Görüntü özelliklerinin değişimine göre haber videolarının özetlenmesi

Abstract

Çoklu ortam teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte, günlük hayatta video kullanımı da artmaktadır.Kaydedilmiş video görüntüleri üzerinde gerektiğinde arama da yapılabilmelidir. Büyük boyutlardaki verileriçinde arama yapmak ve sonuç elde etmek, zaman alıcı bir işlem olduğundan video özetleme konusundayapılan çalışmalar günümüzde önem kazanmaktadır. Video özetleme, görüntü akışına bağlı olarak oluşansahne değişimlerini değerlendirerek video içeriğine ait görüntünün elde edilmesidir.Bu çalışmada, haber videolarını özetleyen bir sistem tasarlanmıştır. Haber videoları, geriye dönük en fazlatarama yapılan ve ayrıca, sahne değişiminin en fazla olduğu video türlerinden biridir. Haber videolarının, enaz kullanıcı müdahalesi ile ve videonun geneli hakkında yeterli bilgi verecek şekilde özetlenmesi, ileridearama yapmak istendiğinde sonucun hızlı bir şekilde alınması açısından önemlidir.Bu çalışmada, video akımı özetlenirken görüntünün renk, kenar ve doku özellikleri değerlendirilmiştir. İlkolarak, görüntünün temel özelliği olan ve performans açısından hızlı değerlendirilen renk özelliği elealınmıştır. Renk, 64-bin histogram yöntemiyle değerlendirilmiştir. Renk değişimi belli bir eşik değerindenbüyük ise resmin kenar bilgisi değerlendirilmiştir. Kenar bilgisi, kenar değişim oranı yöntemi kullanılarakdeğerlendirilmiştir. Eğer resmin kenar değişimi, belli bir eşik değerinden büyük ise doku özelliğideğerlendirilmiştir. Doku özelliği, 0o -180o aralığında 30o'lik açı farkları ile Gabor filtresi uygulanarakdeğerlendirilmiştir. Bu yöntemin performansı zaman açısından kötü olduğundan, sistemin genelperformansını artırmak için doku özelliği en son değerlendirilmiştir.Geliştirilen video özetleme sistemi ile, farklı içerik çeşitlerine sahip olmasına özen gösterilerek seçilmiş 25haber videosu özetlenmiştir. Özetlenen videolar 40 kullanıcıya gösterilerek eksik veya fazla olduğunudüşündükleri görüntüleri işaretlemeleri istenmiştir. Kullanıcıların yorumları Ortalama Yaklaşık Doğrulukyöntemi ile değerlendirildiğinde geliştirilen sistemin başarı oranı %98 olarak ölçülmüştür.Anahtar Kelimeler : Video özetleme, video arşivleme, 64-bin histogram , kenar değişim oranı, Gabor filtrebankası.