Detection and tracking of repeated sequences in videos
2007
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Pınar Duygulu Şahin
Abstract (TR)
Bu tez calsmasnda, bir video parcasnn daha b uy uk videolarda aranmas icin yeni bir y ontem sunuyoruz. Sunulan y ontem srallarn farkl zamanlarda yada farkl kameralarla cekilmesinden dolay ortaya ckabilecek olan g or us acs ve aydnlanma degisimlerine ve bunlara ek olarak srallardaki lm karelerinin sra ve say degisimlerine kars g urb uzd ur. Bizim algoritmamz icin sorgu gerekmemekte ve verilen medyadaki b ut un tekrarl tamamiyle otomatik olarak bulmaktad r. _Ilk olarak medyadaki lm kareleri icn renk bilgilerine ve anahtar noktalarn daglmna dayanarak benzer lm kareleri bulunmaktadr. Bunu ardndan, medyadaki tekrarlar bir agac yaps kullanlarak aranmaktadr. Son olarak da bu tekrar eden srallar daha dogru sonuclar elde edilmesi icin sadelestirilmektedir. Bu calsmann deneyleri iki adet lmde "Run Lola Run" ve "Groundhog Day", TRECVID 2004 verisindeki reklamlarda ve CIVR'in Kopye Takibi icin verdigi veritabannda yaplmstr. Bu deneylerde kopya tanmada %90'nn uzerinde, diger datasetlerinde ise %80 uzerinde dogruluk degerleri elde edilmistir. Anahtar s ozc ukler : hikaye takibi, kopya yakalama, medya takibi.
Author
Dr. Tolga Can
How to Cite
Tolga Can (Yüksek Lisans Tezi). Detection and tracking of repeated sequences in videos, 2007, Bilkent University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Bilkent University
- The Lower Danube in Late Antiquity: The case of Histria(2023)
- Oil price surges and the yield curve(2024)
- Essays on forward guidance(2014)
- Multi-armed bandit algorithms for communication networks and healthcare(2022)
- Comparative constitutional happiness in the light of the jurisprudence of the Turkish Constitutional Court(2023)
- Density functional theory investigation of linear carbon chains(2023)
