Automated content-based video analysis and management
İçerik tabanlı otomatik video analizi ve yönetimi
- Tez No: 864985
- Danışmanlar: PROF. DR. COŞKUN BAYRAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Arkansas at Little Rock
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Dijital videoların bir bilgi kaynağı olarak kullanımının hızla yaygınlaşması, video verilerinin kullanılabilirliği ve miktarında önemli bir artışa yol açmıştır. Multimedya uygulamaları büyük hacimli karmaşık video veri kümelerini kullanır ve üretir. İlgili bilgilerin manuel olarak indekslenmesi, aranması, taranması ve alınması hem hesaplama açısından pahalı hem de zaman alıcı olduğundan, bu işlemleri gerçekleştirebilecek verimli ve makul mekanizmalara ihtiyaç vardır. Bu tez, otomatik içerik tabanlı video analizi ve yönetimi için video işlemenin zorluklarını sıralamaktadır. Daha spesifik olarak, burada sunulan çalışma, video dizilerini çekimlere bölmek için zamansal video segmentasyonunu, video özetleri oluşturmak ve içerik tabanlı video tarama ve erişimini etkinleştirmek için hem sıkıştırılmış hem de sıkıştırılmamış video dizilerinden temsili anahtar karelerin alt kümesini çıkarmayı, video indeksleme şemalarının oluşturulmasını içerir. hem web hem de mobil ortamlarda kolayca göz atılabilen ve erişilebilen video içeriği için, sıralı taramaya gerek kalmadan ilgili video içeriğine erişimi kolaylaştıracak video segmentlerini kategorize edecek video sınıflandırma çerçevesi ve video verilerini bir ağaçta düzenlemek için video açıklamalarına yönelik hiyerarşik kümeleme tabanlı şema dayalı hikaye yapısı. Bu araştırma, video içeriğinin daha iyi anlaşılmasını sağlamak için etkili video analizini kolaylaştırmaya yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Önerdiğimiz teknikler daha güvenilir ve verimli bir video içeriği açıklamasına olanak sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Rapid expansion in the use of digital videos as an information source has led to a significant increase in the availability and the amount of video data. Multimedia applications use and generate large volume of complex video data sets. Since manual indexing, searching, browsing, and retrieval of relevant information are both computationally expensive and time consuming, efficient and reasonable mechanisms that can perform these operations are needed. This dissertation sorts out the challenges of video processing for automated content-based video analysis and management. More specifically, the work presented here include temporal video segmentation to partition video sequences into shots, extracting subset of representative key frames from both compressed and uncompressed video sequences to create video summaries and enable content-based video browsing and retrieval, construction of video indexing schemas for easily browsable and accessible video content in both web and mobile environments, video classification framework to categorize the video segments that will ease in accessing the relevant video content without sequential scanning and hierarchical clustering based schema for video annotation to organize the video data in a tree-based story structure. This research aims helping to facilitate effective video analysis to provide better understanding of video content. The techniques that we propose could enable a more reliable and efficient video content description.
Benzer Tezler
- Optimizing artistic process: Exploring efficient environment creation workflows in gaming industry
Sanatsal sürecin optimizasyonu: Oyun endüstrisinde verimli çevre oluşturma süreçlerinin incelenmesi
EMRAH ÖZÇİÇEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- İnşaat firmalarında bilgi yönetimi
Başlık çevirisi yok
AHMET ALTUNBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBina Yapım Yönetimi Bilim Dalı
PROF. DR. YILDIZ SEY
- Aircraft detection from large scale remote sensing images with deep learning techniques
Büyük ölçekli uzaktan algılama görüntülerinden derin öğrenme teknikleriyle uçak tespiti
MEHMET SOYDAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Innovation management in design-intensive family firms from office furniture manufacturing industry: A dynamic capability perspective from an emerging market
Ofis mobilyası imalat sanayisindeki tasarım yoğun aile firmalarında inovasyon yönetimi: Gelişmekte olan bir pazardan dinamik yetenek perspektifi
SELİN GÜLDEN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ER
- Hava araçları kokpitlerinde makine öğrenmesi tabanlı tahmine dayalı kullanıcı arayüzü
Machine learning prediction based ui for aircraft cockpit
BİLGE TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN