Segment Farklılıkları – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Segment Farklılıkları

Tabakalaştırma yaklaşımının segmentasyona göre ana avantajı, indeksleme sürecini otomatikleştirmenin mümkün olmasıdır. Ancak, proje birkaç yıl önce başladığında, otomatik indeksleme için içerik tabanlı analiz araçlarının olmaması nedeniyle bu avantaj gerçekleştirilemezdi.

Bu tür araçlar olmadan, katmanlaştırma yaklaşımını kullanarak video içeriğini dizine eklemek son derece sıkıcıdır. Bu nedenle, video alma, sanal düzenleme ve özetlemedeki ilk araştırma hedeflerimizi destekleyen bölümleme yaklaşımının basitliği ile birleştiğinde, bölümleme yaklaşımı benimsenmiştir.

Bu proje, video işleme, tarama ve geri alma için daha gelişmiş işlevlere sahip dijital video kullanılarak yapılan çalışmanın bir uzantısıdır. Şu anda haber alanında videoyu modellemek için katmanlaştırma yaklaşımına dayalı bir sistemin geliştirilmesi üzerinde çalışıyoruz. Bu, video alımı için segmentasyon modelimizin tasarımını ve uygulamasını açıklamaktadır. 

Bir Video Erişim Sisteminin Tasarımı

Bu bölüm, segmentasyon yaklaşımı kullanılarak videonun modellenmesini ele almaktadır. Alma ve göz atmayı desteklemek için video dizilerinin modellenmesinde yer alan birkaç işlem vardır. İki ana adım video ayrıştırma ve indekslemedir.

Ayrıştırma terimi, video içeriğini bölümlere ayırma ve günlüğe kaydetme sürecini ifade eder. Üç görevden oluşur: (1) video malzemesinin, bölümler veya çekimler adı verilen temel birimlere geçici olarak bölünmesi; (2) içeriğin bu bölümlerden çıkarılması; ve (3) bir kavram hiyerarşisi biçiminde bağlamın modellenmesidir.

İndeksleme işlemi, ayıklanan segmentlerin içerikleri ve bağlamlarıyla birlikte veritabanında depolanmasını destekler. Alma ve göz atma, ham video malzemelerinin etkili bir şekilde ayrıştırılmasına ve dizine eklenmesine dayanır. Tüm video indeksleme, alma ve göz atma sürecini özetler.

Video Segmentasyonu

Bölümleme yaklaşımının başarısı büyük ölçüde video materyallerinin bölümlere veya çekimlere ne kadar iyi bölündüğüne bağlıdır. Bu, bir video dizisindeki hangi noktaların segment sınırlarını oluşturduğuna karar vermek için uygun kriterlerin belirlenmesini içerir.

Manuel segmentasyon, film endüstrisinde etkin bir şekilde yapılmaktadır. Ancak, manuel segmentasyon zaman alıcıdır ve hataya açıktır. Dahası, sonuçları yazarların niyetlerine göre önyargılıdır.

Görüntü işleme tekniklerindeki gelişmelerle bilgisayar destekli bölütleme artık mümkün. Ana amaç, video dizisindeki iki çekimin birleşmesini tespit etmek ve bu birleşmelerin tam konumunu tespit etmektir.

Bu birleştirmeler, video düzenleme işlemiyle yapılır ve düzenleme işleminde yer alan tekniklere bağlı olarak aşağıdaki türlerde olabilir:

• Ani kesim
• Çözüm
• Arttırıp azaltmak
• Perde ve çember

Ani bir kesmede, video düzenleyici iki çekimi birleştirmekten başka bir şey yapmaz. Diğer üç birleştirme, video düzenleyicinin birleştirmenin görsel olarak düzgün görünmesini sağlamak için özel bir teknik kullandığı kademeli geçişler olarak bilinir.

Böylece segmentasyon, geçişleri oluşturan özellikleri bulma meselesi haline gelir. Ani kesintileri tespit etmek için birçok çalışma yapıldı ve hem sıkıştırılmış hem de sıkıştırılmamış alandaki kademeli geçişleri işlemek için birçok teknik geliştirildi.

Tıpta segment nedir
Segment ne Demek TDK
Deprem segment nedir
Segment nedir Biyoloji
Barsak segmenti ne demek
D segment nedir
B segment Nedir
İ segment Nedir

Renk histogramı gibi özelliklere dayalı olarak ardışık kareler arası farkları sırayla ölçerek kesme geçişini tespit ediyoruz. Fark, global eşiğin üzerinde olduğunda, bir kesme geçişi bildirilir.

Kademeli geçişlerle uğraşırken, iki eşik kullanılır. Çerçeveler arası fark daha düşük bir eşiğin üzerinde olduğunda, ardışık çerçevelerin birikmiş farklarını hesapladılar. Bu birikmiş fark yüksek eşiği aştığında, kademeli bir geçiş ilan edildi.

Diğer yaklaşımlar, şablon eşleştirme, model tabanlı, istatistiksel ve özellik tabanlı yöntemler kullanır. Kademeli geçişleri tespit etmek için kullanılan yöntemlerin çoğu, yöntemin etkili bir şekilde çalışması için eşiğin dikkatli bir şekilde seçilmesini gerektirir. Bu zor bir problem. Tüm geçişleri tutarlı bir şekilde tespit etmek için dalgacık teorisine dayalı çok çözünürlüklü bir zamansal analiz yaklaşımı önerdi.

Bu bölümde, hem ani kesme hem de kademeli geçişleri algılamak için ardışık çerçevelerde renkli histogramın birikmiş farklarını hesaplama yaklaşımını kullanıyoruz. Bu yaklaşımı uyguluyoruz çünkü uygulanması basit ve işe yaradığı görüldü.

Testlerimiz, %80’in üzerinde bir segmentasyon doğruluğuna ulaşabileceğini gösteriyor. Oluşturulan segment setine bağlı olarak, yazarların segment sınırlarını gözden geçirmesine ve ince ayar yapmasına izin vermek için görsel bir arayüz tasarlanmıştır. Shot Editor arayüzü verilmiştir. Ortaya çıkan bilgisayar destekli yaklaşımın tatmin edici olduğu görülmüştür.

Çekimlerin Kaydedilmesi

Video bölümlere ayrıldıktan sonra, her çekim içeriği analiz edilerek günlüğe kaydedilir. Günlüğe kaydetme, çekimlere anlam verme işlemidir. Tipik olarak, çoğu metin tabanlı video alma sisteminde kullanılan her çekime manuel olarak bir başlık ve metin açıklaması atanır.

Giderek artan bir şekilde, sesli diyaloglardan metin çıkarmak için konuşma tanıma araçları kullanılıyor ve görsel içeriklerden sözde nesneleri çıkarmak için içerik tabanlı analiz araçları kullanılıyor. Bu veriler gösterildiği gibi günlüğe kaydedilir. Metin ve içerik bilgilerinin birleşimi, içeriğin farklı yönlerinin modellenmesini sağlar. Bu, çekimlerin daha doğru bir şekilde alınmasına izin verir.

Video zamansal bir ortam olduğu için, sorguya göre doğru çekimlerin alınmasına ek olarak, alınan çekimlerin sunum için uygun şekilde sıralanması gerekir. Bu nedenle, bir sorgunun sonucu, bir çekim listesi yerine dinamik olarak oluşturulmuş bir video sekansı olmalıdır.

Bunu yapmak için sinematik bilgileri yakalamamız gerekiyor. Sıralama amaçları için yararlı olan tipik bilgiler, çekimlerin odak uzaklığı ve açısını içerir.

Bu tür bilgiler, belgesel videoda kullanılan tipik bir sunum tekniği olan ayrıntıları (uzak çekimlerden yakın çekimlere) kademeli olarak göstererek videonun sıralamasına izin verir. Böylece, çekim için günlüğe kaydedilen eksiksiz bilgiler, gösterildiği gibi hem içerik hem de sinematik bilgileri içerir.

Video, zamanla ilgili büyük miktarda başka bilgi içeren geçici bir ortamdır. Bu, nesneler ve hareket arasındaki ilişkileri, ana karakterlerin görünme sırasını ve kamera hareketlerini/işlemlerini içerir.

Ancak, nesne hareketlerinin kullanıcılar tarafından nasıl sorgulanacağı konusunda hala bir anlayış eksikliği var. Ayrıca, hareket ve nesne ilişkilerinin otomatik tespiti mevcut teknoloji ile mümkün değildir. Bu konular araştırma ve incelemeye açıktır. Bu nedenle, zamansal bilgi, çekim temsilinin bir parçası olarak dahil edilmez.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör