Content-based video copy detection
İçerik tabanlı video kopya bulma
- Tez No: 385031
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Son yıllarda, otomatik video kopya bulmaya olan ihtiyaç yeni teknolojik gelişmelerle birlikte artmıştır. Genellikle, geliştirilen sistemin büyük veritabanlarına uygulanabilmesi için birkaç zorunlu gereksinimi karşılaması gerekmektedir. Gereksinimler yüksek doğruluk bulma, düşük karşılaştırma karmaşıklığı ve düşük hafıza ihtiyacıdır. Bu amaçla, bu tez kapsamında, öznitelik çıkarma, nicemleme tabanlı indeksleme ve geometric doğrulama olmak üzere üç ana bölümden oluşan bir içerik tabanlı kopya bulma sistemi önerilmektedir. Öznitelik çıkarma bölümünde, referans ve sorgu videolardan, benzerlik hesaplamalarında kullanılmak için yerel uzamsal ve uzamsal-zamansal öznitelikler çıkartılmaktadır. Uzamsal uzayda, ölçek değişimsiz öznitelik dönüşümü (SIFT), Karşıt SIFT, Çevirme Değişimsiz SIFT ve Hızlandırılmış Dayanıklı Dönüşüm (SURF) tanımlayıcıları, uzamsal-zamansal uzayda, Dönüşüm Değişimleri Histogramı (HoG) ve Hareket Sınır Histogramı (MBH) tanımlayıcıları hesaplanmıştır. İkinci bölümde, yerel öznitelikler arasında hızlı karşılaştırma yapabilmek için, yerel tanımlayıcılar, üç yeni önerilen Kelime Çantası, Hamming Yerleştirme ve Çarpım Nicemlemesi indekleme metodlarıyla indekslere nicemlenmektedir. Son adımda, öznitelik indekslerinin eşleşmesi sırasında doğru eşleşmeyen noktalar olabileceği için, her iki uzamsal ve uzamsal-zamansal öznitelikler için, geometrik modeli uygularak sonuçları iyileştiren bir geometri son basamağından faydalanılmaktadır. Ayrıca, yerel ilgi noktaları bilgisini kodlayan yoğun bir geometrik imza hesaplanmaktadır. Test sonuçları, iyi bilinen TRECVID 2009 içerik tabanlı kopya bulma veritabanında sunulmaktadır. Sonuçlar göstermektedirki, Çevirme değişimsiz SIFT, Hamming yerleştirme, iyileştirilmiş zayıf geometrik tutarlılık ve görsel grup ikili imza kombinasyonu en iyi toplam sonucu vermektedir.
Özet (Çeviri)
In recent years, need in automatic video copy detection has been increased rapidly with the recent technical developments. In general, a developed system should provide a few requirements to conduct over large database including high detection accuracy, low comparison time and low memory usage. For that purpose, within the scope of the thesis, we propose a content-based video copy detection system that consists of three crucial stages namely feature extraction, quantization-based indexing and geometric verification. In feature extraction stage, local spatial and spatio-temporal features are extracted from reference and query videos to be used for similarity score calculation. In spatial domain, Scale Invariant Feature Transform (SIFT), Opponent SIFT, Flip Invariant SIFT (F-SIFT) and Speed Up Robust Transform (SURF) descriptors, in spatio-temporal domain, Histogram of Orientated Gradient (HoG) and Motion Boundary Histogram (MBH) descriptors are utilized. In the second stage, in order to make efficient comparison among local features, the local features are quantized into indices with three state-of-the-art indexing schemes Bag-of-word, Hamming Embedding and Product Quantization. In the final stage, since there would be outliers during matching content indices, a geometric post-processing stage is utilized for both spatial and spatio-temporal features that impose an overall geometric model to refine the accuracy. Additionally, a compact geometric signature that encodes the local relation of interest points with binary signature is computed. The experimental results are presented on the well-known TRECVID 2009 content-based video copy detection dataset. The experiments show that combination of Flip Invariant SIFT, Hamming embedding, enhanced weak geometric consistency and visual group binary signature yields the best overall result.
Benzer Tezler
- İçerik tabanlı video kopya tespiti
Content based video copy detection
SEDA TANKIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. HAYRİ SEVER
YRD. DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ
- 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
- 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
- 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
- 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