NESNE TAKİBİ – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

NESNE TAKİBİ

Nesnelerin hareketini izlemek için literatürde çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir. Burada iki ana yaklaşım detaylandırılmıştır. Birinci teknik, göze çarpan nesnelerin hareketini tanımlamak ve izlemek için MPEG gibi bilinen sıkıştırılmış algoritmaların değiştirilmiş bir sürümünü kullanır.

Özünde, bu semantik tabanlı sıkıştırma yaklaşımı, hem görüntü işleme hem de görüntü sıkıştırma tekniklerini birleştirir. Önerilen bir hareket izleme algoritması, MPEG tarafından kullanılan makroblokların hem ileri hem de geri hareket vektörlerini kullanır, algoritmayı nesneler için yörüngeler oluşturmak üzere şifreler.

İkinci teknik, nesnelerin ve kişilerin hem uzamsal hem de zamansal niteliklerini yakalamak için yönlendirilmiş bir grafik modeli kullanır. Bir video semantik yönlendirmeli grafik (VSDG) modeli önerilmiştir. Bu model, görüntü işleme teknikleriyle tanımlandıktan sonra nesnelerin zamansal bilgilerini korumak için kullanılır. Bu, belirli bir kare dizisindeki nesnelerin sınırlayıcı hacmiyle ilişkili bir 3B projeksiyonun parametrelerindeki değişiklikleri belirleyerek elde edilir.

Video verilerini anlamsal anlamı olmadan yalnızca bir sinyal olarak görüntüleyen önceki video işleme yöntemlerinden farklı olarak, son içerik tabanlı video işleme yaklaşımları, video karelerini bölgelere ayırmaya odaklanır, öyle ki her bölge veya bir bölge grubu, bir nesneye karşılık gelir. insan izleyiciler için anlamlıdır.

Video işlemede ortaya çıkan uygulamalardan biri, depolama ve multimedya veritabanlarından alma ve içerik tabanlı indekslemedir. İçeriğe dayalı olarak video veritabanlarından veri almayla ilgili bazı örnek sorgular, bir futbol maçında gol atılan tüm video klipleri almak, bir uçağın sağdan sola uçtuğu ve bir rulo yaptığı tüm video klipleri almaktır.

MPEG1 ve MPEG2 gibi sıkıştırma için geliştirilen yöntemler, önceki video işleme yöntemlerinin bazı örnekleridir; video verilerinin nesne tabanlı temsili ise MPEG4 ve MPEG gibi standartlara dahil edilmektedir.

Yazarlar, video bölümleme ve nesne izleme için bir formülasyon önerdiler. Yaklaşımlarında, formülasyon bir insan kullanıcının gözetimini gerektirmez. Videodaki her kare farklı bölümlere ayrılır ve bölümler nesne izleri oluşturmak için birleştirilir.

Bir algoritma, bir video karesini bölümlere ayırır ve aynı anda temel sınıfların parametrelerini alır. Her bir çerçeveyi bölümleme sorunu, bölüm ve sınıf parametre değişkenlerinin ortak bir tahmini olarak ortaya konur.

Yazarlar, önceki çerçevenin bölümleme bilgisini geçerli çerçevenin bölümleme işlemine dahil ederek, önerilen yöntemlerinin dolaylı olarak zamansal bilgileri kullandığını iddia etmektedir. Ek olarak, makalelerindeki deneysel sonuçlar, nesnelerin görüntü düzleminde olmayan ötelemelere ve dönüşlere maruz kaldığında bile yöntemlerinin nesne sınıflarını yakalamayı başardığını göstermektedir.

İKONİK TABANLI GRUPLAMA VE GÖZATMA YAKLAŞIMLARI

Ayrıştırılmış video bölümleri, bir çekimi veya sahneyi temsil eden bir veya daha fazla karenin sahip olduğu, aynı zamanda anahtar kareler olarak da bilinen, görüntü özelliklerinin bazı benzerlik ölçümlerine dayalı olarak birlikte gruplandırılabilir. Bu, ikonik tabanlı tarama ortamları oluşturmak için kullanılabilir. Bu durumda, o çekimde veya sahnede mevcut olan nesneler ve olası olaylar hakkında bilgi sağlamak için kullanıcıya her çekim veya sahnenin bir anahtar çerçevesi gösterilir.

Yönlendirilmiş bir grafik, video dizisinde birden fazla görünebilen farklı sahnelerden oluşan bir video klibin genel bir görsel özetini tasvir etmek için kullanılır. Yönlendirilmiş bir grafikte, düğümler ana çerçeveleri temsil eder ve kenarlar, bu olayların meydana gelme sırasına genel bir bakış vererek aralarındaki zamansal ilişkileri belirtir.

Tarafından önerilen başka bir yaklaşım, video veritabanında bulunan tüm anahtar çerçevelerin hiyerarşik bir kümelenmesini vermek için bir benzerlik piramidi kullanır. Bu benzerlik piramidinin organizasyonu, çıkarılan özelliklere ve kullanıcı geri bildirimlerine dayanmaktadır. Bu şema, çok sayıda video dizisini yönetmek için ölçeklendirilebilir ve dijital video kitaplıkları geliştirmek için tarama ortamları sağlayabilir.

Kamera ile hareketli nesne takibi
Hareketli nesne takibi ve konum tespiti
Gerçek Zamanlı Nesne Tespiti
Derin öğrenme ile nesne tespiti
Nesne takip algoritmaları
Görüntü işleme ile nesne tanıma
Nesne tespiti yöntemleri
Nesne tespiti Nedir

NESNE TANIMA YAKLAŞIMLARI

Nesne tanımanın temel amacı, nesnelerin göreli hareketlerini izleyen hareket analizinin yapılabilmesi için anahtar nesneleri tanımlamaktır. Bu yaklaşım için veri işleme ayrıntı düzeyi, tek tek video karelerindeki nesnelerin tanınmasını gerektirdiği için ayrıntılıdır. Bu nedenle, nesnelerin otomatik olarak tanınması için her bir video karesi ya manuel olarak ya da bazı görüntü işleme teknikleriyle analiz edilir.

Ayrıca hareket bilgisi, video dizilerindeki anahtar nesneleri tanımlamak için de kullanılabilir. Örneğin, klasik görüntü işleme teknikleriyle birlikte hareket ve zamansal bilgi, önceden herhangi bir varsayım gerektirmeden nesnelerin algılanmasına izin veren güçlü sonuçlar üretir.

Video çerçevesi bölümlendirme problemini, nesneleri ve bunlara karşılık gelen uzamsal ilişkileri tanımlamak için bölüm ve sınıf parametre değişkenlerinin ortak bir tahmini olarak ele alan bir eş zamanlı bölümleme ve sınıf parametre kestirimi (SPCPE) algoritması geliştirildi ve uygulandı.

Videodaki her kare farklı bölümlere ayrılır ve bölümler hareket bilgisi için nesne izleri oluşturmak üzere birleştirilir. Yöntemleri, önceki çerçevenin bölümleme bilgisini geçerli çerçevenin bölümleme işlemine dahil ettiğinden, zamansal bilgi dolaylı olarak kullanılır. Yöntemleri, bir insan kullanıcının gözetimine ihtiyaç duymadan anahtar nesneleri tanımlamak için hareket ve bilgileri kullanır.

BİLGİ TABANLI OLAY MODELLEME YAKLAŞIMLARI

Bu tür bir yaklaşım, kullanıcıların video verilerinin farklı görünümlerini oluşturabilmeleri için daha yüksek seviyeli olayların (yani, kullanıcılar için anlamlı olan olayların) belirtilmesine izin verir. Bu amaçla, video verilerinde üst düzey semantiği ve olayları modellemek için bilgiye dayalı teknikler kullanılır. Semantik tabanlı kümeleme yaklaşımları ve zamansal modelleme, üst düzey bilgi ve anlambilimi yakalamak için yaygın olarak kullanılır.

SEMANTİK TABANLI KÜMELEME

Video ayrıştırma ve bölümlendirmeye dayalı üst düzey semantik geliştirmek için, sahneler istenen bazı semantiklere göre otomatik veya manuel olarak kümelenir. Bu tür soyutlamalar oluşturmak için çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir. Örneğin, kümeleme, görüntü işleme teknikleri veya video altyazısından alınan metinsel bilgiler kullanılarak tanımlanan her sahnedeki anahtar nesnelere ve diğer özelliklere dayanabilir.

Başka bir kümeleme yaklaşımı, bu çerçevelerle yakından ilişkili video bölümlerini tanımlamak için eskizler veya referans çerçeveler biçiminde alana özgü semantiği kullanır.

Alternatif olarak, bölümlere ayrılmış videonun sahneleri, uygun metin açıklamasını eklemek için manuel olarak incelenebilir. Böyle bir betimleme daha sonra farklı sahnelerde mevcut olan olayları inceleyerek semantik tabanlı kümeleme geliştirmek için kullanılabilir.

Burada, hareket vektörleri ile birlikte video karelerinin bir dizi özelliği kullanılır ve veriler baş ve omuzlara, iç mekana karşı dış mekana, insan yapımına karşı doğal vs.’ye karşılık gelen sözde anlamsal sınıflara sınıflandırılır.

İçerideyken, haber yayıncılığının iyi yapılandırılmış alanı, semantik tabanlı sınıflandırmaya yardımcı olan bir bilgi tabanı olarak referans çerçevelerinden ve ardından haber yayınıyla ilgili video bölümlerinin kümelerinden oluşan bir önsel model oluşturmak için kullanılır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör