Online and semi-automatic annotation of faces in personal videos
Kişisel videolardaki yüzlerin çevrimiçi ve yarı otomatik isimlendirilmesi
- Tez No: 269097
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Örüntü tanıma, Image processing, Pattern recognition
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görsel malzemenin miktar ve erişilebilirliğinin hızla artması sonucu, video isimlendirmeuygulamalarının önemi de arttı. Görsel içerik aramayı verimli bir şekildegerçekleştirebilmek için, etiketleme işinin önceden yapılması gerekir ve bu oldukçazaman alıcı bir uğraştır. İnsan yüzlerinin, videodaki kişileri tanımak için otomatik olaraketiketlendirilmesi, içerik-tabanlı videodan bilgi çıkarma yöntemleri için büyük birzorlayıcı etkendir. Bu tez, etkin öğrenme yöntemlerinden yararlanılarak, yarı otomatikyüz etiketlendiren bir sistem gelişitirilmesine odaklanmıştır. Sistem yüz tespit ve takipyöntemleri kullanarak videodaki yüzlerden oluşan bir veritabanı oluşturur vekullanıcıdan aldığı isimlerle etiketleme yapar. Bu veritabanı kullanılarak bir öğrenmemodeli eğitilir. Eğitim süreci boyunca da, sistem yeni karşılaşılan yüzler için kullanıcıyaisim önerileri yapar, kullanıcı ise bu isimleri onaylar ya da doğru isimleri girerekdüzeltir, böylece sistem sürekli olarak eğitim bilgileriyle güncellenir. Kullanıcı sistemdentatmin edici sonuçlar alana kadar eğitimi sürdürebilir. Yüz veritabanını oluşturmak için,videoyu anlamsal bağlamda bütünlük içeren parçalara bölmek adına , sahne sınırlarınıtespit eden bir işlemsel süreç uygulanır ve kullanıcı videodaki sahne sınırlarını belirleyenfilm kareleri arasında gezer. Yüz tespit ve takip yöntemleriye sahne sınırında bulunanyüzleri bir sonraki sahne sınırına kadar takip ederek veri toplayan bir işlemsel süreçuygulanmıştır. Etkin öğrenme için, işlem yükü açısından verimli öznitelik çıkarma vesınıflandırma yöntemleri incelenmiş ve değerlendirilmiştir. Güvenilir sonuçlar veren veverileri toplu işleyen bazı sınıflandırma yöntemlerinin ardışık veri işleyen türevleriuygulanmıştır. Öznitelik çıkarma ve sınıflandırma yöntemlerinin bileşimleri denenmiş veyüzleri tanımadaki başarılarıyla işlem yükleri göz önünde bulundurularak kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
Video annotation has become an important issue due to the rapidly increasing amount ofvideo available. For efficient video content searches, annotation has to be donebeforehand, which is a time-consuming process if done manually. Automatic annotationof faces for person identification is a major challenge in the context of content-basedvideo retrieval. This thesis work focuses on the development of a semi-automatic faceannotation system which benefits from online learning methods. The system creates aface database by using face detection and tracking algorithms to collect samples of theencountered faces in the video and by receiving labels from the user. Using this databasea learner model is trained. While the training session continues, the system starts offeringlabels for the newly encountered faces and lets the user acknowledge or correct thesuggested labels hence a learner is updated online throughout the video. The user is freeto train the learner until satisfactory results are obtained. In order to create a facedatabase, a shot boundary algorithm is implemented to partition the video intosemantically meaningful segments and the user browses through the video from oneshot boundary to the next. A face detector followed by a face tracker is implemented tocollect face samples within two shot boundary frames. For online learning, featureextraction and classification methods which are computationally efficient areinvestigated and evaluated. Sequential variants of some robust batch classificationalgorithms are implemented. Combinations of feature extraction and classificationmethods have been tested and compared according to their face recognition accuracy andcomputational performances.
Benzer Tezler
- Automatic detection of clusters and switches in turkish semantic verbal fluency data
Türkçe semantik sözel akıcılık verilerinde kümelerin ve anahtarların otomatik tespiti
RABİA YAŞA KOŞTAŞ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolThe Unıversıty Of EdınburghBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MARIA K. WOLTERS
- Türkçe sözcük anlam belirsizliği giderme
Word sense disambiguation for Turkish
BAHAR İLGEN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Tarihi Mardin yapılarındaki taş işlemesi geometrik dokularının bir süreç modelinin oluşturulması
Creating a process model of the stone carving morphologies in historical Mardin buildings
MUHAMMED ÇUHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MimarlıkMardin Artuklu ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR AYDIN
- Modelling, identification and passivity-based control of 6 dof industrial robot
6 serbestlik dereceli endüstriyel robotun modellenmesi, tanılanması ve pasiflik tabanlı kontrolü
MEHMET ALİ AKBULUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU
- Between cosmopolitan and national outlook: The BBC world news' coverage of the Syrian refugee crisis
Kozmopolitan ve ulusal bakış arasında: BBC world news'ün Suriyeli mülteci krizini haberleştirmesi
SERGÜL NGUYEN
Doktora
İngilizce
2021
İletişim BilimleriGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNCİ ÇINARLI