İçerik tabanlı video kopya tespiti
Content based video copy detection
- Tez No: 321338
- Danışmanlar: PROF. HAYRİ SEVER, YRD. DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Çoğul ortam ve iletişim teknolojileriyle birlikte sayısal ortamların varlığı muazzam bir şekilde artmıştır. Bu da beraberinde büyük boyuttaki videoların yönetilmesini, içeriklerinin analiz edilmesini ve fikir haklarının korunmasını gerekli kılmıştır. Gizli damgalama yöntemine alternatif olan içerik tabanlı kopya tespiti hem akademi hem de endüstri dünyasının ilgiyle araştırdığı bir konudur. Bu tez kapsamında, bir içerik tabanlı video kopya tespit metodu önerilmiştir. Önerilen yöntem temel olarak video bölütleme, öznitelik çıkartma ve videoların eşleşmesi aşamalarından oluşmaktadır. İlk olarak videolar segmentlere ayrılır. Daha sonra her bir çerçeveden öznitelikler çıkartılır. Son olarak da kopyalar oylama tabanlı eşleme yöntemi ile tespit edilir.Önerilen yöntem TRECVID 2009 içerik tabanlı kopya tespiti verisi ile test edilmiştir. Özniteliklerden elde edilen sonuçların karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The availability of digital media has grown tremendously with multimedia and communication technologies. This brings requirements in managing massive videos, analysis the content and controlling the copyright of the huge number of video. Content-based copy detection (CBCD) that is alternative to the watermarking approach is hot issue for both academia and industry.In this thesis, we propose a content based copy detection method. The proposed method mainly includes three stages: video segmentation, feature extraction and matching. Firstly videos are segmented. Then global and local features are extracted from each keyframes. Finally, copies are detected by voting based matching process.The proposed method is tested on TRECVID 2009 CBCD dataset. Results of features are compared with each other, the proposed method is promising.
Benzer Tezler
- Content-based video copy detection using multimodal analysis
Çok kipli analiz ile içerik tabanlı video kopya sezimi
ONUR KÜÇÜKTUNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY
- Content based video copy detection using motion vectors
Hareket vektörleri ile içerik tabanlı kopya video sezimi
KASIM TAŞDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Negatif olmayan matris ayrıştırma yöntemi ile video parmak izi çıkarımı
Video fingerprinting via non-negative matrix factorizations
ÖZGÜN ÇIRAKMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- Content-based video copy detection
İçerik tabanlı video kopya bulma
SAVAŞ ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Robust content-based copy detection and information theoretic indexing strategies
İçerik tabanlı video kopya sezimi ve bilgi teorisine dayalı dizinleme stratejileri
AHMET SARACOĞLU
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN