Futbol videolarının orta seviyeli tanımlayıcılar ile analizi ve özetlenmesi
Analysis and summarization of soccer videos with mid-level descriptors
Yazar: SERHAT AYDIN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. A. GÖKHAN YAVUZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Spor = Sports
Dizin: Görüntü = Image ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Video = Video ; Video bölütleme = Video segmentation

Özet:
Son yıllarda teknoloji alanındaki gelişmeler ile sayısal video içeriği ve buna paralel olarak bu içeriğe erişim için kullanılan sayısal ürün ve ortam çeşitliliği oldukça artmıştır. Sayısal video içeriğinde, çok fazla insana hitap etmesi nedeniyle spor videoları önemli bir yer tutmaktadır. Spor müsabakalarının sayısı, çeşitliliği ve süreleri göz özüne alındığında izleyicilerin tüm spor müsabakalarını takip etmeleri mümkün görünmemektedir. Dolayısıyla, günümüzde spor müsabakalarına ait videoların otomatik olarak özetlenmesi ve bu özet görüntülerin çeşitli sayısal ürün ve ortam aracılığıyla izleyicilere ulaştırılması önem kazanmıştır.Spor müsabakaları içerisinde en çok ilgi çeken her zaman futbol olmuştur. Dolayısıyla futbol, günümüzde bilimsel araştırma grupları ve piyasa tarafından özetleme konusunda en fazla ilgiyi gören spor dalıdır. Bu tez kapsamında futbol videosu özetleme işlemi için ihtiyaç duyulan metodolojiler ve yaklaşımlar tasarlanmış ve özetleme işlemini gerçekleştiren bir uygulama geliştirilmiştir.Özetleme işlemi için futbol videosu içerisindeki görünüm tipi, saha alanı, tekrar gösterim gibi orta seviye tanımlayıcılar elde edilip bu tanımlayıcılar üzerinde anlamlı analizler gerçekleştirilmiştir. Bu anlamlı analizler ile video içerisindeki ilgi çekici bölümlerin bulunmasını ve dolayısıyla videonun özetlenmesini sağlayan sinematik özniteliklere dayalı bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem Öğrenme Alt sistemi ve Özetleme Alt sistemi olmak üzere 2 ayrı modülden oluşmaktadır.Öğrenme alt sistemi dominant renk tespiti ve logo şablonunun oluşturulması işlemlerini gerçekleştirip özetleme alt sistemine veri sağlamak amacıyla tasarlanmıştır.Özetleme alt sistemi ise öğrenme alt sisteminden aldığı verilerle öncelikle video içerisindeki görünüm tipi, saha alanı tipi ve tekrar gösterim orta seviye tanımlayıcılarını elde eder. Daha sonra bu tanımlayıcılar üzerinde anlamlı analizler gerçekleştirerek futbol özetleme işlemini gerçekleştirir.

Abstract:
In recent years, the amount of digitized video content and the variety of digitized equipments that providing access to video content have been increasing rapidly. Soccer videos are important part of the video content, because sports video appeal to large audiences. It is impossible for the audiences to watch all sports video by reason of the variety and duration of these videos. Therefore, automatically summarizing sports video and delivering them to audiences by digitized equipments and media has been a coming requirement.Soccer is the most popular sport event in recent years and soccer video summarization has attracted a lot of attention among the researchers. In the context of this thesis, necessary methodologies and approaches were studied to design a soccer video summarization system.Mid-level descriptors such as view type, playfield zone and replay are extracted from the soccer video and semantic analysis are performed on these descriptors. Later, highlights in the soccer video is extracted by semantic analysis. As a result, an automatic soccer video summarizarion system which are based on the sinematic features is proposed. The system consists of two modules named as Learning Sub System and Summarization Sub System.Learning Sub System is designed to implement dominant color detection and logo template generation processes and supply the necessary data to Summarization Sub Sytem for summarization process.Summarization Sub System extracts view type, playfield zone and replay mid-level descriptors by using the input data from Learning Sub System and summarizes the video by performing semantic analysis on these descriptors.