Erişim Teknikleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Video İçeriğine Dayalı Erişim Teknikleri
Son zamanlarda, multimedya uygulamaları, kullanılabilir işlem gücü ve bant genişliğindeki monoton artış nedeniyle patlayıcı bir büyüme yaşıyor. Bu, etkili ve verimli bir şekilde organize edilmesi ve saklanması gereken büyük miktarlarda medya verilerinin üretilmesini gerektirir.
Bu uygulamalar çok büyük miktarlarda multimedya verisi oluşturup kullanırken, bunları düzenleme ve arama teknolojileri henüz başlangıç aşamasındadır. Bu veriler genellikle, kullanıcıların gerekli bilgilere ulaşmasını sağlamak için arama motorları kullanılarak multimedya arşivlerinde saklanır.
Bir veri havuzunda arama yapmak, etkinliği genel olarak gerekli bilgiyi elde etmedeki başarıyı veya başarısızlığı belirleyen, iyi bilinen önemli bir görevdir. Web’in patlamasıyla kazanılan değerli bir deneyim, geniş dijital bilgi havuzlarının kullanışlılığının, erişim yöntemlerinin etkinliği ile sınırlı olmasıdır.
Özetle, yukarıdaki ifade, etkili arama teknikleri sağlamanın büyük önemini vurgulamaktadır. Alfanümerik veritabanları için google, yahoo, msn ve excite gibi birçok portala Web aracılığıyla geniş çapta erişilebilir hale geldi. Bu arama motorları, saklanan bilgilere erişmek için kullanıcılarına anahtar kelime tabanlı arama modelleri sağlar, ancak bu arama motorlarının hatalı arama sonuçları bilinen bir dezavantajdır.
Multimedya verileri için, yapılandırılmamış bilgileri (video gibi) metinsel terimler kullanarak açıklamak etkili bir çözüm değildir çünkü bilgiler bir dizi ifadeyle benzersiz bir şekilde açıklanamaz. Bunun başlıca nedeni, insan görüşlerinin kişiden kişiye değişmesidir, öyle ki iki kişi tek bir görüntüyü tamamen farklı ifadelerle betimleyebilir.
Bu nedenle, çoklu ortam verilerinin oldukça yapılandırılmamış doğası, anahtar kelimeye dayalı arama tekniklerini yetersiz kılmaktadır. Video akışları, doğal zamansal boyutlarına ek olarak görüntü ve ses gibi hemen hemen tüm diğer biçimleri içerdiklerinden multimedya verilerinin en karmaşık biçimi olarak kabul edilir.
Genel olarak multimedya verilerinin ve özel olarak video verilerinin aranmasını sağlayan umut verici bir çözüm, içerik tabanlı arama ve geri alma kavramıdır.
Temel fikir, video verilerine içeriklerine göre, örneğin görsel içerik özelliklerinden birini kullanarak erişmektir. İçerik tabanlı aramanın önemini fark eden araştırmacılar konuyu araştırmaya ve yaratıcı çözümler önermeye başladılar. Önerilen video indeksleme ve alma prototiplerinin çoğu aşağıdaki iki ana aşamaya sahiptir:
Aşağıdaki adımlardan oluşan veritabanı doldurma aşaması: bu adımın amacı, bir video akışını, daha sonra indeksleme için temel birimler olarak hizmet eden bir dizi anlamlı ve yönetilebilir segmente ayırmaktır.
Anahtar çerçeve seçimi. Bu adım, o çekimin göze çarpan özelliklerini yakalayan temsili çerçeveler seçerek her çekimdeki bilgileri özetlemeye çalışır. Anahtar çerçevelerden düşük seviyeli özelliklerin ayıklanması gerekir.
Bu adım sırasında, bazı düşük seviyeli uzamsal özellikler (renk, doku, vb.), ana karelere ve dolayısıyla çekimlere endeks olarak kullanılmak üzere çıkarılır. Zamansal özellikler (örneğin, nesne hareketi) de kullanılır. Geri alma aşaması. Bu aşamada, sırayla benzerlik eşleştirme işlemlerini gerçekleştiren ve (bulunursa) benzer verileri kullanıcıya geri döndüren bir sorgu sisteme sunulur.
Bu yazıda, bu aşamaların her biri incelenecek ve açıklanacaktır. Ayrıca, arka plan, mevcut araştırma yönleri ve öne çıkan sorunlar tartışılacaktır.
VİDEO ÇEKİMİ SINIR TESPİTİ
Video veritabanlarını indekslemenin ilk adımı (verimli erişimi kolaylaştırmak için), saklanan video akışlarını analiz etmektir. Video analizi iki aşamada sınıflandırılabilir: çekim sınırı algılama ve anahtar kare çıkarma. Birinci aşamanın amacı, bir video akışını bir dizi anlamlı ve yönetilebilir bölüme ayırmaktır, oysa ikinci aşama, bir veya daha fazla temsili çerçeve kullanarak her bir çekimi soyutlamayı amaçlar.
Genelde hareketli görüntülerde ardışık kareler (hareketsiz resimler) kendi aralarında büyük benzerlikler taşır ancak bu genelleme çekim sınırlarında doğru değildir. Çekim, bir kamera kullanılarak çekilen bir dizi karedir.
Bir çekimin sınır noktasındaki bir çerçeve, bir sonraki çekime ait ardışık kareden arka plan ve içerik bakımından farklılık gösterir. Özetle, bir sınır noktasındaki iki kare, bir kameradan diğerine geçişin bir sonucu olarak önemli ölçüde farklılık gösterecektir ve bu, sahne değişikliklerini algılamaya yönelik çoğu otomatik algoritmanın bağlı olduğu temel ilkedir.
Video akışlarında bulunan büyük miktarda veri nedeniyle, neredeyse tamamı sıkıştırılmış biçimde iletilir ve saklanır. Dijital videoyu sıkıştırmak için çok sayıda algoritma olmasına rağmen, MPEG formatı en ünlüsüdür ve mevcut uluslararası standarttır.
MPEG’de, JPEG standardında kullanılana benzer bir DCT tabanlı (Ayrık Kosinüs Dönüşümü tabanlı) algoritma kullanılarak uzamsal sıkıştırma elde edilir. Bu algoritmada, her çerçeve bir dizi bloğa (8×8 piksel) bölünür, ardından bu bloklara DCT dönüşümü uygulanır.
Ev internet çeşitleri
Bilgiye erişim Yolları
Bilgi Erişim Sistemleri
Ölçümsüz bağlantı kuruldu
Analog haberleşme ve sayısal haberleşme arasındaki farklar
Kablosuz bağlantı Türleri
İnternet bağlantı Türleri
Sayısal HABERLEŞME nedir
Üretilen katsayılar daha sonra kuantize edilir ve verilerin gerçek sıkıştırılmasını sağlayan bir teknik olan entropi ile kodlanır. Öte yandan, zamansal sıkıştırma, video akışlarındaki ardışık kareler arasındaki benzerliğe bağlı olan bir hareket dengeleme tekniği kullanılarak gerçekleştirilir.
Temel olarak, bu teknik bir video akışının ilk resmini (I karesi) komşu karelere referans vermeden kodlarken, birbirini takip eden resimler (P veya B kareleri) genellikle bu referans kare(ler)inin farklılıkları olarak kodlanır.
Ham dijital videonun işlenmesinde gereken büyük miktarda işlem gücü göz önüne alındığında, doğrudan sıkıştırılmış veriler üzerinde çalışmak ve video akışlarını değiştirmeden önce sıkıştırmayı açma ihtiyacından kaçınmak gerçek bir avantaj haline gelir.
Şablon eşleştirme, histogram karşılaştırması, blok tabanlı karşılaştırma, istatistiksel modeller, bilgiye dayalı yaklaşım, AC katsayılarının kullanımı, hareket vektörlerinin kullanımı ve denetimli öğrenme sistemlerinin kullanımıdır.
ANAHTAR ÇERÇEVE SEÇİMİ
Çoğu video analiz sistemindeki ikinci aşama, bir veya daha fazla kare kullanarak tüm çekimi soyutlamayı amaçlayan KF’lerin seçim sürecidir. İdeal olarak, her çekimi aslına sadık kalarak temsil edebilecek minimum KF setini seçmemiz gerekir. KF’ler, tarama sisteminde çekimi temsil etmek için kullanılabileceği gibi erişim noktaları olarak da kullanılabildikleri için bir çekimdeki en önemli karelerdir.
Ayrıca, her çekimi bir dizi kareyle temsil etmenin bir avantajı, daha sonra tartışılacağı gibi, herhangi bir içerik analiz sisteminin kare kare temelde benzerlik eşleştirmesi yapması için gereken hesaplama yükünün azalmasıdır. KF’lerin seçimi, görsel bilgi erişiminde aktif araştırma alanlarından biridir ve önerilen bazı yaklaşımların hızlı bir incelemesi aşağıdadır.
Bir çekimi M kümeye bölmek, ardından küme merkezine en yakın kareyi bir KF olarak seçmek için kümeleme algoritmaları önerilmiştir. Hiyerarşik kümeleme kullanarak KF’lerin üretimine renk sabitliği özelliğini uygulayan bir aydınlatma değişmez yaklaşımı önerilmiştir.
VCR sistemi, KF’leri (AFS ve ALD) seçmek için iki algoritma kullanır. AFS, seçimin performansını ve güvenilirliğini daha da geliştirmek için biri giriş boyutuna dayalı, ikincisi bir atış etkinliği kriterine dayanan iki eşik uyarlama seviyesi kullanan, dinamik olarak uyarlanmış bir algoritmadır.
AFS, DC çerçevelerinin parlaklık farklarının birikmiş çerçeve toplamını kullanır. İkinci algoritma olan ALD, mutlak parlaklık farkını kullanır ve her kareye uyum düzeyi için istatistiksel bir kriter kullanır.
Analog haberleşme ve sayısal haberleşme arasındaki farklar Bilgi Erişim Sistemleri Bilgiye erişim Yolları Ev internet çeşitleri İnternet bağlantı Türleri Kablosuz bağlantı Türleri Ölçümsüz bağlantı kuruldu Sayısal HABERLEŞME nedir