Semi-automatic video object segmentation
Yarı-otomatik video nesne bölütleme
- Tez No: 96221
- Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT ONURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü bölütleme, video nesne bölütleme, gözetimli bölütleme. gözetimsiz bölütleme, nesne takibi, MPEG-4, MPEG-7. iv, Bölütleme, Video nesne bölütlemesi, Image segmentation, video object segmentation, supervised segmentation, unsupervised segmentation, object tracking, MPEG-4, MPEG-7. iii, Segmentation
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET YARI-OTOMATİK VİDEO NESNE BÖLÜTLEME Ersin Esen Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez yöneticisi: Prof. Dr. Levent Onural Eylül 2000 İçerik-tabanlı işlevsellik gelecekteki multimedya uygulamalarının özünü oluşturmaktadır. Yeni multimedya standardı MPEG-4, kodlanmış multimedya verileriyle etkileşimin yeni düzenini belirlemektedir. Standartlaşma aşamasındaki MPEG-7 ise multimedya verilerine veritabanlari üzerinden ulaşmayı kolaylaştırmak için ortak bir multimedya içerik tanımı belirlemektedir. Fakat, her iki standart da video verisindeki içeriğin nasıl bulunup çıkarılacağını tanımlamamaktadır. Video nesne bölütlemenin hedefi bir video sahnesindeki anlamlı nesneleri bulup çıkarmaktır. Gözetimli ve gözetimsiz olmak üzere iki tür video nesne bölütleme tanımlanabilir. Gözetimsiz türde kullanıcı işleme hiçbir aşamada dahil olmamaktadır. Gözetimli türde ise kullanıcıdan işlemin kalitesini artırmak için ek bilgi istenir. Bu çalişmada önerilen gözetimli görüntü bölütlemesinde kullanıcı nesneler üzerinde çizgiler çizer. Bu çizgiler yinelemeli yöntemin ilk aşamasında kullanılır. Her bir yinelemede en çok benzeyen bölgeler birleştirilir. Yinelemeler istenen bölge sayısına ulaşılana dek sürdürülür. COST211ter Analiz Modeli elden geçirilerek önerilen gözetimli bölütleme algortirmasmı kullanabilecek duruma getirilmiştir. Ortaya çıkan yeni yarı-otomatik analiz modeli, yalnızca ilk video karesi için kullanıcıdan çizgi biçimindeki ek bilgiyi istemektedir. Elde edilen sonuçlar bu yeni yöntemin video nesne bölütleme için iyi bir yöntem olduğunu kanıtlamaktadır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT SEMI-AUTOMATIC VIDEO OBJECT SEGMENTATION Ersin Esen M. S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Levent Onural September 2000 Content-based functionalities form the core of the future multimedia applications. The new multimedia standard MPEG-4 provides a new form of interactivity with coded audio-visual data. The emerging standard MPEG-7 specifies a common description of various types of multimedia information to index the data for storage and retrieval. However, none of these standards specifies how to extract the content of the multimedia data. Video object segmentation addresses this task and tries to extract semantic objects from a scene. Two types of video object segmentation can be identified: unsupervised and supervised. In unsupervised methods the user is not involved in any step of the process. In supervised methods the user is requested to supply additional information to increase the quality of the segmentation. The proposed weakl}' supervised still image segmentation asks the user to draw a scribble over what he defines as an object. These scribbles inititate the iterative method. At each iteration the most similar regions are merged until the desired number of regions is reached. The proposed segmentation method is inserted into the unsupervised COST211ter Analysis Model (AM) for video object segmentation. The AM is modified to handle the supervision. The new semi-automatic AM requires the user interaction for only first frame of the video, then segmentation and object tracking is done automatically. The results indicate that the new semi-automatic AM constitutes a good tool for video object segmentation.
Benzer Tezler
- Elektron ışın kaynağı ve otomotiv endüstrisindeki uygulamaları
Başlık çevirisi yok
ERCAN CİHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN ANIK
- Bir konfeksiyon otomasyon yazılımı
A textile automation software
FERHAT TORGALOZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEVFİK AKGÜN
- Dijital fotogrametride alana dayalı görüntü eşleme metodlarıyla yarı otomatik havai nirengi
Semi automatic aerial triangulation with area based matching technigues in digital photogrammetry
MURAT UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKAİ CEVDET CAN
- Gemi inşaatında kaynak işleminin mekanizasyonu
Highly mechanized welding technology in shipbuilding
MEHMET GÜNTAY