research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
A Comparison of Corner Feature Detectors for Video Abrupt Shot Detection

Authors: Matheel E. Abdulmunem --- Eman Hato
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2018 Volume: 21 Issue: 3 Pages: 169-179
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Comparison of feature detectors and evaluation of their performance is very important in computer vision. A new algorithm is proposed in this paper to compare the performance of four corner feature detectors based on abrupt shot boundary detection. The proposed algorithm consists of two stages: feature vectors generation where corner detector for all video frames is computed to obtain the descriptor feature vectors, and features matching where the number of matching features between two successive frames is calculated. The corner feature detectors used in this paper are BRISK, Harries, MinEigen, and FAST. Experimental results indicate that the proposed algorithm using MinEigen features detector provides better performance than other features detectors where the average value of recall, precision, and F measure is 0.99083, 0.98808, and 0.98875 for selected testing videos respectively. The results also show that the FAST is superior to others feature detectors when considering execution time.

Keywords

Abrupt dedication --- BRISK --- FAST --- Harries --- MinEigen.


Article
Outdoor Scene Classification Using Multiple SVM

Authors: Matheel E. Abdulmunem --- Eman Hato
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 4C Pages: 2323-2335
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a hierarchical two-stage outdoor scene classification method using multi-classes of Support Vector Machine (SVM). In this proposed method, the gist feature of all the images in the database is extracted first to obtain the feature vectors. The image of database is classified into eight outdoor scenes classes, four manmade scenes and four natural scenes. Second, a hierarchical classification is applied, where the first stage classifies all manmade scene classes against all natural scene classes, while the second stage of a hierarchical classification classifies the outputs of first stage into either one of the four manmade scene classes or natural scene classes. Binary SVM and multi-classes SVMs are employed in the first and second stage of a hierarchical classification respectively. The proposed method is designed also to compare and find the most suitable multi-classes SVMs approach and the kernel function for classification task, where their performances are analyzed based on experimental results. The multi-classes SVMs used in this paper are One-versus-All (OvA) and One-versus-One (OvO), while the kernel functions used are linear kernel, Radius Basis Function (RBF) kernel and Polynomial kernel. Experimental results indicate that OvO classifier provides better performance than OvA classifier. The results, also show that the Polynomial kernel function is superior to others kernel function.

Keywords

Gist descriptor --- OvA --- OvO --- RBF kernel --- Polynomial kernel --- SVM.


Article
A Proposed Algorithm for Shot Boundary Detection Using Various Features
خوارزمية مقترحة للكشف عن حدود مشهد الفيديو بإستخدام ميزات مختلفة

Authors: Eman Hato ايمان هاتو --- Matheel Emadaldeen مثيل عماد الدين
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2019 Volume: 15 Issue: 02 Pages: 70-92
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The Shot is often used as a basic meaningful unit for analysing, summarization and indexing video. In this paper, an effective algorithm is proposed to detect abrupt and gradual shot boundary automatically. The proposed algorithm consists of three main phases: fade in/out detector, abrupt detector, and gradual detector. Fade in/out detector is handled in the first step of the proposed algorithm using Maximally Stable Extremal Regions (MSER) descriptors to avoid misdiagnosis caused by black frame. Second, abrupt transitions are detected by analysis of gist features similarity and adaptive local threshold. Lastly, gradual transitions are found out between neighbouring abrupt using gist features as introductory detection of the gradual shot while the color histogram features are employed for finishing detection to reduce the false detection. Experimental results indicate that the proposed algorithm provides 0.981 F-measure, 0.977 precision and 0.986 recall rates for selected testing videos. The performance of the proposed algorithm is satisfactory for detecting different models of transitions under motion effects and camera operations.

يعتبر المشهد الوحدة الأساسية للفيديو والتي تسخدم في تحليل وتلخيص وفهرسة الفيديو. تم في هذا البحث اقتراح خوارزمية فعالة للكشف عن حدود مشاهد الفيديو التي تتغير بشكل مفاجئ وتدريجي تلقائيا. تتكون الخوارزمية المقترحة من ثلاث مراحل رئيسية: الكشف عن التلاشي التدريجي والكشف عن التغيير المفاجئ والكشف عن التداخل التدريجي. المرحلة الأولى من الخوارزمية المقترحة يتم فيها الكشف عن التلاشي التدريجي بإستخدام ميزات. المرحلة الثانية من الخوارزمية يتم الكشف عن حدود المشاهد التي تتغير بشكل مفاجئ باستخدام ميزات (Gist) وقيمة العتبة التي تحدد وفق معادلة تتغيير وفق محتويات الفيديو. أما المرحلة الثالثة والاخيرة من الخوارزمية فيتم فيها الكشف عن التداخل التدرجي في المشاهد التي تكون بين مشاهد التغيير المفاجئ، وتستخدم ميزات (Gist) كتحديد أولي وبعدها يتم استخدام (Color Histogram) لإنهاء عملية الكشف الاولي وتقليل التشخيص الخاطئ. أظهرت النتائج التجربية أن الخوارزمية المقترحة توفر دقة عالية في تحديد وكشف حدود مشاهد الفيديو المختلفة (F = 0.981, precision = 0.977 and recall = 0.986) ومتجاوزة تأثير حركة الكائن او الكاميرا وبهذا فانها تقدم أداء جيد ومرضي.


Article
Semantic Based Video Retrieval System: Survey

Authors: Matheel E. Abdulmunem مثيل عماد الدين عبد المنعم --- Eman Hato إيمان هاتو هاشم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 2A Pages: 739-753
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this review paper a number of studies and researches are surveyed, in order to assist the upcoming researchers, to know about the techniques available in the field of semantic based video retrieval. The video retrieval system is used for finding the users’ desired video among a huge number of available videos on the Internet or database. This paper gives a general discussion on the overall process of the semantic video retrieval phases. In addition to its present a generic review of techniques that has been proposed to solve the semantic gap as the major scientific problem in semantic based video retrieval. The semantic gap is formed because of the difference between the low level features that are extracted from video content and user's perceptions of these features in a real world. The transformation of low level features of the video content into meaningful semantic concepts is a research topic that has received considerable attention in recent years.

تم في هذا البحث استعراض عدد من الدراسات والبحوث، من أجل مساعدة الباحثين القادمين، للتعرف على التقنيات والأساليب المتاحة في مجال استرجاع الفيديو على أساس المعنى الدلالي. يستخدم نظام استرجاع الفيديو للعثور على عناصر الفيديو المطلوبة من قبل المستخدمين (مشاهد، لقطات، أوصور) بين عدد كبير من أشرطة الفيديو المتاحة على شبكة الإنترنت أو قاعدة البيانات. يقدم هذا البحث فكرة عامة عن مراحل نظام استرجاع الفيديو على أساس المعنى الدلالي, بالاضافة الى مراجعة عامة للتقنيات والخورزميات التي تم اقتراحها لحل الفجوة الدلالية باعتبارها المشكلة العلمية الرئيسية لاسترجاع الفيديو. تتكون الفجوة الدلالية بسبب الاختلاف بين الميزات ذات المستوى المنخفض التي يمكن استخرجها من المعلومات المخزونة في الفديو وتفسير هذه الميزات من قبل المستخدم في العالم الواقعي. إن تحويل الميزات ذات المستوى المنخفض إلى مفاهيم ذات معنى دلالي هو موضوع بحثي مهم حظي باهتمام كبيرمن قبل الباحثين في السنوات الأخيرة.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (4)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (3)