Ähnlichkeitssuche über Videosequenzen anhand von Bewegungsvektoren

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GRIN Verlag, Nov 17, 2008 - Computers - 21 pages
Projektarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Ludwig-Maximilians-Universität München (Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme), 7 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Objekterkennung in Videosequenzen anhand der Ähnlichkeit der enthaltenen Bewegungsvektoren. Nachdem die Grundlagen und Prinzipien verschiedener Ähnlichkeitsmodelle behandelt werden, wird näher auf die Ähnlichkeitssuche bei Videodaten eingegangen. Dazu gehört eine Einführung in die Funktionsweise von Videokompression und ein kurzer Überblick über den Videostandard MPEG-4. Anschließend wird erklärt wie Featuremerkmale – in unserem Fall Bewegungsvektoren – aus Videos extrahiert und zur Ähnlichkeitssuche verwendet werden können.
 

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4.1 Frameworks 4.2 Implementierung VideoTracker abgespeichert Abstand Ähnlichkeit zweier Objekte Ähnlichkeiten untersucht Ähnlichkeitsmodelle Ähnlichkeitssuche über Videodaten Ähnlichkeitssuche über Videosequenzen aktuellen Frame Algorithmen Algorithmus Auswertung basiert benutzt berechnet Berechnung der Bewegungsvektoren Bewegungen Bewegungskompensation motion compensation Bewegungsmuster Bewegungsschätzung motion estimation Bewegungsvektoren Bildinformation Block Matching FSBM Block Matching Prinzip Codecs Datei Datensätze Denzel Diskreten Fourier Transformation Distanzmaß DivX Einheitskreis einzelnen Frames Encoder Euklidische Distanz extrahierten Vektoren Featureextraktion Features Featurevektoren FFMPEG Formen oder Texturen Framerate Frameworks Frequenzbereich Frequenzraum gewonnenen Daten Häufigkeit der Winkel Histogramm hohen Frameraten I-Frame identischen Informationen jeweiligen Klassennummer kodiert könnte Kostenfunktion libavcodec Makroblock Merkmal Methoden Microsoft Access MPEG Multimedia-Objekt Multimediadatenbank OpenCV Parameter Pixel Precision/Recall Analyse Quadratische Distanzfunktion Rahmen dieser Arbeit Redundanz Referenzframe Screenshot Sequenzdaten Sequenzen siehe Abbildung 14 signifikante Koeffizienten enthalten Software TTime Software VideoTracker somit Szenen Textdatei Time Series unterschiedliche verwendet Videobearbeitung Videoformat Videokompression Videos mit ähnlichen Videosequenzen anhand Videostreams Visual VLC-Player Winkelbereich Winkelgrade Winkelhistogramm Zeitbereich Zeitreihen Zugriff

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