MPEG-7 uyumlu video veri tabanlari için önemli nesnelerin otomatik olarak bulunmasi

Simple item page
buir.contributor.authorGüdükbay, Uğur
dc.contributor.authorBaştan, Muhammeden_US
dc.contributor.authorGüdükbay, Uğuren_US
dc.contributor.authorUlusoy, Özgüren_US
dc.coverage.spatialAydın, Turkey
dc.date.accessioned2016-02-08T11:37:22Z
dc.date.available2016-02-08T11:37:22Z
dc.date.issued2008-04en_US
dc.departmentDepartment of Computer Engineeringen_US
dc.descriptionDate of Conference: 20-22 April 2008
dc.descriptionConference name: 2008 IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference
dc.description.abstractBu çalışma, genel olarak nesneye dayalı endekslemeyi destekleyen, özel olarak MPEG-7 uyumlu veritabanları için, videolardan önemli nesnelerin otomatik olarak çıkarılmasını saglayabilecek bir yöntem sunmaktadır. Şimdiye kadar yapılan benzer çalışmalar genellikle resimler üzerinde yoğunlaşmış ve sadece ilk bakışta dikkati çeken alanları bulmaya çalışmıştır. Önerilen yöntem ise videolar üzerinde çalışmak için tasarlanmış olup sadece ilk bakışta dikkat çeken bölgelerin değil, videonun endekslenmesi için önemli sayılabilecek bölgelerin de bulunabilmesini amaçlamaktadır. Bunun için önce video kareleri bölütlere ayrılmakta, sonra her bölüt için yerel ve genel renk, biçim, doku ve hareket bilgileri hesaplanmakta, son olarak bu özellikler kullanılarak eğitilmiş bir destek vektor makinesi (SVM) kullanılarak bölgelerin önemli olup olmadığına karar verilmektedir. İlk deney sonuçları önerilen y öntemin başarılı olduğunu ve elde edilen nesnelerin öncekilere g öre anlamsal olarak daha iyi olduğunu göstermektedir. We describe a method to automatically extract video objects, which are important for object-based indexing of videos in an MPEG-7 compliant video database system. Most of the existing salient object detection approaches detect visually conspicuous image structures, while our method aims to find regions that may be important for indexing in a video database system. Our method works on a shot basis. We first segment each frame to obtain homogeneous regions in terms of color and texture. Then, we extract a set of local and global color, shape, texture and motion features for each region. Finally, the regions are classified as being salient or non-salient using SVMs trained on a few hundreds of example regions. Experimental results from news video segments show that the proposed method is more effective in extracting the important regions in terms of human visual perception. ©2008 IEEE.en_US
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-02-08T11:37:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bilkent-research-paper.pdf: 70227 bytes, checksum: 26e812c6f5156f83f0e77b261a471b5a (MD5) Previous issue date: 2008en
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2008.4632733en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/26840
dc.language.isoTurkishen_US
dc.publisherIEEE
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2008.4632733en_US
dc.source.title2008 IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, SIUen_US
dc.subjectAutomatic extractionsen_US
dc.subjectHomogeneous regionsen_US
dc.subjectHuman visual perceptionsen_US
dc.subjectImage Structuresen_US
dc.subjectMotion featuresen_US
dc.subjectNews videosen_US
dc.subjectSalient object detectionsen_US
dc.subjectVideo database systemsen_US
dc.subjectVideo objectsen_US
dc.subjectFeature extractionen_US
dc.subjectImage analysisen_US
dc.subjectIndexing (of information)en_US
dc.subjectMotion Picture Experts Group standardsen_US
dc.subjectObject recognitionen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectTexturesen_US
dc.subjectVideo recordingen_US
dc.subjectDatabase systemsen_US
dc.titleMPEG-7 uyumlu video veri tabanlari için önemli nesnelerin otomatik olarak bulunmasien_US
dc.title.alternativeAutomatic extraction of important objects for an MPEG-7 compliant video database systemen_US
dc.typeConference Paperen_US

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Automatic extraction of important objects for an MPEG-7 compliant video database system [MPEG-7 uyumlu vi̇deo veri̇ tabanlari i̇çi̇n önemli̇ nesneleri̇n otomati̇k olarak bulunmasi].pdf
Size:
718 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Full printable version
Download

Collections

Scholarly Publications - Computer Engineering