Geri Dön

Automatic video categorization and summarization

Videoların otomatik olarak sınıflandırılması ve özetlenmesi

  1. Tez No: 255108
  2. Yazar: KEZBAN DEMİRTAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ, DOÇ. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 102

Özet

Bu tezde, videoların, altyazılarını kullanarak otomatik sınıflandırılması ve özetlenmesi gerçekleştirilmektedir. Videoların sınıflandırılması için iki metod önermekteyiz. İlk metod, video altyazılarına doğal dil işleme tekniklerini uygulayarak ve WordNet sözlük veritabanını ve WordNet alanlarını kullanarak otomatik kategorileme yapmaktadır. Metod yazı ön işlemesi ile başlar. Daha sonra anahtar sözcük çıkarma ve kelime anlamını ayırt etme metodları uygulanır. Anahtar kelimelerin ayırtedilen anlamlarına denk gelen WordNet alanları çıkarılır. Çıkarılan bu WordNet alanları temel alınarak videoya bir kategori etiketi atanır. İkinci metod da WordNet alanlarını çıkarmak için ilk metodla aynı adımları izler fakat bir öğrenme modülü kullanarak kategorileme gerçekleştirir. Belgesel videolarıyla yapılan deneyler, videoların gerçek kategorilerinin bulunmasında başarılı sonuçlar vermiştir.Video özetleme algoritmaları, videonun en önemli kısımlarını belirleyerek videonun özetlenmiş biçimlerini sunmaktadır. Biz de videoların altyazılarını ve yazı özetleme tekniklerini kullanan bir video özetleme metodu öneriyoruz. Yazı özetleme tekniklerini kullanarak, video altyazısının önemli cümlelerini belirliyoruz ve bu cümlelere denk gelen video kesitlerini bularak video özeti oluşturuyoruz.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we make automatic video categorization and summarization by using subtitles of videos. We propose two methods for video categorization. The first method makes unsupervised categorization by applying natural language processing techniques on video subtitles and uses the WordNet lexical database and WordNet domains. The method starts with text preprocessing. Then a keyword extraction algorithm and a word sense disambiguation method are applied. The WordNet domains that correspond to the correct senses of keywords are extracted. Video is assigned a category label based on the extracted domains. The second method has the same steps for extracting WordNet domains of video but makes categorization by using a learning module. Experiments with documentary videos give promising results in discovering the correct categories of videos.Video summarization algorithms present condensed versions of a full length video by identifying the most significant parts of the video. We propose a video summarization method using the subtitles of videos and text summarization techniques. We identify significant sentences in the subtitles of a video by using text summarization techniques and then we compose a video summary by finding the video parts corresponding to these summary sentences.

Benzer Tezler

  1. Object extraction from images/videos using a genetic algorithm based approach

    İmge ve videolardan genetik algoritma yaklaşımıyla nesne çıkarılması

    TURGAY YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  2. 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

  3. Facial expression recognition in the wild using improved trajectories and fisher vector encoding

    İyileştirmiş izlek ve fisher vektörü kodlaması ile zor şartlar altında yüz ifadesi tanıma

    SADAF AFSHARSAVOJBOLAGHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH

  4. Leveraging semantic saliency maps for query-specific video summarization

    Sorguya özel video özetleme icin anlamsalbelirginlik haritalarından yararlanma

    KEMAL ÇİZMECİLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM

    DOÇ. DR. AYKUT ERDEM

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

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

    TANER DANIŞMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ADİL ALPKOÇAK