Geri Dön

Negatif olmayan matris ayrıştırma yöntemi ile video parmak izi çıkarımı

Video fingerprinting via non-negative matrix factorizations

  1. Tez No: 310394
  2. Yazar: ÖZGÜN ÇIRAKMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bu tez kapsamında, pek çok alanda kullanılan video parmak izi sistemlerinin özellikle videoda kopya sezme alanında kullanımı üzerinde durulmuştur. Kopya sezme problemlerinde bir parmak izi sisteminin, aynı video içeriğinin kopyasını bozulmaya uğramış olsa dahi sezebilmesi istenir. Bu yüzden video parmak izi sistemleri video verisine uygulanabilecek global bozulmalara (sıkıştırma, çerçeve hızını değiştirme, gürültü, gama bozulması vb.) ve geometrik dönüşümlere (aynalama, kaydırma, kırpma, yeniden boyutlandırma gibi) karşı dayanıklı olmalıdır. Pratikte kopya sezme alanında kullanılan arama-getirme sistemleri, kendilerine verilen bir videonun, daha önceden parmak izi çıkarma uygulaması tarafından veritabanına kaydedilmiş videolar arasında olup olmadığını anlamaya çalışır. Bu çalışmada biri anahtar-çerçeve, diğeri içerik tabanlı olmak üzere iki video parmak izi çıkarma yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin her ikisinde de video çerçevelerinden negatif olmayan matris ayrıştırma (NOMA) yöntemi ile elde edilen baz ve kodlama matrisleri kullanılarak elde edilen video parmakizi vektörlerinin kullanımı önerilmektedir. Performans testleri TRECVID 2002, 2009 ve 2010 veritabanlarından alınan video klipleri üzerinden gerçeklenmiştir ve başarım doğruluk, hatırlama ve bunların harmonik ortalaması olan kopya tespit başarım oranı (DCR) cinsinden raporlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Modelling and retrieving video content is a difficult problem due to increasing amounts of media in applications such as broadcast monitoring, P2P network filtering or copy detection and constraints on media content representations. Video fingerprinting systems have been proposed to deal with such problems and used in wide range of applications. Copy detection features of video fingerprinting systems are the main concern of this work. In copy detection applications, a fingerprinting system should be able to match an input query video clip with its original content which has been previously introduced to the system. Thus, video fingerprinting system should be robust aginst possible modifications on input data. These modifications are generally mentioned under two different classes as global distortions and geometric transformations. Video re-encoding, frame rate conversion, changes in brightness, contrast and gamma, introduction of additive noise and blur can be given as examples of global distortions while flipping, shifting, cropping and resizing attacks are the examles of geometric transformations. In this work two video fingerprinting approaches are proposed. Both approaches use non-negative matrix factorization (NMF) as feature extraction tool but differs especially in selection of the input data. In the first approach, extracted fingerprints only correspond to the selected key-frames of the input video clip, while in the content based second method fingerprints are extracted for groups of successive frames. Proposed systems are tested on TRECVID 2002, 2009 and 2010 video databases and performance of the system is evaluated by using precision and recall rates as well as their harmonical average DCR (detection cost rate).

Benzer Tezler

  1. Artımsal negatif olmayan matris ayrıştırma ile gözetleme türü videolarda arka plan modelleme

    Background modeling in video surveillance via incremental nonnegative matrix factorization

    SERHAT SELÇUK BUCAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  2. Deep unfolding for clutter removal in ground penetrating radar

    Yere nüfuz eden radarda kargaşa gidermek için derin katman açma

    SAMET ÖZGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  3. Perceptual audio source separation by subspace learning

    Altuzay öğrenme ile algısal ses kaynak ayrıştırma

    SERAP KIRBIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  4. Çoklu spektral ve pankromatik uydu görüntülerinin füzyonu için negatif olmayan matris ayrıştırma (NOMA) tabanlı yeni bir yöntem

    A new method for non-negative matrix factorization for the fusion of multiple spectral and panchromatic satellite images

    İBRAHİM İŞLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN YAZGAN ERER

  5. Dengesiz veri kümeleri için yenilikçi bir hibrit yaklaşım: IQCM metodolojisi ve karşılaştırmalı performans analizi

    An innovative hybrid approach for imbalanced datasets: IQCM methodology and comparative performance analysis

    MUSTAFA YAVAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYSUN GÜRAN