Geri Dön

Online and semi-automatic annotation of faces in personal videos

Kişisel videolardaki yüzlerin çevrimiçi ve yarı otomatik isimlendirilmesi

  1. Tez No: 269097
  2. Yazar: MEHMET CELALEDDİN YILMAZTÜRK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Görsel malzemenin miktar ve erişilebilirliğinin hızla artması sonucu, video isimlendirmeuygulamalarının önemi de arttı. Görsel içerik aramayı verimli bir şekildegerçekleştirebilmek için, etiketleme işinin önceden yapılması gerekir ve bu oldukçazaman alıcı bir uğraştır. İnsan yüzlerinin, videodaki kişileri tanımak için otomatik olaraketiketlendirilmesi, içerik-tabanlı videodan bilgi çıkarma yöntemleri için büyük birzorlayıcı etkendir. Bu tez, etkin öğrenme yöntemlerinden yararlanılarak, yarı otomatikyüz etiketlendiren bir sistem gelişitirilmesine odaklanmıştır. Sistem yüz tespit ve takipyöntemleri kullanarak videodaki yüzlerden oluşan bir veritabanı oluşturur vekullanıcıdan aldığı isimlerle etiketleme yapar. Bu veritabanı kullanılarak bir öğrenmemodeli eğitilir. Eğitim süreci boyunca da, sistem yeni karşılaşılan yüzler için kullanıcıyaisim önerileri yapar, kullanıcı ise bu isimleri onaylar ya da doğru isimleri girerekdüzeltir, böylece sistem sürekli olarak eğitim bilgileriyle güncellenir. Kullanıcı sistemdentatmin edici sonuçlar alana kadar eğitimi sürdürebilir. Yüz veritabanını oluşturmak için,videoyu anlamsal bağlamda bütünlük içeren parçalara bölmek adına , sahne sınırlarınıtespit eden bir işlemsel süreç uygulanır ve kullanıcı videodaki sahne sınırlarını belirleyenfilm kareleri arasında gezer. Yüz tespit ve takip yöntemleriye sahne sınırında bulunanyüzleri bir sonraki sahne sınırına kadar takip ederek veri toplayan bir işlemsel süreçuygulanmıştır. Etkin öğrenme için, işlem yükü açısından verimli öznitelik çıkarma vesınıflandırma yöntemleri incelenmiş ve değerlendirilmiştir. Güvenilir sonuçlar veren veverileri toplu işleyen bazı sınıflandırma yöntemlerinin ardışık veri işleyen türevleriuygulanmıştır. Öznitelik çıkarma ve sınıflandırma yöntemlerinin bileşimleri denenmiş veyüzleri tanımadaki başarılarıyla işlem yükleri göz önünde bulundurularak kıyaslanmıştır.

Özet (Çeviri)

Video annotation has become an important issue due to the rapidly increasing amount ofvideo available. For efficient video content searches, annotation has to be donebeforehand, which is a time-consuming process if done manually. Automatic annotationof faces for person identification is a major challenge in the context of content-basedvideo retrieval. This thesis work focuses on the development of a semi-automatic faceannotation system which benefits from online learning methods. The system creates aface database by using face detection and tracking algorithms to collect samples of theencountered faces in the video and by receiving labels from the user. Using this databasea learner model is trained. While the training session continues, the system starts offeringlabels for the newly encountered faces and lets the user acknowledge or correct thesuggested labels hence a learner is updated online throughout the video. The user is freeto train the learner until satisfactory results are obtained. In order to create a facedatabase, a shot boundary algorithm is implemented to partition the video intosemantically meaningful segments and the user browses through the video from oneshot boundary to the next. A face detector followed by a face tracker is implemented tocollect face samples within two shot boundary frames. For online learning, featureextraction and classification methods which are computationally efficient areinvestigated and evaluated. Sequential variants of some robust batch classificationalgorithms are implemented. Combinations of feature extraction and classificationmethods have been tested and compared according to their face recognition accuracy andcomputational performances.

Benzer Tezler

  1. Türkçe sözcük anlam belirsizliği giderme

    Word sense disambiguation for Turkish

    BAHAR İLGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  2. Between cosmopolitan and national outlook: The BBC world news' coverage of the Syrian refugee crisis

    Kozmopolitan ve ulusal bakış arasında: BBC world news'ün Suriyeli mülteci krizini haberleştirmesi

    SERGÜL NGUYEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNCİ ÇINARLI

  3. Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty

    Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi

    GÖNÜL ULUDAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

  4. Sare: a sentiment analysis research environment

    Sare: bir duygu analizi araştırma ortamı

    MUS'AB HABİB HUSAİNİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN

  5. Semi-automatic acqusition of semantic taxonomy from large text corpora for Turkish semantic lexicon construction

    Türkçe anlamsal sözlük yapımı için büyük metin derlemelerinden anlamsal taksonominin otomatik elde edinimi

    AYŞE ŞERBETÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP ORHAN