<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Im Fall von Brodbeck und Burghard</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">t</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> wird für die Bestimmung der dominanten Farben in einem Frame der Clustering-Algorithmus </hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)italic">K-Means</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> verwendet</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref target="vortrag-PAUSEftn1" type="note">1</ref></hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">. Dieser Algorithmus ist die gängigste Strategie zur Farbquantifizierung und findet sich auch in den einschlägigen Computer Vision Bibliotheken wie zum Beispiel </hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)italic">OpenCV</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref target="vortrag-PAUSEftn2" type="note">2</ref></hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> </hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">wieder</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">. Die Problematik von K-Means im Kontext der filmwissenschaftlichen Farbanalyse ist vielfältig. Sie beginnt damit, dass dem Algorithmus vorgegeben werden muss, wie viele Farbcluster er erzeugen soll. Somit kann er bei der automatisierten Anwendung von bis zu 180.000 Frames pro Film nicht dem Umstand Rechnung tragen, dass es etwa farblich komplexere und einfachere Frames gibt. </hi>