Bağlamı Modelleme – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri
Video Çekimleri Arasındaki Bağlamı Modelleme
Bölütleme yaklaşımında, kaydedilen bilgiler tek tek video çekimleri için iyi bir temsil sağlasa da, video çekimleri arasındaki bağlam bilgisi düzgün bir şekilde temsil edilmez. Bağlamsal bilgi olmadan, çekimler arasındaki ilişkileri anlamak zordur.
Örneğin, bir hayvanın alanında, bağlamsal bilgi, bir hayvanın, diyelim ki bir vaşağın, yaşamının farklı yönlerinin birbirine bağlanmasına izin verir.
Ayrıca aslan ve vaşakın aynı kedi familyasına ait olduğu bilgisi gibi üst düzey bilgiler sağlar. Bağlam bilgisi, gösterildiği gibi iki katmanlı bir model kullanılarak yapılandırılmış modelleme yaklaşımında yakalanabilir.
Katmanlı model, bir alt çekim katmanından ve sahne katmanından oluşur. Çekim katmanı, indekslenen tüm çekimleri içerirken, sahne katmanı video bağlam bilgisini modeller. Bağlam bilgisi, gösterildiği gibi bir sahne hiyerarşisi olarak modellenebilir. Bağlam bilgilerinin yalnızca sahne katmanında tutulması, aynı çekim setinin üzerinde birden fazla sahne hiyerarşisinin modellenmesine izin verir. Bu, çekim katmanının çoklu yorumunu kolaylaştırır ve sahnelerin daha esnek bir şekilde oluşturulmasına yol açar.
Olay yerinde kodlanan tipik bilgiler, ebeveyn-çocuk ilişkileriyle birlikte başlık ve metinsel açıklamaları içerir. Sahne hiyerarşisi, video çekimleri setinin bilgisini yakaladığından, video çekimlerinin konsept tabanlı olarak alınmasını desteklemek için kullanılabilir. Bir dizi video çekiminin alınması, sahne hiyerarşisinde uygun bir sahnenin (veya konseptin) alınması olarak görülebilir. Bu daha sonraki bir bölümde gösterilecektir.
Videonun Alınması ve Sanal Olarak Düzenlenmesi
Video Çekimi Alma
Çekimler ve sahneler, videonun bilgisayar tarafından saklanabilen ve değiştirilebilen bir biçimde sunulmasına izin verir. Çekim için yakalanan ana anlamsal bilgiler başlık, metin açıklamaları ve diyaloglar olduğundan, bunları serbest metin olarak saklarız, böylece serbest metin sorguları kullanarak video çekimlerini almak için bir serbest metin alma tekniği kullanılabilir.
Kavramsal olarak, her çekim ters çevrilmiş bir dosyada serbest metin belgesi olarak saklanır. Çekimleri almak için vektör uzayı bilgi alma (IR) modelini kullanıyoruz. Vektör uzayı IR modelinde, her atış, formun t boyutunda bir vektör olarak temsil edilir.
Sahne İlişkisi Alma
Çekimlerin daha etkili bir şekilde alınmasına izin vermek için, sahne yapısında yerleşik olan bilgi kullanılmalıdır. Sahne, aynı sahne hiyerarşisi altında birbiriyle anlamsal olarak ilişkili olan çekimleri bağlamak için kullanılır. Bu çekimlerin çoğu ortak metin açıklamalarına sahip olmayabilir ve bu nedenle aynı anda birlikte alınamayabilir.
Daha yüksek erişim doğruluğunu geliştirmek için, buradaki fikir, bu ilgili çekimlerin aynı sorgu tarafından alınabilmesi için mümkün olduğunca daha yüksek seviyeli sahneleri almaktır. Bu amaçla bir sahne ilişkilendirme algoritması geliştirilmiştir. Algoritma en iyi şekilde gösterilmiştir.
Bağlam temelli öğrenme nedir
Bağlam temelli öğrenme örnekleri
Bağlam temelli öğrenme yaklaşımı nedir
Bağlam temelli öğrenme aşamaları
Bağlam temelli soru örnekleri
Bağlam Temelli öğrenme etkinlik
Bağlam temelli öğrenme özellikleri
Bağlam temelli öğrenme ders planı
Kullanıcı bir sorgu yayınladıktan sonra, sahne ilişkilendirme algoritması şu şekilde ilerler:
1. Çekim alma: İlk olarak denklemi kullanarak sorgu ile çekim katmanındaki tüm çekimler arasındaki benzerlikleri hesaplarız. Çekimler, kendilerine atanan benzerlik değerlerine göre sıralanır. Benzerlik değerleri önceden tanımlanmış bir eşiğin üzerinde olan çekimlerin listesinin sorguyla ilgili olduğu kabul edilir.
Bu, ilk ilgili çekim listesi olarak bilinir. İlk ilgili çekim listesinde görünen çekimlere 1 değeri atanır; diğer tüm çekimlere 0 değeri atanır. Verilen örnekte, S1, S3, S4, S7 ve S8 çekimlerine 1 değeri verilir çünkü bunlar ilk ilgili çekim listesindedir. S2 , S5 , S6 ve S9 çekimlerine, öyle olmadıkları için 0 değeri atanır.
2. İlişkilendirme: Sahne yapısındaki her yaprak düğümü için benzerlik değerini hesaplıyoruz. Bu, 1 değeri atanan alt öğelerinin yüzdesi hesaplanarak yapılır. Örneğin, sahne yaprak düğümü C4’e 1/3 değeri verilir.
3. Yayılma: Sahne yaprak düğümlerinin benzerlik değerleri daha sonra sahne hiyerarşisinde yukarı doğru yayılır. Her üst düğüme, alt düğümlerinin benzerlik değerlerinin ortalamasına eşit bir değer verilir. Örneğin, C1’e tüm alt düğümleri C2, C3 ve C5’in benzerlik değerlerinin ortalaması olan bir değer atanır.
4. Seçim: Propagasyon sonunda en yüksek değere sahip sahne düğümünü en ilgili sahne olarak seçiyoruz. Bu sahne düğümünün benzerlik değeri, önceden tanımlanmış bir eşik Ts’yi aşarsa, bu sahne altındaki tüm çekimler, ilk ilgili çekim listesiyle birlikte döndürülür. Aksi takdirde, yalnızca ilk ilgili çekim listesi döndürülür.
İçinde, ilk ilgili çekim listesinde video çekimleri S1, S3, S4, S7 ve S8 seçilir. Sahne ilişkilendirme adımından sonra en alakalı sahne olarak sahne C2 seçilir. C2 sahnesi altındaki tüm çekimler ve ilk ilgili çekim listesindekiler alınır ve kullanıcılara geri verilir.
Sahne ilişkilendirmesi kullanılarak, ilk ilgili çekim listesinde olmayan S2 çekiminin de alınabileceğine dikkat edin. Böylece, daha yüksek seviyeli sahneleri almaya daha yüksek öncelik vererek, daha genel kavramları temsil eden ve daha fazla sayıda sahne ve çekimi kapsayan sahneleri alabiliyoruz. Bu, video çekimi alımında daha iyi hatırlama ile sonuçlanacaktır.
Sanal Düzenleme
Video zamansal bir ortam olduğundan, sunumdan önce alınan video çekimlerini sıralama gibi ek bir sorunu vardır. Bilgisayar endüstrisinde, video kliplerden bir video dizisinin otomatik olarak oluşturulmasına sanal düzenleme denir. Anlamlı bir sekans oluşturmak amacıyla, geri alınan video çekimlerini sıralamak için sinematik kurallar temel olarak kullanılır. Bu süreç bilimden çok sanattır.
Sanal Düzenleme için Parametreler
Sanal düzenleme yapılmadan önce, indeksleme zamanında bir dizi sinematik parametre kaydedilmelidir. Normalde, günlüğe kaydedilen parametreler şunları içerir.
Bu parametreler tatmin edici belgesel tarzı filmler oluşturmak için yeterlidir. Aslında, “odak uzaklığı”, “açı türü” ve “hareket türü”, ayrıntılara yakınlaştırmadan önce genel bir görünümden başlayan veya tam tersi olan en tipik sunum dizilerini oluşturmak için yeterli olmalıdır. Bu tür stiller bilgi sunmada etkilidir.
Bağlam temelli öğrenme aşamaları Bağlam temelli öğrenme ders planı Bağlam Temelli öğrenme etkinlik Bağlam temelli öğrenme nedir Bağlam temelli öğrenme örnekleri Bağlam temelli öğrenme özellikleri Bağlam temelli öğrenme yaklaşımı nedir Bağlam temelli soru örnekleri
