Video failu satura apstrāde meklēšanas vajadzībām

Abstract

Bakalaura darba mērķis ir izveidot algoritmu, kas dod iespēju meklēt video, nezinot to nosaukumus. Algoritms ir noderīgs situācijās, kad jāatrod līdzīgi video vai pilnu video (piemēram, filmu) pēc lietotāja rīcībā esošā fragmenta vai scēnas. Bakalaura darbā tiek apskatītas un novērtētas eksistējošās video indeksācijas un meklēšanas metodes un iespējas. Tad tiek piedāvāts autora risinājums video meklēšanai pēc satura. Risinājums tiek īstenots prototipa veidā, kas sadala video attēlu virknē un, izmantojot datorredzes algoritmu, veido atzīmju indeksu priekš video. Meklēšana tiek veikta pēc šī indeksa. Programmas tiek rakstītas C# programmēšanas valodā. Tiek iegūts algoritms, kas spēj atrast līdzīgus video pēc padotā video. Video ar vislielāko atzīmju sakritību skaitu pārādās kā pirmie rezultāti. No lietotāja skatupunkta tas darbojas līdzīgi tam, kā tagad darbojas attēlu meklēšana pēc padotā attēla, kas ir īstenots Google meklētājā, vai arī kā darbojas Shazam mūzikas meklēšana pēc ierakstītā fragmenta. Atšķirībā no eksistējošām metodēm, algoritms apvieno sevī visas šīs īpašības: strādā ar jebkura satura video, ir viegli ieviešams un pielāgojams.

The aim of bachelor’s paper is to create an algorithm, which allows one to search videos without knowing their titles. Algorithm is useful in situations, where it is necessary to find similar videos or full video (e.g. a movie) based on a video excerpt or a scene in possession of user. The bachelor's paper examines and rates existing video indexing and lookup methods and options. Then author’s solution to video lookup by contents is proposed. The solution is implemented in the form of a prototype, which segments a video to a sequence of images and creates tag index for the video using the computer vision algorithm. Lookup is done using this index. Programs are written using C# programming language. An algorithm, which can find similar videos to the given video, is obtained. Videos, that have the most tag matches, are shown as first results. From the point of view of a user, it works similarly to how image lookup by an image is implemented in Google search engine, or how Shazam looks up music by a recorded excerpt. Unlike existing methods, the algorithm combines all these features: working with video of any content, easy to implement and adaptive.