150

301 views
231 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
301
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
6
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

150

  1. 1. TUVDBS VİDEO VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMİ Deniz TAŞKIN Nurşen SUÇSUZ
  2. 2. Önceki Çalışmalar <ul><li>Multimedya Dosyalarında Index Yapısı (TV Tree) </li></ul><ul><li>Çokluortam Veritabanlarında Genişletilmiş Hashing Kullanımı </li></ul><ul><li>Çoklu ortam veri tabanlarında R Tree kullanımı </li></ul><ul><li>Histogram Tabanlı Nesne Çıkarımı </li></ul>
  3. 3. Çalışmalarımız <ul><li>Nesneler Arasındaki Uzaysal İlişkiler Üzerine Bir Uygulama </li></ul><ul><li>Sıkıştırılmış Ortamda Çerçeve Tipine Dayalı Gerçek Zamanlı Sahne Değişimi Belirleme </li></ul><ul><li>TUVDBS Video Veritabanı Yönetim Sistemi </li></ul>
  4. 4. TUVDBS VİDEO VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMİ
  5. 5. Amaç <ul><li>Popüler olarak kullanılan sistemlerde video içeriğinin yönetimi </li></ul><ul><li>Kullanıcı yada uygulamalara daha önceden kaydedilmiş ortamdaki bilgiyi tanıma, geri alma yada filtreleme yeteneği sağlamak </li></ul><ul><li>Video verisinin yorumlanarak saklanması ve gerektiğinde en hızlı biçimde geri çağrılabilmesi </li></ul>
  6. 6. Gereksinimlerimler <ul><li>Bir video veri tabanı sistemi kullanıcıya aradığını en kısa sürede ve doğru şekilde geri verebilmelidir. Bu hiçbir gereksinime gerek olmadan bir operatörün videoları bire bir izleyerek anahtar kelimeler çıkarması ve veri tabanına eklemesi yoluyla kolayca gerçekleştirilebilir. Operatör video görüntüsünü işlemek için video üzerinde durdurma, geri-ileri alma, devam etme gibi işlemler yapmak zorundadır. Kullanıcı anahtar kelimeleri girerek kolayca aradığı video görüntüsüne hızlı ve doğru bir şekilde ulaşabilir. </li></ul><ul><li>Fakat hiçbir otomasyon içermeyen bu sistem, operatör gereksinimi ve uzun video işleme süresi nedeniyle hiçbir zaman tercih edilmeyecektir. Zira bir sahnenin kendisini takip eden sahneden ayrılabilmesi için operatör işlemlerinin sıkça gerçekleştirilmesi gerekmektedir. </li></ul>Operatör işlemleri
  7. 7. Sistem önerisi <ul><li>Geliştirilecek veritabanı sistemi operatör işlemlerini en aza indirgemelidir. </li></ul><ul><li>Yönetici ara yüzünde video verisinin işlenmesini kolaylaştıracak nesne çıkarıcı, sayıcı birimler bulunmalıdır. </li></ul><ul><li>Nesneler arasındaki konum ilişkileri akıllı bir birim tarafından yorumlanmalıdır. </li></ul><ul><li>Sıkıştırılmış ortamda çalışan algoritmalar içermelidir. </li></ul>
  8. 8. TUVDBS Video Veritabanı Sistemi Video Verisi Sahne Değişimi Algılayıcı Sahneler Nesne ayırıcı Nesne sayıcı Anahtar kelimeler Kullanıcı Anahtar kelimeler Topolojik ilişkiler Topolojik ilişki benzerlik puanlayıcı Sorgulama Birimi Veri tabanı Yönetici arayüzü Kullanıcı arayüzü
  9. 9. Video İşleme <ul><li>Video içeriğinin incelenerek sahne geçişlerinin belirlenmesi </li></ul><ul><li>2 dakikalık video görüntüsünde 4000 çerçeve bulunmakta. Her bir çerçeve için : </li></ul>Çerçeve kaydet() , Renkli h istogram çıkar() Bir önceki histogram ile karşılaştır() Sahne değişimini kontrol et()
  10. 10. MPEG <ul><li>Birbirine yakın piksellerin akan görüntüde büyük oranda değişmemesi özelliğini kullanır. </li></ul>
  11. 11. Çerçeve yapısı
  12. 12. Hareket Vektörü Hareket vektörü Makro blok
  13. 13. Sahne Değişimi Algılayıcı
  14. 14. Nesne Ayırıcı
  15. 15. Topolojik ilişki benzerlik puanlayıcı
  16. 16. SONUÇ <ul><li>Sayısal video görüntülerinin büyük bir oranı MPEG video sıkıştırma metodu kullanılarak saklanmaktadır. </li></ul><ul><li>Mpeg video sıkıştırma metodu standartlaşmıştır ve gerçek zamanlı olarak dahi çalışabilmektedir. </li></ul><ul><li>Mpeg biçiminde sıkıştırılmış dosya, video görüntüleri hakkında değerli bilgiler içermektedir. </li></ul><ul><li>Bu bilgileri kullanmak işlemci zamanı açısından çok büyük bir kazanç sağlamaktadır. </li></ul>
  17. 17. Gelecek Çalışmalar
  18. 18. Gelecek Çalışmalar <ul><li>A survey on content based access to image and video database, Kjertsi Aas, Line Eikvil, Doktora Tezi </li></ul>Şekil 5. Çerçeve birleştirme metodu
  19. 19. Gelecek Çalışmalar <ul><li>Spatio-temporal Browsing Of Multimedia, Ramazan Savas Aygün, STATE UNIVERSITY OF NEW YORK, Mayıs 2003, Doktora Tezi </li></ul>Şekil 6. Arka plan gözatma metodu
  20. 20. <ul><li>Teşekkürler </li></ul>

×