOG4DAG generates terms by identifying statistically significant noun-phrases in text. For definitions and parent-child relations it employs pattern-based web searches. Each generation step has been systematically evaluated using manually validated benchmarks. The term generation leads to high quality terms also found in manually created ontologies. Definitions can be retrieved for up to 78% of terms, child ancestor relations for up to 54%. No other validated system exists that achieves comparable results. To improve the search for information on alternative methods to animal testing an ontology has been developed that contains 17,151 terms of which 10% were newly created and 90% were re-used from existing resources. This ontology is the core of Go3R, the first semantic search engine in this field. When a user performs a search query with Go3R, the search engine expands this request using the structure and terminology of the ontology. The machine classification employed in Go3R is capable of distinguishing documents related to alternative methods from those which are not with an F-measure of 90% on a manual benchmark. Approximately 200,000 of the 19 million documents listed in PubMed were identified as relevant, either because a specific term was contained or due to the automatic classification. The Go3R search engine is available on-line under www.Go3R.org.