Video Modelleme – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Video Modelleme ve Alma

Video, etrafımızdaki dünyayı yakalamak için en etkili medyadır. Ses ve görsel efektleri birleştirerek çok yüksek bir gerçeklik düzeyine ulaşıyor. Yaygın olarak kabul gören MPEG dijital video standardı ve düşük maliyetli donanım desteği ile dijital video, hayatın her alanında popülerlik kazanmıştır.

Video eğlence, eğitim ve öğretimde önemli bir rol oynar. “Video” terimi, endüstride tüm görsel-işitsel kayıt ve oynatma teknolojilerini temsil etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Video, sinema ve televizyon endüstrisinin birincil endişesi olmuştur.

Yıllar geçtikçe, bu endüstri video materyallerini dizine eklemek, saklamak, düzenlemek, geri almak, sıralamak ve sunmak için ayrıntılı ve eksiksiz prosedürler ve teknikler geliştirdi. Bununla birlikte, teknikler çoğunlukla manuel niteliktedir ve esas olarak yaratıcı film yapımında insan uzmanları desteklemek için tasarlanmıştır.

Mevcut büyük miktarda video materyali ile başa çıkmak için kurulmamışlardır. Bu video materyallerini etkili bir şekilde yönetmek için, büyük miktarda videoyu modellemek ve yönetmek için otomatik teknikler geliştirmek gereklidir.

Kavramsal olarak, video alma sistemi kullanıcılar için bir kütüphane sistemi gibi davranmalıdır. Kütüphanede kitaplar, iyi tanımlanmış sınıflandırma yapılarına ve prosedürlerine göre kataloglanır ve raflara yerleştirilir. Bir kitapla ilgili konu alanı, anahtar sözcükler, yazarlar, ISBN numarası vb. gibi tüm özel bilgiler sonraki erişimleri kolaylaştırmak için saklanır.

Daha yüksek düzeyde, sınıflandırma yapısı, kullanıcıların ilgili kitaplara göz atmasına ve bu kitapları bulmasına yardımcı olan kavramsal bir harita gibi davranır. Video materyalleri, etkili erişim için benzer şekilde modellenmeli ve saklanmalıdır. Büyük miktarda videoyu yönetmek ve sunmak için kütüphane ve film endüstrilerinde geliştirilen tekniklerin bir kombinasyonu kullanılmalıdır.

Bu bölüm, video içeriklerinin ve ilgili bağlamsal bilgilerin kavramsal bir harita biçiminde temsili olan videonun modellenmesini tartışmaktadır. Ayrıca video veritabanlarının dizine eklenmesini ve düzenlenmesini de ele alıyoruz. Özellikle, video materyallerinin günlüğe kaydedilmesi, indekslenmesi, alınması ve sanal olarak düzenlenmesi sürecinin tamamını destekleyebilecek bir sistemin geliştirilmesini açıklıyoruz.

Videonun Modellenmesi ve Temsili: Segmentasyon ve Tabakalaşma

Tipik bir videoda yer alan birçok ilginç karakter, olay, nesne ve eylem vardır. Video modellemenin temel amacı, video kliplerin etkili temsili ve geri alınması için bu tür bilgileri yakalamaktır. Videoyu modellemek için iki ana yaklaşım vardır: segmentasyon ve katmanlaştırma yaklaşımları.

Bölütleme yaklaşımında, bir video sekansı, çekim adı verilen fiziksel parçalara bölünür. Tanım olarak bir video çekimi, basit ve bağımsız bir konsepte sahip en küçük kare dizisidir. Uygulamada, video çekimleri sahne değişikliği algılama teknikleri kullanılarak tanımlanır ve bölümlere ayrılır.

Sahnedeki bir değişiklik, bir önceki çekimin sonunu ve bir sonrakinin başlangıcını işaretleyecektir. Bir video dizisinin çekimlere nasıl bölündüğünü gösterir.

Bölütleme yaklaşımında, bir video çekimi, temsil ve erişim için manipüle edilebilen atomik bir birimdir. Ayrıca bir video çekiminin nasıl temsil edilebileceğini gösterir. Başlık, açıklama, sesli diyaloglar, renkli histogram ve görsel nesneler gibi önemli özellikler çıkarılmalı ve günlüğe kaydedilmelidir.

Ek olarak, sunum için video çekimlerini sıralamak amacıyla odak uzaklığı, kapsam ve çekim açısı gibi sinematik bilgileri yakalayabiliriz. Yukarıda belirtilen tüm özellikleri birleştirerek, video çekimlerinin iyi bir temsili elde edilebilir. Segmentasyon yaklaşımının anlaşılması ve uygulanması kolay olmasına rağmen birçok dezavantajı vardır.

3 boyutlu modelleme teknolojisi Nedir
3D modelleme örnekleri
3d MODELLEME Nedir
3D modelleme ücretsiz
3D modelleme ve Animasyon Bölümü
3D modelleme öğrenme
3 boyutlu modelleme Hangi alanlarda kullanılır
3d modelleme Uzmanı Nasıl Olunur

Böyle bir modelde, bilgilerin ayrıntı düzeyi tipik olarak kendi kendine yeten ancak üst düzey bir kavram içeren bir fotoğraftır. Video bölümlere ayrıldıktan sonra çekim sınırları sabitlenir ve kullanıcıların çekim sınırları içindeki video içeriklerine erişmesi veya bunları sunması mümkün olmaz.

Bu katılık, kullanıcıların daha karmaşık olayları, başlangıçta yazarların amaçlamadığı bir şekilde modelleme yeteneğini sınırlar. Videodan devralınan çeşitli içerikler ve anlamlar nedeniyle bazı olaylar kısmen kayboluyor.

Örneğin, bir çekim birden çok karakter ve eylem içerebilir; bu nedenle yazarların tüm kullanıcıların ihtiyaçlarını tahmin etmesi ve tüm ilginç olayları kaydetmesi mümkün değildir. Ayrıca, segment sınırları olaya bağlı olabilir.

Bu, ortak bir hikayenin birden fazla çekime bölünmesine neden olabilir ve bu da hikayeyi arayan kullanıcılar için süreksizliğe neden olur. Bu nedenlerden dolayı, video içeriklerinin çekim düzeyinde otomatik olarak tanımlanması genellikle mümkün değildir.

Bu sorunun üstesinden gelmek için, basit nesnelerin ve olayların (varlıklar olarak bilinir) oluşumuna dayalı olarak video içeriğini modellemek için nesne tabanlı bir video indeksleme şemasını araştırıyoruz.

Bu önerilen tabakalaşma yaklaşımına benzer. Bu şemada bir varlık, kullanıcıların ilgisini çeken bir kavram, nesne, olay, kategori veya diyalog olabilir. Varlıklar, muhtemelen örtüşen birçok zaman diliminde meydana gelebilir.

Bir varlığın bir dizisi ve onun video akışı üzerindeki oluşumları bir katman olarak bilinir. “Anchor-Person-A” nesnesi gibi katmanlarla bir haber videosunun modellenmesini gösterir; “ev haberleri”, “uluslararası haberler”, “canlı habercilik”, “finans”, “hava durumu” ve “spor” gibi kategoriler; ve sesli diyaloglar. Herhangi bir zamanda videonun anlamı, mevcut diyalog ile birlikte o zaman içinde meydana gelen varlıkların birleşimidir.

Videonun nesne tabanlı modellemesinin çeşitli avantajları vardır. İlk olarak, katmanlar yalnızca basit varlıkları içerme eğiliminde olduğundan, ilgili geri bildirim (RF) ve diğer öğrenme yöntemleri ile birlikte sözde nesne modelleri varlıkları otomatik olarak tanımlamak ve izlemek için benimsenebilir.

İkincisi, herhangi bir durumda videonun anlamı, basitçe o sırada meydana gelen katmanların birleşimidir. Böylece sistem, anlamları sorgununkiyle yakından eşleşen video dizilerinin bölümlerini esnek bir şekilde oluşturabilir.

Son olarak, katman bilgileri video için meta bilgileri sağlar. Bu tür bilgiler, videonun içerik tabanlı hızlı ileri alınması ve özetlenmesi gibi yenilikçi işlevleri desteklemek için kullanılabilir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör