Geri Dön

Multi-modal video summarization using hidden Markov models for content-based multimedia indexing

İçerik tabanlı çokluortam endekslemesi için ses ve görüntü bilgisi yardımıyla saklı Markov modeli kullanarak video özetleme

  1. Tez No: 143337
  2. Yazar: YAĞIZ YAŞAROĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN ALATAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Video özetleme, saklı Markov modelleri, içerik tabanlı endeksleme, Video summarization, hidden Markov models, content-based indexing
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışması öyküye dayanan videoların sahne seviyesinde özetlenmesi üzerine bir çalışmadır. Probleme iki ayrı bakış açısından yaklaşılmıştır. Birinci yaklaşım videoların bütün halinde modellenmesini öngörmektedir. Elde edilen model yardımıyla sahne sınırlan belirlenmektedir. İkinci yaklaşım farklı türdeki sahneler için modeller oluşturulmasına ve videonun analizi sırasında sahne türlerinin belirlenmesine dayanmaktadır. Her iki yöntemde de kullanılan modeller saklı Markov modelleridir. Birinci yöntemde tez kapsamında kısaca değinilen video özetleme ile video prodüksiyonu arasındaki ilişkiden yararlanmak için içerik türleri tanımlanmıştır. Sistemde iki içerik türü gerçeklenmiş (hareket ağırlıklı içerik ve diyalog ağırlıklı içerik) ve yapılan deneylerde gereklilikleri doğrulanmıştır. Farklı içerik türleri farklı saklı Markov modelleri ve öznitelikler kullanmaktadır. İçerik türüne göre seçilen model videoyu bir bütün olarak işleyip bölütlemektedir. İkinci yöntemde ise sahne türleri modellenmektedir. Farklı modeller ve öznitelikler kullanan iki sahne türü belirlenmiştir: hareketli sahneler ve diyalog sahneleri. Girdi videonun sabit uzunluktaki parçalan iki sahne türünden birisine sınıflanır, ve her parça ayrı ayrı sahne türüne göre bölütlenir. İki yöntemin performansı görsel öselliklere ve video yapısıyla ilgili kurallara dayanan bir topaklama metoduyla karşılaştınlmıştır. Saklı Markov modelleri kullanarak içerik türüne bağlı video özetleme en iyi performansa sahiptir.

Özet (Çeviri)

This thesis deals with scene level summarization of story-based videos. Two different approaches for story-based video summarization are investigated. The first approach probabilistically models the input video and identifies scene boundaries using the same model. The second approach models scenes and classifies scene types by evaluating likelihood values of these models. In both approaches, hidden Markov models are used as the probabilistic modeling tools. The first approach also exploits the relationship between video summarization and video production, which is briefly explained, by means of content types. Two content types are defined, dialog driven and action driven content, and the need to define such content types is demonstrated by simulations. Different content types use different hidden Markov models and features. The selected model segments input video as a whole. The second approach models scene types. Two types, dialog scene and action scene, are defined with different features and models. The system classifies fixed sized partitions of the video as either of the two scene types, and segments partitions separately according to their scene types. Performance of these two systems are compared against a deterministic video summarization method employing clustering based on visual properties and video structure related rules. Hidden Markov model based video summarization using content types enjoys the highest performance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    180834

    Multi-view video coding via dense depth field

    Sık derinlik haritası ile çok-görüntülü video kodlaması

    BURAK OĞUZ ÖZKALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AYDIN ALATAN

  2. Tez No

    180612

    Motion Capture from Single Video Sequence

    Tek Video Dizisinden Hareket Yakalanması

    İBRAHİM DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. UĞUR GÜDÜKBAY

  3. Tez No

    176882

    Multiple target tracking using multiple cameras

    Birden fazla kamera ile çoklu hedef takibi

    MEHMET YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  4. Tez No

    25907

    Mesleki İngilizce öğretiminde audio-visual/video kullanımı

    Başlık çevirisi yok

    SİBEL ÖZKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Batı Dilleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL YÜKSEL

  5. Tez No

    129501

    MPLS/VPN ağlarda servis kalitesi parametrelerinin seçimi

    Choosing quality of service parameters over MPLS/VPN networks

    BARIŞ ALTUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET SERTBAŞ

Geri Dön