Die erstaunliche Quest zur Erhaltung und Wiederherstellung von 52.000 Holocaust Testimonials

Von 1994 bis 1999, einige 52.000 Zeugnisse von Holocaust-Überlebende und Augenzeugen auf Betacam SP Bänder USC Shoah Foundation Institute for Visual History and Education verzeichneten. Im vergangenen Jahr ein massiver Erhaltung Projekt wurde abgeschlossen, die das Inventar digitalisiert – aber etwa fünf Prozent der Bänder wurden fast vollständig unwatchable werden entdeckt. Zeit und Defekte Geräte zu Beginn hatte ihren Tribut, und viele dieser Clips konnte nicht visuell analysiert werden überhaupt.

Shoah Information Technology Services Team arbeitet jetzt auf ein noch nie da gewesenen Restaurationsprojekt Kopien dieser Videos wieder zum Leben erwecken (die Originale werden als unberührte historische Dokumente aufbewahrt werden).

Letzte Woche, Gizmodo sprach mit Ryan Fenton-Strauss, Videoarchiv und Post-Production Manager, haben sie über die wichtigsten Entwicklungen gemacht.

Wie machen das Preservation Project diese aktuelle Restaurationen möglich?

Wir haben Roboter-Technologie migrieren alle ursprünglichen 235.000 analogen Beta SP Bänder, Motion JPEG 2000, das ist die Archivierung Gold-Standard für digitale Dateien. Es war ein sehr großes Projekt. Wir mussten zurück spielen 105.000 Stunden Material in Echtzeit, so war unser Hauptziel Effizienz; Während dieses Prozesses gab es nicht wirklich eine Chance für menschliches Eingreifen, aber wir hatten einen wirklich strenge Qualitätssicherungsprozess darauf enden, weil nach der Arbeit mit dem Archiv seit Jahren, wir wussten, dass es gab einige unglückliche Probleme. Wir hatten ein großes Team von Studenten, die gerade die Zeugnisse finden die Anomalien, und verwenden Grafiken um zu markieren, wo die Probleme waren.

Dann, am Ende des Projekts Erhaltung, wir sagten: "Nun, was für Tricks gibt es um diese Videos zu korrigieren und eine verbesserte Version von ihnen zu machen?

So haben Sie einige der Forschung mit der Filmindustrie?

Ja. Aber der Schwerpunkt in der Industrie wurde Filmrestaurierung; über Jahre hinweg gab es eine Menge anspruchsvolle Arbeit passiert es. Wir gingen auf einige der großen Namen mit unserer Auswahl der Probleme und lassen Sie sie einen Sprung auf sie, aber niemand war in der Lage, diese zu korrigieren. Wir brachten in einigen der mächtigsten und teure Film-Wiederherstellungstools Demos einrichten, und sie waren nicht in der Lage, etwas mit den Videos zu tun.

Außerdem gab es die schiere Anzahl der Clips, die, denen Sie mit gearbeitet haben.

Rechts. Video Wiederherstellung geschah in sehr kleinem Maßstab – verbringen Sie Hunderte und Hunderte von Stunden fixieren einen zweistündigen Film. Wir hatten ein anderes Problem, was wir hatten Tausende von Stunden Material war, dass wir massenhaft wiederherstellen musste. Wir mussten also herauszufinden, Prozesse, die wir so nah wie möglich tun könnten. Es gibt einige allgemein verfügbaren Tools und Techniken gibt — wie gemeinsame professionelle Audio-editing-Zeug, um Rauschen zu reduzieren – aber gab es diese Teilmenge von Videos, die tendenziell unsere schlimmsten Probleme, wo wurde das Video nur mit Artefakten, vertuscht wenn die Kamera das Signal richtig aufnehmen konnte.

Wie hast du den Wiederherstellungsprozess angefangen?

Unsere ersten Durchgang nutzte eine bessere Maschine für die Wiedergabe um zu erholen, was Informationen dort war; die älteren Wiedergabe-Decks haben tatsächlich mehr anspruchsvolle Fehlerkorrektur, und sie waren in der Lage, eine ziemlich düstere Bild wiederherzustellen, die hinter vielen Artefakten begraben wurde. Der nächste Pass war zu sagen: "Okay, lasst uns alles, was ist gut, und alles, was nicht loswerden, und rendern, dass Out zu isolieren."

Sagen Sie mir ein wenig mehr über diese Idee des "guten" und "schlechten" Bilder in einem Video.

Darüber hinaus wird eine halbstündiges Video in 50.000 Einzelbildern und 100.000 Hilfsrahmen Felder unterteilen. Sobald Sie eine Reihe von Bildern haben, können Sie diejenigen erkennen wo es kein erkennbares Gesicht. Die erste Idee, die ich hatte war, wenn Sie einfach alles fallen, das ist schlecht und das vorherige Bild zu leihen; nach dem Befüllen in, würde Sie dann mit dem Audio synchronisieren und in der Lage, das Video zu sehen. Sie sind einige Auflösung Opfern, im Wesentlichen nur die guten Teile des Signals isoliert. Füllen Sie den Rest, würde es als Video spielen.

Aber ich war mit, wie Sie systematisch erkennen und programmgesteuert entfernen diese Muster Ringen. Dann, eines Tages, ich wollte durch meine Google Picasa-Foto-Album und ich bemerkte, dass die Gesichtserkennungssoftware meine Tochter identifiziert – ich glaube, sie war sechs zur Zeit — gehen den ganzen Weg zurück, wenn sie ein Baby war. Es vermischt sie oben ein kleines bisschen mit meinem Sohn aber, zum größten Teil, es war eine ziemlich wunderbare Sache. Die Technologie waren so weit gekommen, dass ich dachte: "Es muss eine automatisierte Möglichkeit zu finden, die die guten Bilder sind und die das schlechte in diese Zeugnisse." Wir brachten die Bilder in Picasa und schlagen "Hat dieses Bild ein Gesicht?" Es losgeworden eine Menge, die nicht so konnten wir leicht herausfiltern und sie trennen. Dann war da noch die manuelle Eingriffe, aber es war immer noch ziemlich klobig.

Was wir wirklich wollten, um tun zu können war die Suche nach Mustern in schlechte Bilder zu automatisieren, weil manchmal es nur ein Artefakt über jemandes Brust ist. Also ich mit einer Studentin hier namens Ivan mit einer Anwendung von arbeite prüft National Instruments namens Vision Builder, die in der Regel für Qualitätssicherung dient in mobilen Geräten und Qualitätsprüfung in Konstruktion und Fertigung.

Der Trick ist, dass wir gehen zu müssen, eine ganze Auswahl von Dingen, die wir suchen, finden, die mit jedem Band ändern wird. Unsere Hoffnung ist, dass es uns gelingen werde, zehn bis 20 verschiedene Vorlagen, die für verschiedene Dinge suchen. Glücklicherweise gibt es eine wirklich schöne Benutzeroberfläche im System, so dass wir leicht, jemanden ohne Programmierkenntnisse trainieren können, es zu benutzen.

Die Restaurierung ist geplant, bis irgendwann im nächsten Jahr zum Ende. Wo bist du jetzt?

Bisher haben wir versucht, so viel wie möglich über Erkennung zu lernen und um den Workflow überschaubar, zu machen, denn es gibt eine Menge Herausforderungen mit so vielen Bildern arbeiten. Anfang nächsten Jahres möchten wir diesen Prozess in Betrieb genommen. Für mich, das heißt ein großer Tag würde zehn halbstündigen Bänder gleichzeitig laufen, Verarbeitung und mit mehr sehenswerter Video herauskommen. Wir stellen mehrere Software-Lizenzen in legen, und bilden Studenten durchlaufen diese zig Millionen von Bildern.

Dies ist offensichtlich eine große technische Herausforderung gewesen, aber es scheint, gäbe es eine ziemlich große emotionale Wirkung in diese Zeugnisse zu beobachten.

Gab es Überlebende, die es geschafft, aus dem Holocaust und erzählen ihre Geschichte, und aus irgendeinem Grund, sie nicht gefangen genommen; Es war wirklich eine unglückliche Nebenprodukt der Wettlauf gegen die Zeit, möglichst viele Erfahrungsberichte wie möglich zu sammeln. Es ist mein Job, sicherzustellen, dass wir das beste tun, wir für sie können – in der Tat ist es eine Verpflichtung, wie wir mit diesen Videos anvertraut habe. Also, ist für mich eine Genugtuung, die kommt mit dem Gefühl, das wow, wir ihr Video gerettet. Es fühlt sich wie wir gut tun.

Sie können sich hier registrieren um anzeigen und Durchsuchen von 1.200 Zeugnisse in der öffentlichen Online-Datenbank verfügbar; die restaurierten Kopien der Bänder werden bald umgesetzt werden.