Haber bülteni videolarının haber geçişlerinin belirlenmesi
Defining episodes of news bulletin streams
Yazar: ERKUT BOZKURT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Video bölütleme = Video segmentation

Özet:
Bu tez çalışmasında, uluslararası yayın yapan haber kanallarının ana haber bültenlerinde haber geçişlerini belirleyerek işaretleyen bir sistem tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir.Haber bültenlerinin genel formatını belirlemek için incelenen ana haber bültenlerinin akışında spiker anlatımları ile başlayan haber bölütlerinin, yerel muhabirlerin detaylı anlatımlarıyla zenginleştirildiği ve haber ile ilgili görüntülerin ekrana getirildiği belirlenmiştir. İncelenen ana haber bültenlerinde bültenin uzunluğuna göre hava durumunun sunulduğu bölümlere ve reklam geçişleri de olmasından ötürü tasarlanan sistemde reklam ve hava durumu bölümlerinin de belirlenip işaretlenmesi sağlanmaktadır.Sistem tasarımı katmanlardan oluşmaktadır. Öncelikle haber videosu içindeki çekim geçişlerini belirleyebilmek için ardışık resim çerçevelerinin renk histogramı mesafeleri değerlendirilmiştir. Daha sonra yüz tanıma algoritması kullanılarak belirlenmiş sahnelerin spiker bölütleri tespit edilmiştir. Bu aşamada sahnelerin içinde 3 adet spiker yüzü tanıma gerçekleştiğinde işaretleme yapılarak diğer sahneye geçilmiştir. Aynı şekilde çekimdeki çerçevelerin sayısı 3'e ulaşıldığında ve yüz bulma ve/veya yüz tanıma yapılamadığında çekimin haber veya muhabir konuşmasına ait bir çekim olduğuna karar verilmiştir. Spiker ve haber videosu olarak belirlemenin ardından reklam olan bölütlerin işaretlenmesi yapılır. Reklam devreye girdiğinde yayın üzerinden ilgili kanalın logosu kaldırılmaktadır. Bundan ötürü kanal logosunun devamlılığının olmadığı bölütler reklam olarak belirlenmektedir. Haber bültenlerinde son olarak hava durumu işaretlenmesi yapılır. Bu tanımlama için kanalların kullandığı hava durumu geçiş görüntüleri aranır. Çekimlerin içinde hava durumu girişleri için kullanılan görüntüler aranarak işaretlenir. Haber bültenleri içindeki hava durumu bölümleri bu çekimlerle başlar ve spiker çekimleriyle son bulur. Sahne belirleme aşamasında hava durumu girişi olarak işaretlenen çekimlerle bir sonraki spiker çekimi arasındaki çekimler hava durumu bölümü olarak belirlenir.Sistem 3 farklı uluslararası kanalın haber bültenleri üzerinde test edilmiş ve haber sahnelerini %95 başarıyla bölütlediği görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Haber videoları, sahne geçişi yakalama, video bölütleme

Abstract:
A system defining transitions of news bulletin on international news channels is aimed and carried out in this thesis. During the analysis of news bulletin streams, it is stated that news episodes are initiated by the announcer, then enriched with details via the voice of local correspondents. Correspondents speech may either through live broadcast or phone call. Depending on the length of bulletin followed by commercials and weather forecast, the system developed in this thesis intends to define these time stamps.Systems design consists of layers. First, color histograms are observed in order to define transitions occurring in sequences of frames in news videos. Then face recognition algorithm is employed to identify announcer?s time stamps on predefined scenes. During this phase, when a number of news readers are defined in scenes, a mark is left passed on to the next scene. Also when a specific ratio of scene is reached with unsuccessful identification, it is concluded that it is either news part, or the correspondent?s part. After definition of announcer and news video, commercial parts are marked. When advertisements begin, channel?s logo is removed. Hence, absence of channel?s logo refers to commercial breaks. Finally, weather forecast is marked. For this process, weather forecast transition records are scanned, found and marked. Forecast part begins with these records and ends up with announcer?s images and records. During the phase of scene selection, scenes between the scenes marked as forecast entry and the next scenes of the next announcer?s are defined as forecast part.The system is tested on three international news channels and defined news episodes with a success rate of %95.Key words: News videos, Scene detection, Video segmentation