SEMANTİK MODELLER – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

MULTİMEDYA BİLGİ SİSTEMLERİ İÇİN SEMANTİK MODELLER

Metin veya sayısal veri içeren geleneksel veri tabanı sistemlerinden farklı olarak, bir multimedya veri tabanı veya bilgi sistemi metin, görüntü, ses ve video gibi farklı ortamlar içerebilir.

Multimedya verilerinin doğasında var olan özelliklerinden biri, genellikle yayınlanmaları sırasında sürdürülmesi gereken zamansal ilişkilerle ilgili olduklarından, ağır zamana bağımlılıklarıdır. Bu nedenle, karmaşık multimedya sunumları için çeşitli veri türlerinin nasıl senkronize edileceği büyük bir zorluktur.

Çoklu ortam sistemlerinde daha fazla bilgi kaynağı kullanılabilir hale geldikçe, çoklu ortam bilgisi için soyut anlamsal modellerin geliştirilmesi çok önemli hale gelmektedir. Soyut bir anlamsal modelin iki gereksinimi vardır.

İlk olarak, kullanıcılara multimedya sunum senkronizasyon programlarının kullanıcı dostu bir arayüzünü sağlayacak kadar zengin olmalıdır. Başka bir deyişle, modeller multimedya verileri için zamansal kısıtlamaların belirlenmesini destekleyebilecek şekilde tasarlanmalı ve bu kısıtlamaların karşılanması çalışma zamanında olmalıdır.

İkincisi, multimedya oynatmayı kontrol etmek için uygulama için iyi bir programlama veri yapısı olmalıdır. Çoklu ortam verileri üzerinde zamansal kısıtlamaları temsil edebilen bir modelin kullanılması, bu kısıtlamaların sunum zamanında karşılanmasını kolaylaştırır. Ek olarak, çoklu ortam nesnelerinin zamansal ilişkileri uygun bir model aracılığıyla belirtilirse, verileri depolamak, almak ve sunmak için kılavuz görevi görebilirler.

Zengin semantik bilgiyi korumak için, soyut semantik modeller aynı zamanda kullanıcıların nesneleri yazarken zamansal ve uzamsal gereksinimleri belirtmesine ve çok sayıda faydalı bilgiyi (video klibin başlangıç/bitiş zamanı, başlangıç zamanı gibi) saklamasına izin vermelidir. 

Multimedya nesnelerinin zamansal bağımlılıkları önemli bir özellik olsa da, sunum zamanında farklı bileşenlerin senkronizasyonuna odaklanılır. En önemli kısım, bir multimedya sunumunun çeşitli bileşenlerinin gösteriminin birbirini izleyen son teslim tarihlerini karşılamasıdır. Örneğin, yüksek kaliteli ses elde etmek için bir ses kaydının ardışık örneklerinin çok hassas bir hızda çalınması gerekir.

Multimedya sunumlarını modellemek için anlamsal modeller, kullanıcılar tarafından sorgularda belirtilen özellikleri kontrol etme ve istenen senkronizasyonu ve hizmet kalitesini (QoS) sürdürme yeteneğine sahip olmalıdır. Ayrıca anlamsal modeller, kullanıcıların görmek istedikleri çeşitli senaryolara göz atabilmeleri ve karar verebilmeleri için görsel içeriklerin hiyerarşisini modelleyebilmelidir.

GEÇİCİ İLİŞKİLER

Zamansal modelleme, karmaşık görünümler oluşturmak veya çoklu ortam verilerindeki olayları, özellikle de video verilerini tanımlamak için kullanılır. Olaylar, fiziksel nesnelerin belirli bir zaman dilimindeki toplu davranışları yorumlanarak ifade edilebilir. Basit bir şekilde, davranış, bir nesnenin göründüğü kısmi veya toplam sürenin gözlemlenmesiyle açıklanabilir.

Bir nesnenin diğer nesnelere göre içinde göründüğü çerçeve dizisi üzerindeki göreli hareketi, olay tanımlaması için analiz edilir. Örneğin, bir spor video klibinde smaç olayını araştıran bir sorgu düşünün.

Bu özel olayın modellenmesi, özellikle top çembere yaklaştığında smaç ve topla ilgili oyuncunun hareketlerinin kesin olarak izlenmesini içeren en az iki zamansal alt olayın tanımlanmasını gerektirir. Bir gecekondu olayı oluşturmanın genel süreci, çok sayıda zamansal alt olayın önceden belirlenmesini gerektirir.

Multimedya veri nokta tabanlı ve aralık tabanlı temsiller için zamansal ilişkileri temsil eden iki ana yaklaşım vardır.

1. Nokta tabanlı zamansal ilişki gösterimi yaklaşımında, nesnelerin konumları zaman çizelgesinde noktalarla temsil edilir.
2. Aralık tabanlı zamansal ilişki gösterimi yaklaşımında nesnelerin konumları, oluşum aralıkları ile temsil edilir.

Çalışmaların çoğu, video nesneleri arasındaki zamansal ilişkileri yönetmek için bu yaklaşımı kullanır, çünkü zamansal ilişkileri aralık tabanlı yaklaşımla temsil etmek, insan için nokta tabanlı yaklaşımdan daha algılanabilirdir.

Semantik Nedir
Sentaktik ve semantik nedir
Semantik örnekleri
Semantik dil Nedir
Semantik cümle örnekleri
Semantik bilgi Nedir
Semantik unsur Nedir
Anlam bilimi

Zamansal aralıklar, zamansal olayları modellemek için yaygın olarak kullanılır. Önce, sırasında, eşit, buluşuyor, örtüşüyor, başlıyor ve bitiyor olmak üzere yedi temel ikili aralık tabanlı zamansal ilişki tanımlanmıştır. Zamansal aralıklar, iki uç nokta veya an ile karakterize edilen zaman sürelerinden oluşur.

Bir zaman anı, zamanda sıfır uzunluklu bir andır (örn., 1:00 AM); bir zaman aralığı, iki uç noktayı temsil eden iki zaman anı tarafından tanımlanırken, süre ise zamansal aralığı temsil eder. Geçici bir aralığın uzunluğu, bitiş noktası değerlerinin farkı ile tanımlanır. İki aralık arasındaki göreli zamanlama bu uç noktalardan belirlenebilir.

Daha sonraki birçok çalışma, uygulamalarında bu yedi zamansal ilişkiyi temel alan zamansal ilişkileri temsil eder. Örneğin, bir ağaç yapısı ile tanımlanan bir belgede, burada bir ana düğüm zamansal ilişkilerin tanımını içerir; Little ve Ghafoor ise bu temel ikili zamansal ilişkileri n-li zamansal ilişkilere genişletir ve bunların ters ilişkilerini tartışır. Aralıklar ve anlık tabanlı gösterimler iyi çalışılmış konulardır.

OVID’de bir video nesnesi, aralıklarla temsil edilen bir video kare dizisidir (anlamlı bir sahne). Bir video nesnesi, birkaç sürekli video karesi dizisinden oluşabilir.

Her video nesnesinin, içeriği açıklamak için kendi nitelikleri ve nitelik değerleri vardır. Çalışmalarında, video nesnelerini manipüle etmek için iki operasyon birleştirme ve örtüşme geliştirildi. Bu iki işlem, her bir video nesnesinin tanımının bir parçası olarak video nesnelerinin içeriğini gösteren metinsel açıklamalara da uygulanabilir.

Ancak nokta tabanlı zamansal ilişkiler ile aralık tabanlı zamansal ilişkiler birbirine çevrilebilir. Aralık tabanlı bir sorgunun nokta tabanlı bir sorgu ile karşılaştırılması ele alınmıştır.

Multimedya verilerinin uzamsal ilişkilerini yakalama ve modelleme yeteneği, birçok multimedya uygulamasında zorunlu özelliklerden biridir. Uzamsal veri nesneleri genellikle çok boyutlu boşlukları kapsar ve nokta konumlarıyla iyi temsil edilmez.

Bir veri tabanı sisteminin, bilgisayar destekli tasarım, coğrafi veri uygulamaları ve multimedya uygulamalarında gerektiği gibi, konumsal verileri verimli bir şekilde işlemek için bir dizin mekanizmasına sahip olması çok önemlidir.

Örneğin, resimlerden, çizelgelerden, metinlerden ve grafiklerden oluşan multimedya belgeleri, yerleşim bilgileri için uzamsal ilişkilerin yönetimini gerektirir. Coğrafi bilgi sisteminde (CBS), soyut mekansal ilişkilerin temsili ve indekslenmesi önemlidir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör