Kadrajlama – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Kadrajlama

Film yönetmenleri veya kurgucular tarafından yaygın olarak kullanılan bir kamera kadrajlama ve/veya kurgulama tekniği olan “film grameri”, bilgiyi dolaylı olarak tanımlamak için kullanılır. Konuşma sahnesi veya gerilim sahnesi gibi bir sahnenin içeriğinin anlamsal ifadesi, filmin dilbilgisi ile ilişkilendirilir.

Film dilbilgisi doğrudan anlamsal içerikleri (örneğin konuşma) temsil etmediğinden veya veritabanlarından nesneleri (örneğin bir konuşma sahnesini değerlendirmek için insanların yüzlerini) çıkarmaya çalışmadığından, bilgi ilgili konu için dolaylı olarak tanımlanır.

Başka bir deyişle, anlamsal içerikler video verilerinden çıkarılmaz, ancak anlamsal içerikleri değerlendirmek için editoryal teknik çıkarılır.

Bilgi veya kuralları kullanmak, metin açıklamaları kullanmaktan daha pratik olsa da, bazı sorunlar ortaya çıkar ve tartışılması gerekir. Örneğin, bir sorgu koşulunun anlamsal olarak eşdeğer ifadelere nasıl yorumlanacağı ve ham verilerden çıkarılan özelliklerle ifadelerin nasıl değerlendirileceği, bilgiye dayalı içerik tabanlı erişimde önemli bir konudur.

Daha sonra, bilgi tabanının veri tabanı şemasıyla anlamsal olarak nasıl tutarlı tutulacağı da ele alınmalıdır. Bu soruna olası bir çözüm, bilgi tabanı ile veri tabanı şemasını, birinin diğerinin anlamsal ilişkisini öngören kurallarla bütünleştirerek anlamsal olarak birbirine bağımlı hale getirmektir.

SORGU GÖSTERİM ŞEMASI BOYUT

Geleneksel metin tabanlı veri tabanı sistemlerinde, bir sorgu genellikle metin veya sayısal bir değer biçiminde temsil edilir ve veri alımı temel olarak ilişkisel cebir veya öznitelik değerlerinin basit karşılaştırmasının açıklamaları ile yapılır. Multimedya veritabanı sistemlerini de bu yaklaşımla sorgulamak uygundur.

Örneğin, bir kullanıcı “Bir binanın önünde kırmızı bir araba olan bir resim bulun” gibi bir sorgu gönderebilir. Bununla birlikte, grafiksel özellikleri veya renk gibi görüntü niteliklerini temsil etmek için anahtar sözcüklerin kullanılması, multimedya verilerinden türetilen içerik türleri çeşitli olduğundan, multimedya verileri için her zaman iyi çalışmaz.

Bir kullanıcının örnekler vererek bir sorgu koşulunu belirlemesine izin vermek için umut verici bir sorgu belirtimi yaklaşımı olan “Örnek Olarak Sorgulama” (QBE) önerilmiştir. QBE’de temsil biçimi, alınacak veriye daha yakın olduğundan içerik tabanlı geri çağırmada daha iyi bir çözüm sunar.

Metinsel olmayan veriler için bir sorgu, örneğin kaba bir taslak, renklerle kaba bir resim veya yörünge ve/veya hızın hareketli bir örneği şeklinde temsil edilir. QBE kullanmanın, sorgu temsillerinde anahtar sözcükler kullanmaya kıyasla birçok avantajı vardır.

1. QBE, sorgu gösterimi verinin özelliklerine karşılık geldiğinden, kullanıcı kısıtlamalarını temsil etmenin sezgisel bir yolunu sunar.
2. QBE, metinsel olmayan veriler için sorguları temsil etmenin daha iyi bir yolunu sağlar çünkü temsil biçimi, alınacak verilerin özellikleriyle aynı veya en azından yeterince yakındır.

Ancak, bir veritabanı, sorgu değerlendirme sürecinde veritabanı sistemi tarafından veri semantiğinin analiz edilmesini ve işlenmesini gerektiren anlamsal içerikleri belirtilerek sorgulanabilir. QBE’de bir sorgu, kullanıcının alması gereken örneklerle temsil edilir ve bu nedenle veri semantiğini analiz etmez.

Ayrıca, içeriği iki veya daha fazla heterojen veri türü oluşturduğunda QBE yaklaşımı yeterli değildir. Bu amaçla, sorguları temsil etmenin başka bir yolu, bir anahtar kelime anlamsal içeriği iyi bir şekilde temsil edebileceğinden, bir sorgunun öznel açıklamalarının belirtilmesine izin verir.

Bu tür bir sorgu temsilini uygulamak için, bilgi destekli erişimde tartışılan yaklaşımlar, yani metin açıklaması ve bilgi/kural tabanlı yöntemler içerikleri ayıklamak ve yönetmek için uygulanır.

Fotoğrafta kadraj nedir
Kadrajımdan Ne Demek
Kadraj Ne Demek
Arkadaşımın kadrajından ne demek
Sevdiğimin kadrajından Ne Demek
Kadraja girmek
Kadraj ile ilgili Sözler
Kadraj hangi dil

MULTİMEDYA TARAMA

Bilgi işlem gücündeki ve yüksek hızlı ağlardaki gelişmelerle birlikte, dijital video giderek daha popüler hale geliyor. Eğitim ve öğretim, yayın endüstrisi, tıbbi görüntüleme, video konferans, isteğe bağlı video (VOD) ve coğrafi bilgi sistemleri gibi birçok uygulama alanında geniş multimedya belgeleri koleksiyonu bulunabilir.

Bununla birlikte, bir belgenin ne olduğu fikri büyük değişikliklere uğradı. Sadece birkaç yıl önce, bir belgenin kağıt üzerinde olması gerekiyordu ve çoğunlukla metin içeriyordu. Öte yandan, günümüzde bir belge, metinsel bilgiden çok daha fazla görsel bilgi içerebilen bir multimedya varlığıdır. Bu değişiklikler yalnızca belgelerde değil, görsel bilgi yönetimi, göz atma, depolama ve alma gibi diğer birçok alanda da geçerlidir.

Rolü ve uygulamaları göz önüne alındığında, video, hem video teyp havuzları hem de dijital video arşivleri biçiminde ortaya çıkan multimedya bilgi sistemlerinin ve dolayısıyla video koleksiyonlarının ayrılmaz bir bileşeni olacaktır; yeni nesil multimedya veri tabanı sistemlerinde yönetilmesi gereken, giderek daha değerli varlıklar olacaklardır.

Video materyallerinin kullanımını desteklemek için erişim ve tarama teknikleri geliştirilmelidir. Görsel bilgilerin işlenmesinden yararlanan bir multimedya veritabanı sistemi, daha etkili sorgulama ve videonun daha hızlı alınması ve sunulması için gelişmiş içerik yönetimi işlevleri sunabilir.

Dijital kütüphane uygulamaları için, büyük miktarlarda dijital video verisine dayalı olduklarından, ilgili bilgileri çıkarmak için etkili göz atma ve arama mekanizmaları gereklidir.

Görüntülerden/videolardan bilgi çıkarmak zaman alıcıdır. Gerçek zamanlı uygulamalara hızlı yanıt verebilmek için, bilgi veya bilginin resimlerden/videolardan önceden madde madde çıkarılması ve daha sonra geri alınmak üzere saklanması gerekir.

Örneğin, uzamsal muhakeme yapmak için, nesneler arasındaki çok sayıda uzamsal ilişkinin saklanması gerekir. Geleneksel olarak, kullanıcılar videolarda belirli bir içeriği aramak istediklerinde, video bandındaki ilgi alanına hızlı bir genel bakış elde etmek için hızlı ileri veya geri sarmaları gerekir.

Bu sıralı bir süreçtir ve kullanıcıların doğrudan belirli bir konuyu seçme veya bu konuya atlama seçeneği yoktur. Disk depolama ve bilgisayar ağı teknolojileri çok hızlı ilerlemesine rağmen, disk depolama, ağ hızı ve ağ bant genişliği hala dağıtılmış multimedya bilgi uygulamalarının gereksinimlerini karşılayamamaktadır.

Dijital video kitaplıkları yaygınlaştıkça, doğru video içeriğini bulmak zorlaşıyor. Videoyla ilgili sorun, birbiri ardına çok doğrusal bir alanda var olma eğiliminde olmasıdır. Bu nedenle, multimedya uygulamalarında video verilerinin nasıl organize edileceği ve görsel içeriğin kompakt biçimde nasıl sağlanacağı önem kazanmaktadır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör