Multimedya Veri Alma – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Multimedya Veri Alma

Multimedya veri erişiminin etkinleştirilmesiyle ilgili çeşitli yönler genellikle multimedya veri alımı (MDR) olarak adlandırılır. Artan miktarda multimedya verisi veya bunların öğeleri dijital formatta kullanılabilir hale geldikçe, bilgi teknolojisinin bu verilerin maksimum kullanılabilirliğini sağlaması beklenmektedir.

Bununla birlikte, sübjektif not alma işleminde tespit edilemeyen benzerliklere yol açabileceğinden, yerleşik metin tabanlı indeksleme şemaları multimedya verilerinin zengin içeriğini yakalamak için uygun olmamıştır.

Sonuç olarak, içerik tabanlı erişim (CBR) önerildi. Metinsel tanımlayıcılara ek olarak, multimedya verileri içerik bilgileri kullanılarak açıklanır; renk, doku, şekil, hareket vektörü, perde, ton vb. özellikler, aramanın zengin içerik sorgularına dayalı olmasını sağlayan özellikler olarak kullanılır.

Yazarın adı, üretim tarihi gibi çoklu ortam içeriklerinden otomatik olarak çıkarılamayan bilgilerin tanımlanmasında ihtiyaç duyulduğu için metinsel tanımlayıcıların kullanılması yine de arzu edilecektir.

Bir CBR sisteminin üç temel modülü, özellik çıkarımı, özellik tanımı ve yakınlık değerlendirmesidir. Özellik çıkarımı, içerik bilgisinin belirli özelliklerinin nasıl tanımlanabileceği ve içerik açısından zengin verilerden nasıl çıkarılabileceği ile ilgilenir. Özellik açıklaması, verimli alma işlemi için bu özelliklerin nasıl tanımlanabileceğini ve düzenlenebileceğini belirtir. Son olarak, yakınlık değerlendirmesi, içerikler arasındaki benzerliklerin özelliklerine göre ölçülebileceği belirtimi sağlar.

CBR çalışmalarının ilerlemesi dikkat çekicidir. Mevcut zorluk, bu tekniklerin ağ çapında uygulanması olmuştur. Geçmiş yıllarda, özellikle görüntü ve video alma alanında, CBR ile ilgili birçok çalışma yapılmıştır. Çok sayıda özellik ve bunlarla ilişkili açıklama ve yakınlık değerlendirme şemaları tanıtıldı.

Bir avuç tescilli CBR sistemi de geliştirilmiştir. İçerik tabanlı görüntü ve video alma artık gelişmiş bir alan olarak kabul ediliyor. Bununla birlikte, içerik bilgilerinin İnternet üzerinden aranması uygulanabilir olmamıştır, çünkü ortak bir birleşik özellik açıklama şeması benimsenmemiştir.

Bu nedenle içerik bilgilerinin açıklamalarının standardize edilmesi için bir çalışma başlatılmıştır. Çalışma, Multimedya İçerik Açıklama Arayüzü olarak adlandırıldı, ancak daha çok MPEG-7 olarak biliniyor. CBR sistemleri ve araştırma konuları hakkında anketler verilmektedir.

MPEG-7, çoklu ortam içeriklerini tanımlamak için kullanılabilecek bir standart tanımlayıcı setini normalleştirerek mevcut CBR sistemlerinin yeteneklerini genişletmeyi amaçlar. MPEG-7 ayrıca diğer tanımlayıcıları ve bunların açıklama şemalarını tanımlama yollarını standartlaştırmayı amaçlamaktadır. MPEG-7 ayrıca açıklama şemalarını belirtmek için bir dili standartlaştıracaktır. MPEG-7 ile ilgili bilgiler, MPEG-7’nin kapsamını tasvir eden MPEG Web sitesinde mevcuttur.

MPEG-7’nin odak noktası, tanımlayıcıların ara yüz oluşturması olduğundan, öznitelik çıkarma süreci ve özelliklerin bir veritabanı üzerinde arama yapılırken nasıl kullanıldığı, birlikte çalışabilirliğe izin vermek için bunların normalleştirilmesi gerekmediğinden, endüstri rekabeti için açık bir alan olarak kalacaktır.

Android multimedya ekran yansıtma
Telefonun navigasyonu arabaya aktarma
Android telefonu araç ekranına Yansıtma
Android telefonu araç ekranına yansıtma programı
iPhone double teyp Ekran yansıtma
Double Teyp ekran yansıtma
Double Teyp mirrorlink bağlantısı
iPhone telefonu araç ekranına Yansıtma

DCT Katsayısı Alanı

DCT katsayılarının bir JPEG görüntüsünü almak ve/veya bir MPEG akışını ayrıştırmak için güçlü özellikler olarak nasıl kullanılabileceğini açıklamadan önce, DCT alanının altında yatan temel kavramı açıklayacağız. Matris gösterimini kullanarak DCT’nin alternatif bir açıklamasını vererek başlayacağız, ardından DCT katsayılarının JPEG ve MPEG verilerinde nasıl bulunduğunu göstermeye devam edeceğiz ve son olarak DCT katsayılarının enerji histogramları kavramını ifade edeceğiz.

DCT ilk olarak tanıtıldı. Artık pek çok popüler görüntü ve video sıkıştırma standardının ana yapı taşıdır. Yarı iletkenlerdeki muazzam gelişmeyle birlikte, DCT destekli sıkıştırma standartları, multimedya içeriği açısından zengin, ağ bağlantılı bir dünya olan muhteşem bir bilgi işlem ortamı sağladı.

Denklemde f ve s’yi sütun vektörleri olarak yazmayı seçtiğimize dikkat edin. Sezgisel olarak, matris notasyonu, bir DCT katsayısı f(u)’nun basitçe, bir sinyal vektörünün (s) π/16 frekansının belirli katlarında mesafeli birkaç ölçeklendirilmiş ayrık kosinüs değeriyle çarpılmasıyla elde edilen bir büyüklük olduğunu gösterir. Bu nedenle, belirli bir sinyalin DCT katsayılarının hesaplanması, esas olarak o sinyalin frekans ayrıştırmasını veya daha geniş anlamda içerik ayrıştırmasını gerçekleştirir.

Kosinüs fonksiyon matrisindeki her satır, belirli bir ayrıştırma frekans setinin temel fonksiyonunu temsil eder. Bu kavramı görselleştirmeye yardımcı olmak için, kosinüs değerlerini açıkça hesaplayarak kosinüs matrisini yeniden oluşturacağız.

Ayrıca, π/16 tüm elemanlar için ortak bir faktör olduğu için, trigonometrik kurallar yeni matrisin yalnızca birinci kadran bileşenlerinin değerlerine referanslar kullanılarak yeniden yazılmasına izin verir. Bunu yaparak, matristeki uzun ondalık öğelere karışmadan fikri iletmeyi umuyoruz. K matrisinin birinci kadran bileşenlerini şu şekilde gösteriyoruz:

Denklemde f ve s’yi sütun vektörleri olarak yazmayı seçtiğimize dikkat edin. Sezgisel olarak, matris notasyonu, bir DCT katsayısı f(u)’nun basitçe, bir sinyal vektörünün (s) π/16 frekansının belirli katlarında mesafeli birkaç ölçeklendirilmiş ayrık kosinüs değeriyle çarpılmasıyla elde edilen bir büyüklük olduğunu gösterir.

Bu nedenle, belirli bir sinyalin DCT katsayılarının hesaplanması, esas olarak o sinyalin frekans ayrıştırmasını veya daha geniş anlamda içerik ayrıştırmasını gerçekleştirir.

Kosinüs fonksiyon matrisindeki her satır, belirli bir ayrıştırma frekans setinin temel fonksiyonunu temsil eder. Bu kavramı görselleştirmeye yardımcı olmak için, kosinüs değerlerini açıkça hesaplayarak kosinüs matrisini yeniden oluşturacağız.

Ayrıca, π/16 tüm elemanlar için ortak bir faktör olduğu için, trigonometrik kurallar yeni matrisin yalnızca birinci kadran bileşenlerinin değerlerine referanslar kullanılarak yeniden yazılmasına izin verir. Bunu yaparak, matristeki uzun ondalık öğelere karışmadan fikri iletmeyi umuyoruz. K matrisinin birinci kadran bileşenlerini şu şekilde gösteriyoruz.

Matris satırları boyunca aşağı doğru hareket ettikçe işaret değişikliklerinin oluşumunun arttığına dikkat edin. O satırdaki her eleman için a0 = cos0 = 1 olduğundan, Satır 0’da işaret değişikliği yoktur. Ancak, 1. satırda bir işaret değişikliği var, 2. satırda iki işaret değişikliği var ve bu böyle devam ediyor. Bir temel fonksiyon içindeki işaret değişiklikleri temel olarak kosinüs dalga formunun sıfır geçişlerini gösterir.

Böylece, işaret değişiminin meydana gelişi yoğunlaştıkça, dalga biçiminin frekansı artar. Matris K ile ilişkili sekiz temel fonksiyon dalga formu gösterilmektedir.

Birinci kosinüs temel fonksiyonunun (K0) değişen bir davranışı olmadığından, bu temel fonksiyonla ilişkili DCT katsayısı, elektrik mühendisliğinde doğru akım için kullanılan kısaltmaya atıfta bulunarak genellikle DC katsayısı olarak adlandırılır. Sonuç olarak, diğer DCT katsayılarına AC katsayıları denir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör