Dinamik bercestelik tabanlı video uyarlama

Akıllı telefon, tablet ve küçük ekranların multimedya içerik için kullanımının artmasıyla birlikte video uyarlama, kullanıcı deneyimini zenginleştirmek için önemli bir araç haline geldi. Bu tezde, videolardaki önemli içeriği tespit etmek ve video uyarlama yapabilmek için konumsal ve zamansal olarak seyircinin dikkatini çeken noktalara dayanan, yeni bir içerik bazlı yaklaşım sunuyoruz. Önerdiğimiz metot görüntülerde dikkati çeken bölgelerin uyarlama sırasında korunmasını sağladığı gibi, videonun kareleri arasında da zamansal uyumu kaybetmemektedir. Ayrıca tezde bu uygulama için özel olarak tasarlanmış bir dinamik bercestelik metodu öneriyoruz. Bu metot görüntülerde dikkati çeken noktaları zaman içinde izleyerek tutarlılığı sağlıyor. Sunduğumuz yaklaşımın kalitesini beş farklı video hedeflendirme metoduyla niteliksel ve niceliksel olarak kıyaslayarak gösteriyoruz. Niceliksel değerlendirme diğer tüm video hedeflendirme çözümlerine uygulanabilmesi için genel görüntü/video kalite ölçütleriyle yapılmıştır. Nicel ve nitel değerlendirme arasında bulduğumuz korelasyonu kullanarak hâlihazırda bulunan niceliksel ölçütlerin birleşiminden oluşan yeni bir ölçüt sunuyoruz. Sunduğumuz bu ölçüt ile nicel sonuçlara olabildiğince yakın sonuçlar verilmiştir. Bu ölçütün video uyarlama metotlarını kıyaslamak için kıyaslamak için kullanılabileceğini düşünüyoruz.