Geri Dön

Automatic video indexing and retrieval with skin color based face detection method

Ten rengi tabanlı yüz bulma yöntemiyle otomatik video dizinleme ve geri getirme

  1. Tez No: 119578
  2. Yazar: TANER DANIŞMAN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ADİL ALPKOÇAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Video dizinleme, video sorgulama, bilgisayar görüşü, yüz tanımlama, yüz izleme, yüzsel ifadeler, Video indexing, video retrieval, computer vision, face detection, face tracking, facial expressions
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

Özet

IV ÖZET Bu tez, yüz bulma, yüzsel ifadeler, video dizinleme ve sorgulama konulanın içerir ve ham bilgiden otomatik olarak insan yüzüne ait bilgilerin bulunması, çıkarılması, dizinlenmesi ve sorgulanması üzerine bir sistem sunar. Ek olarak nesne hareketi tabanlı yeni bir geçiş tanıma yöntemini tanıtır. Geçiş sınırlarını tanımak için nesneler izlenir ve yerleri kaydedilir. Eğer nesne bir önceki yerini değiştirirse geçiş noktası bulunur. Sistem, insan yüz bilgilerini video karelerinden çıkarır ve yüze ait olan yüzsel özellikleri belirler. İnsan yüzüne ait bilgilerin çıkarılması ortalama olarak 0.33 saniye sürmektedir (3 fps). Her video karesindeki her yüz bilgileri, video karelerini tutan bir veri tabanı içerisinde saklanır. Daha sonra, kullanıcı ya daha önceden çıkarılmış olan bilgiyi yüzlerin sorgulanmasında kullanır, ya da insan yüzüne ait yörüngeler tanımlayarak, yüzün yapmış olduğu özel haraketleri sorgulayabilir. Bu sistem Borland C++ Builder 5.0 ile geliştirilmiştir. AVI ve MPEG dosyalan ile çalışabildiği gibi video kameradan gelen gerçek zamanlı görüntülerle de çalışabilmektedir.

Özet (Çeviri)

Ill ABSTRACT This thesis covers face detection, face tracking, facial expressions, video indexing and retrieval subjects and presents a system for automatically detecting, extracting, indexing and retrieval of human facial information from raw video. In addition, it also introduces a new object motion based shot detection method. Objects are tracked and their locations are saved to detect video shots boundaries. If the object changes its previous location then a shot is detected. The system extracts human face information from video frames and then locates facial features of the face. Time required to extract human facial information is about 0.33 seconds (3 fps) in average. Each of the face information in each frame is stored in a database of video frames. The user is then either uses the pre-extracted information in retrieval of faces or defines trajectories of human face objects in order to retrieve specific types of actions performed by the face. The system developed using Borland C++ Builder 5.0 and can operate on AVI and MPEG files as well as real-time live video feeds from video camera.

Benzer Tezler

  1. Deep learning based Turkish video indexing and retrieval system

    Derin öğrenmeye dayalı Türkçe video indeksleme ve bilgi getirimi sistemi

    JAWAD RASHEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AKHTAR JAMIL

  2. Semi-automatic semantic video annotation tool

    Yarı otomatik anlamsal video betimleme aracı

    MERVE AYDINLILAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  3. Exploiting information extraction techniques for automatic semantic annotation and retrieval of news videos in Turkish

    Türkçe haber videolarının otomatik anlamsal etiketlenmeleri ve erişimleri için bilgi çıkarım tekniklerinin kullanımı

    DİLEK KÜÇÜK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  4. Sayısal video ve çizim verilerinde anlamsal kavram tanıma

    Semantic concept recognition in digital video and sketch data

    EMEL BOYACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA SERT

  5. Content-based lecture video retrieval

    İçerik tabanlı ders video erişimi

    YİĞİT ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Eğitim ve ÖğretimÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN OĞUL