ÖZELLİK ÇIKARMA – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
ÖZELLİK ÇIKARMA
Büyük video veritabanlarına erişimi kolaylaştırmak için depolanan verilerin düzenlenmesi gerekir; bu tür bir organizasyonu yapmanın basit bir yolu, dizin yapılarının kullanılmasıdır. Video veritabanları durumunda, indekslemede kullanılan çoklu özellikleri hesaba katmak için çok boyutlu indeks yapılarına bile ihtiyacımız var.
Ayrıca, video içeriğine uygun açıklama eklemek için bu endeksleri otomatik veya yarı otomatik olarak çıkaracak araçlara ihtiyacımız var. Her video türünün kendine has özellikleri olduğunu göz önünde bulundurarak, tüm bu özellikleri yakalamak için birden çok tanımlayıcı kriter kullanmamız gerekir.
Özellik çıkarma aşamasının görevi, onları temsil etmek için seçilen anahtar çerçevelerden tanımlayıcı indeksler türetmek ve ardından indeksleri meta veri olarak kullanmaktır. Diğer benzerlik eşleştirme işlemleri, orijinal anahtar çerçeve verileri üzerinden değil, bu dizinler üzerinden gerçekleştirilecektir. İdeal olarak, videonun içerik tabanlı alımı (CBR), çok zor olan içerik semantiğinin otomatik olarak çıkarılmasına dayalı olarak gerçekleştirilmelidir.
Bu nedenle, mevcut tekniklerin çoğu yalnızca semantik ilkellerin varlığını kontrol eder veya düşük seviyeli görsel özellikleri hesaplar. Araştırma topluluğunda, uygun video indeksleme ve ek açıklama için indeksler çıkarmaya yönelik başlıca iki eğilim vardır. İlki, bu endeksleri otomatik olarak çıkarmaya çalışırken, ikinci trend, simgeleri video akışının bölümleriyle manuel olarak (insan yardımıyla) ilişkilendirerek videonun ikonik açıklamasını gerçekleştirir.
İkinci eğilimin bir örneği, açıklama görevini gerçekleştirmek için çok katmanlı bir sunum kullanır; burada her katman, video içeriğinin farklı bir görünümünü temsil eder.
Öte yandan, ilk trend olan içerik indekslerinin otomatik çıkarılması üzerine yapılan çalışmalar üç kategoriye ayrılabilir:
• Görüntü indeksleme teknikleri kullanılarak görsel öğeler için indekslerin türetilmesi. Örneğin, renk ve dokuyu alt düzey indeksler olarak kullanmak.
• Kamera hareketi (kaydırma, yakınlaştırma, vb.) için indeks çıkarma. Bu tür tekniklerde genellikle optik akış kullanılır.
• Bölge/nesne hareketi için indekslerin türetilmesi. Bir sistem, optik akış tekniklerini kullanarak çerçeveler içindeki ana nesneleri/bölgeleri algılar.
Renk ve doku, yukarıdaki sistemlerin çoğunda yaygın olarak kullanılan indeksleme özellikleridir. Renk özelliği çıkarımı, doğrudan orijinal kodu çözülmüş video karesinde veya onun DC formunda çalışabilir. Bir teknik, DC video çerçevelerinin renk uzayını (MPEG durumunda YCbCr) geleneksel RGB renk uzayına dönüştürür ve ardından RGB uzayından renk histogramları türetir. Histogramın türetilmesi birçok şekilde yapılabilir.
Verimli bir teknik, bir kod sözcüğü oluşturmak için her bir renk bileşeninin en önemli bitlerinden bazılarını kullanır. Örneğin, her bir renk bileşeninin en önemli iki biti seçilir ve 6 bitlik bir kod sözcüğü oluşturmak üzere birleştirilir. Bu kod sözcüğü, renk özelliği vektörü olarak kullanılan 64 bölmeli bir renkli histogram oluşturur. Bu histogram, hesaplama verimliliği ve temsil doğruluğu arasında iyi bir uzlaşmadır.
Literatürde doku özellik çıkarımı gerçekleştirmek için birçok teknik önerilmiştir. Bazıları otoregresyon ve stokastik modeller kullanırken diğerleri güç spektrumu ve dalgacık dönüşümü kullanır. Bu tekniklerin ana dezavantajı, hesaplama açısından pahalı olmalarıdır.
Öznitelik nedir
Görüntü işleme özellik Çıkarımı
Öznitelik çıkarma yöntemleri
Öznitelik çıkarımı
Feature Extraction yöntemleri
Öznitelik tdk
Feature extraction Nedir
ERİŞİM SİSTEMİ
Herhangi bir otomatik video indeksleme sisteminin temel amacı, kullanıcıya gerekli bilgilere erişmesi için kullanımı kolay ve etkili mekanizmalar sağlamaktır. Bu nedenle, içerik tabanlı bir video erişim sisteminin başarısı esas olarak geri alma aşamasının etkinliği ile ölçülür. Hemen hemen tüm multimedya erişim sistemleri tarafından uyarlanan genel sorgu modeli QBE’dir.
Bu modelde, kullanıcı bir görüntü veya video klip (bir video alma sistemi olması durumunda) şeklinde bir sorgu gönderir ve sistemden benzer verileri almasını ister. QBE, kullanıcıya sezgisel bir sorgu sunumu yolu sağladığı için umut verici bir teknik olarak kabul edilir. Ayrıca bir sorgulama koşulunun ifade edilme biçimi de değerlendirilecek verinin biçimine yakındır.
Gönderilen sorgunun alınması üzerine, alma aşaması, bir dizi özellik çıkarmak için onu analiz eder ve ardından benzerlik eşleştirme görevini gerçekleştirir. İkinci görevde, sorgudan çıkarılan özellikler meta verilerde depolanan özelliklerle karşılaştırılır, ardından eşleşmeler sıralanır ve bir isabetin giriş sorgusuna ne kadar yakın olduğuna bağlı olarak kullanıcıya geri gösterilir.
Buradaki temel sorun, benzerlik eşleştirme işlemlerinin nasıl ve hangi kriterlere göre gerçekleştirildiğidir. Bu merkezi tema, erişim sisteminin etkinliği ve uygulanabilirliği üzerinde çok önemli bir etkiye sahiptir. Geri alma sisteminin kalitesini, etkinliğini ve sağlamlığını artırmak için çeşitli araştırmacılar tarafından birçok teknik önerilmiştir.
Bu tekniklerden bazıları aşağıda listelenmiştir.
• Alaka düzeyi geri bildirimi. Bu teknikte kullanıcı, döndürülen kliplerin her biri için bir puan ilişkilendirebilir ve bu puan, sonraki arama aşamasını yönlendirmek ve sonuçlarını iyileştirmek için kullanılır.
• Saklanan verilerin kümelenmesi. Benzerlik eşleştirme performansını iyileştirmek için ortam verileri birkaç küme halinde gruplandırılır.
• Doğrusal kısıtlamaların kullanımı. Multimedya veri benzerliğinin daha iyi resmi tanımlarını bulmak için, bazı araştırmacılar anlık tabanlı nokta biçimciliğine dayanan doğrusal kısıtlamaların kullanılmasını önerdiler.
• Göz atma yeteneklerini geliştirme. Daha kolay ve daha etkili gezinme sağlamak için KF’leri ve mozaik resimleri kullanma.
• Zaman hizalama kısıtlamalarının kullanımı. Bu tekniğin uygulanması, video benzerliğini ölçme görevini bir kafeste minimum maliyetle yolu bulmaya indirgeyebilir. İkinci görev, dinamik programlama teknikleri kullanılarak gerçekleştirilebilir.
• Benzerlik ölçüsünün optimize edilmesi. Sorgudaki her çerçevenin veritabanındaki tüm çerçevelerle karşılaştırıldığı ayrıntılı benzerlik tekniği (hesaplama açısından engelleyici bir teknik) yerine video benzerliğini ölçmek için optimize edilmiş formüller tanımlayarak.
• İnsan temelli benzerlik kriterleri. Bu teknik, insanların büyük olasılıkla video verilerinin benzerliğini ölçmek için kullandıkları bazı faktörleri uygulamaya çalışır.
Yukarıdaki tekniklerin çoğu, iki çerçeve arasındaki benzerliğin hesaplanmasıyla sonuçlanır. Aşağıda, renk histogramlarıyla temsil edilen iki çerçevenin (I ve M) renkleri arasındaki benzerliğin normalleştirilmiş histogram kesişimi kullanılarak nasıl hesaplanabileceğine dair bir örnek verilmiştir. Sim sıfıra yaklaşırsa çerçeveler farklıdır ve bire yakınsa çerçeveler benzer renktedir.
Feature extraction Nedir Feature Extraction yöntemleri Görüntü işleme özellik Çıkarımı Öznitelik çıkarımı Öznitelik çıkarma yöntemleri Öznitelik nedir Öznitelik tdk