PHÂN TÍCH TỰ ÐỘNG DỮ LIỆU VIDEO SỐ HỖ TRỢ

TRUY TÌM THÔNG TIN THỊ GIÁC DỰA VÀO NỘI DUNG

 

Nguyễn Lãm^*, Lý Quốc Ngọc

* Trường Ðại Học Văn Lang

Trường Ðại Học Khoa học Tự Nhiên - ÐHQG Tp.HCM

 

Tóm tắt:

 

          - Hiện nay dữ liệu video số được lưu trữ và phát triển với số lượng ngày càng tăng. Vì vậy dẫn đến một nhu cầu là cần có một cách thức quản lý hữu hiệu hơn để phục vụ việc truy tìm thông tin. Việc quản lý bằng phương pháp thủ công sẽ không còn thích hợp đối với lượng dữ liệu cực lớn như video số, do đó hiện nay tồn tại một hướng nghiên cứu đang phát triển mạnh mẽ nhằm đáp ứng việc phân loại tự động dữ liệu video số dựa vào nội dung.

          - Nằm trong xu hướng đó, trong bài báo này chúng tôi trình bày một phương pháp giúp phân tích tự động cấu trúc của dữ liệu video số nhằm tạo ra bản mục lục và chỉ mục cho dữ liệu video số, làm cơ sở để có thể đi xa hơn nữa trong việc tự động làm giàu thêm thông tin bằng cách gán nhãn ngữ nghĩa vào cấu trúc được rút trích.
          - Chúng tôi tiếp cận bài toán bằng việc đầu tiên là phân tích tự động video số thành các đoạn cơ sở, sau đó nhóm chúng lại theo một sơ đồ phân cấp dựa vào cây nhị phân và cuối cùng tạo bảng mục lục và chỉ mục từ cây nhị phân.
          - Chúng tôi đã thử nghiệm trên các đoạn video về thể thao, tin tức thời sự, kết quả cho thấy bảng mục lục và chỉ mục chứa đựng nhiều thông tin có ý nghĩa giúp việc truy tìm thông tin hiệu quả hơn.

          - Dựa trên đặc tả này, chúng ta có thể:

                   * Truy tìm thông tin:

                   * Duyệt theo cấu trúc của tài liệu

                   * Lọc nội dung tương ứng với các đặc trưng khác

 

 

 

AUTOMATIC ANALYSIS DIGITAL VIDEO DATA TO

CONTENT-BASED VISUAL INFORMATION RETRIEVAL

Nguyễn Lãm^*, Lý Quốc Ngọc

* Van Lang University

University of Natural Sciences - VNU.HCM

 

Abstract:

- Nowadays, digital video documents are stored and are grown in the number and the size. Therefore, it requires efficient management techniques that allow retrieving visual information in an efficient way. Manual management is not appropriate for a huge volume data as digital video data, so a trend of research is rapidly developing for automatically classification digital video data based on content.
- Following this trend, in this paper we represent a method for automatic structural analysis digital video to generate the table of content (ToC) and the index table, based on that structure we can enriched video data with semantic labels.
- We approach this problem by studying the decomposition of the video sequence into elementary segments, after that they are merged by hierarchical decomposition based on Binary Partition Tree and finally generate ToC and the Index Table from Binary Partition Tree.

- We experimented on the sports video, documentary video, the results showed that ToC and the Index Table contained useful information for retrieving visual information more efficiently.

- Based on this structure, we can:

          * Retrieve visual information

          * Browse following the structure of video documents.

          * Filter the content of video documents.