Η παρούσα διπλωματική εργασία πραγματεύεται το θέμα της αυτόματης εξαγωγής περίληψης από κείμενο ελληνικής γλώσσας. Η ανάκτηση πληροφορίας είναι ένας τομέας της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας η οποία αποτελεί υποτομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Σκοπός της είναι η ανάκτηση σημαντικών πληροφοριών από μεγάλες συλλογές δεδομένων. Ο συγκεκριμένος τομέας που συγκεντρώνεται στην εξαγωγή συνοπτικών περιλήψεων από κείμενα καλείται Αυτόματη Εξαγωγή Περίληψης Κειμένου. Το πρόγραμμα αφαιρεί τις πλεονάζουσες πληροφορίες από το κείμενο εισόδου και παράγει ένα μικρότερο, απαλλαγμένο από πλεονασμούς, κείμενο εξόδου. Το κείμενο αυτό είναι ένα extract από το αρχικό κείμενο. Με αυτό εννοούμε ότι καμία από τις νέες προτάσεις δεν παράγεται από την αρχή, αντ' αυτού, αρχικές μη τροποποιημένες προτάσεις χρησιμοποιούνται για να σχηματιστεί η περίληψη. Οι πιο σημαντικές προτάσεις επιλέγονται με την εφαρμογή κριτήριων που έχουν ειδικά σχεδιαστεί για να βαθμολογήσουν τη κάθε πρόταση. Το αποτέλεσμα συγκρίνεται με «ανθρώπινα» κατασκευασμένες περιλήψεις και με κάποια γνωστά προγράμματα αυτόματης σύνοψης κειμένου. / This diploma dissertation is about automatic text summarization for the Greek language. Information retrieval is a field of natural language processing which is a subfield of Artificial Intelligence. Its purpose is to retrieve important information out of large collections of data. The specific domain that concentrates on text-data and the extraction of short summaries is called automatic text summarization. A computer program that summarizes a text. The summarizer removes redundant information from the input text and produces a shorter non-redundant output text. The output text is an extract from the original text. With extract, we mean that no sentence is produced from scratch, but instead original sentences are used to form the summary. The most important sentences are chosen by application of some criteria that are specially designed to rank each sentence. The results are compared to human made summaries and to some well-known summarization programs.

Με την πραγματικότητα των υπέρογκων και ολοένα αυξανόμενων πηγών κειμένου στο διαδίκτυο, καθίστανται αναγκαία η ύπαρξη μηχανισμών οι οποίοι βοηθούν τους χρήστες ώστε να λάβουν γρήγορες απαντήσεις στα ερωτήματά τους. Η παρουσίαση προσωποποιημένου, συνοψισμένου και προκατηγοριοποιημένου περιεχομένου στους χρήστες, κρίνεται απαραίτητη σύμφωνα με τις επιταγές της συνδυαστικής έκρηξης της πληροφορίας που είναι ορατή σε κάθε "γωνία" του διαδικτύου. Ζητούνται άμεσες και αποτελεσματικές λύσεις ώστε να "τιθασευτεί" αυτό το χάος πληροφορίας που υπάρχει στον παγκόσμιο ιστό, λύσεις που είναι εφικτές μόνο μέσα από ανάλυση των προβλημάτων και εφαρμογή σύγχρονων μαθηματικών και υπολογιστικών μεθόδων για την αντιμετώπισή τους. Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας, δημιουργήθηκε ένας ολοκληρωμένος μηχανισμός ο οποίος μπορεί αυτόματα να αναλύει κείμενα του διαδικτύου προκειμένου να εξάγει λέξεις-κλειδιά. Μέσα από αυτή την ανάλυση προκύπτουν οι σημαντικότερες προτάσεις του κειμένου που το χαρακτηρίζουν και οι οποίες μπορούν, αν συνενωθούν, να αποτελέσουν μια σύντομη περίληψη του κειμένου. Ο μηχανισμός αξιοποιεί γνώσεις για την κατηγορία του κειμένου καθώς και για τις προτιμήσεις που παρουσιάζουν οι χρήστες του προκειμένου να βελτιώσει και να φιλτράρει τα αποτελέσματα που παρουσιάζονται. Το σύστημα που κατασκευάστηκε έχει τα εξής βασικά υποσυστήματα: μηχανισμός ανάκτησης δεδομένων και εξαγωγής χρήσιμου κειμένου από τον παγκόσμιο ιστό, μηχανισμός εξαγωγής λέξεων-κλειδιών από το πηγαίο κείμενο, μηχανισμός κατηγοριοποίησης κειμένου, ο οποίος μπορεί να συμμετάσχει στη διαδικασία εξαγωγής περίληψης και να ενδυναμώσει τα αποτελέσματά της, μηχανισμοί προσωποποίησης περιεχομένου στο χρήστη και φυσικά, μηχανισμός εξαγωγής περίληψης. Οι παραπάνω μηχανισμοί είναι ενσωματωμένοι σε ένα σύστημα αποδελτίωσης, το PeRSSonal, το οποίο χρησιμοποιείται για την ανάκτηση / προεπεξεργασία / κατηγοριοποίηση / προσωποποίηση και περίληψη άρθρων από ειδησεογραφικούς τόπους του διαδικτύου. Σκοπός της παρούσας εργασίας είναι η ενίσχυση των υπαρχόντων διαδικασιών του μηχανισμού με καλύτερες και αποτελεσματικότερες μεθόδους και αλγορίθμους, καθώς και η δημιουργία μιας desktop εφαρμογής που θα αξιοποιεί στο έπακρο τις δυνατότητες παρουσίασης του συστήματος μέσω του κλασικού client-server μοντέλου. Πιο συγκεκριμένα, αναβαθμίζονται όλα τα στάδια λειτουργίας του μηχανισμού. Έτσι, το στάδιο ανάκτησης δεδομένων από τον ιστό ενισχύεται με έναν νέο, πιο αποτελεσματικό crawler. Ο αλγόριθμος που υλοποιείται σε αυτό το στάδιο λαμβάνει υπ' όψιν του, μεταξύ άλλων, και τον ρυθμό μεταβολής των RSS Feeds που αναλύει προκειμένου να αποφανθεί αν θα επισκεφθεί τη σελίδα του νέου. Αποφεύγονται έτσι άσκοπες εκτελέσεις της διαδικασίας του crawling και ουσιαστικά εξοικονομούνται πόροι του συστήματος. Παράλληλα, οι αλγόριθμοι αναγνώρισης και εξαγωγής χρήσιμου κειμένου έχουν ενισχυθεί και βελτιστοποιηθεί ώστε να εκτελούνται ταχύτερα και να επιστρέφουν με υψηλότερη ακρίβεια το περιεχόμενο που ανταποκρίνεται στο ωφέλιμο κείμενο μιας ιστοσελίδας. Η διαδικασία προεπεξεργασίας του κειμένου και εξαγωγής των λέξεων-κλειδιών από αυτό, έχει επίσης βελτιωθεί σημαντικά. Οι αλγόριθμοι πλέον δέχονται ρύθμιση μέσω παραμέτρων που μεταβάλλονται ανάλογα με το κείμενο και την πηγή του. Επιπλέον, το σύστημα μπορεί να αναγνωρίσει κείμενα όλων των βασικών γλωσσών με μια αρθρωτή (modular) αρχιτεκτονική. Παράλληλα, η διαδικασία εύρεσης λέξεων-κλειδιών έχει ενισχυθεί με την δυνατότητα εξαγωγής των ουσιαστικών του κειμένου, που συνήθως φέρουν το μεγαλύτερο ποσοστό ``νοήματος'' μιας πρότασης, και γενικότερα δυνατότητα αναγνώρισης των μερών του λόγου των προτάσεων. Ακολουθώντας, βρίσκονται οι μηχανισμοί κατηγοριοποίησης κειμένου και εξαγωγής της περίληψης αυτού οι οποίοι επίσης έχουν ενισχυθεί και παρουσιάζουν καλύτερα αποτελέσματα σε σχέση με την αρχική έκδοση του συστήματος. Η διαδικασία περίληψης έχει βελτιωθεί σημαντικά με τεχνικές που αξιοποιούν τη γνώση του συστήματος τόσο για το ίδιο το κείμενο όσο και για τον χρήστη που ζητάει την περίληψη. Η διαδικασία κατηγοριοποίησης επίσης επωφελείται από την περίληψη του κειμένου αξιοποιώντας τη, ως μικρότερη και συνοπτικότερη έκδοση του αρχικού κειμένου, προκειμένου να αποφανθεί σε περιπτώσεις που δεν είναι εντελώς ξεκάθαρο σε ποια κατηγορία ανήκει το κείμενο. Η διαδικασία ολοκληρώνεται με την προσωποποιημένη παρουσίαση των αποτελεσμάτων στη μεριά του χρήστη. Ο αλγόριθμος προσωποποίησης λαμβάνει υπ' όψιν του πολλές παραμέτρους, μεταξύ των οποίων το ιστορικό περιήγησης, οι χρόνοι που μένει ο χρήστης σε κάποιο άρθρο και οι επιλογές του στην εφαρμογή για να παράγει το προφίλ του. Ο αλγόριθμος προσωποποίησης που προτείνεται ουσιαστικά ``μαθαίνει'' από τις επιλογές του χρήστη και προσαρμόζεται στις πραγματικές προτιμήσεις του με το πέρασμα του χρόνου. Έτσι το σύστημα μπορεί να ανταποκρίνεται στις διαρκώς μεταβαλλόμενες προτιμήσεις των χρηστών. Στην τελική φάση της ροής της πληροφορίας, τα αποτελέσματα επιστρέφονται στην εφαρμογή που τρέχει ο χρήστης στην επιφάνεια εργασίας του και που αποτελεί μέρος της παρούσας εργασίας. Ο σκοπός της client-side εφαρμογής είναι να αξιοποιήσει και να παρουσιάσει την πληροφορία που εκτιμάται ότι ενδιαφέρει τον χρήστη, μορφοποιώντας την κατάλληλα ώστε να είναι πραγματικά χρήσιμη και ευανάγνωστη. Σκοπός δεν είναι να ``πλημμυριστεί'' ο χρήστης με ακόμη περισσότερη πληροφορία από αυτή που μπορεί να βρει μόνος του στο διαδίκτυο, αλλά να φιλτραριστεί αυτή ώστε να αντιπροσωπεύει πραγματικά τα ενδιαφέροντα του χρήστη. Η εφαρμογή που αναπτύχθηκε στηρίζεται σε standard πρωτόκολλα τόσο μετάδοσης όσο και μορφοποίησης της πληροφορίας και είναι εύκολα παραμετροποιήσιμη από τον χρήστη, ενώ παράλληλα προσφέρει πλήθος λειτουργιών που την καθιστούν ικανή να αντικαταστήσει τις κοινές μεθόδους καθημερινής ενημέρωσης που χρησιμοποιούν οι χρήστες του διαδικτύου. / The aim of the current thesis is the amendment of the existing procedures of the mechanism that was constructed with better and more effective methods and algorithms, as well as the development of a desktop application which shall exploit to the maximum the presentation capabilities of the system though the classic client-server model. More specifically, all the operation stages of the mechanism are upgraded. Thus, the data retrieval stage is improved with a new, more effective web crawler. The implemented algorithm at this stage takes into consideration, among others, the modification rate of the RSS Feeds that are analyzed in order to decide if the article's page should be fetched. In this manner, unneeded crawling executions are bypassed and system resources are conserved. Furthermore, the recognition and useful text extraction algorithms are enhanced in order to run faster and return with higher precision the content which responds to the useful text of an article's page. The text preprocessing keyword extraction unneeded are also significantly improved. The algorithms now are parametrized and are adjusted according to the text and its origin. Moreover, the system can recognize the texts language through a modular architecture. In addition, the keyword extraction procedure is enhanced with noun retrieval capabilities. Nouns usually baring the most semantic meaning of the text are now identified and can be weighted accordingly. This subsystem is also designed to support multimedia content which will be correlated with keywords. One step more, the categorization and summarization mechanism are improved with heuristics that deliver better results than the initial version of the system. The summarization procedure has improved significantly with techniques that utilize the system's knowledge not only for the text itself, but also for the user requesting the summary. The categorization procedure is also benefitted by the text's summary using it as a shorter, more meaningful version of the initial text, in order to decide in occasions that the categorization of the full text does not give clear results. The procedure concludes with the personalized presentation of the results on the user's side. The personalization algorithm takes into consideration many parameters, along which the browsing history, the times spent by the user at a text's summary or full body, etc. The algorithm is also "leaning" by the user choices and adjusts itself to the real user preferences as time passes. Thus the system can actually respond positively to the continually changing user preferences. In the φnal stage of the show of information, the results are returned to the application that the user is running on his/her desktop and the development of which is part of this thesis. The aim of the client side application is to utilize and properly present the information that the system has decided to be user-interesting. This information is suitably formatted so as to be really useful and readable on the desktop application. We are not targetting to the "information flooding" of the user, but contrary, to the filtering of information in order to truly represent the user's interests. The developed application is based on standard protocols for the transmission and formatting of information and is easily adjustable by the user, while it also offers many functions which make it able to replace the common methods for the user's everyday internet news reading needs.

Σκοπός της Μεταπτυχιακής Εργασίας είναι η επέκταση και αναβάθμιση του μηχανισμού που είχε δημιουργηθεί στα πλαίσια της Διπλωματικής Εργασίας που εκπόνησα με τίτλο «Δημιουργία Πύλης Προσωποποιημένης Πρόσβασης σε Περιεχόμενο του WWW». Η παραπάνω Διπλωματική εργασία περιλάμβανε τη δημιουργία ενός μηχανισμού που ξεκινούσε με ανάκτηση πληροφορίας από το Διαδίκτυο (HTML σελίδες από news portals), εξαγωγή χρήσιμου κειμένου και προεπεξεργασία της πληροφορίας, αυτόματη κατηγοριοποίηση της πληροφορίας και τέλος παρουσίαση στον τελικό χρήστη με προσωποποίηση με στοιχεία που εντοπίζονταν στις επιλογές του χρήστη. Στην παραπάνω εργασία εξετάστηκαν διεξοδικά θέματα που είχαν να κάνουν με τον τρόπο προεπεξεργασίας της πληροφορίας καθώς και με τον τρόπο αυτόματης κατηγοριοποίησης ενώ υλοποιήθηκαν αλγόριθμοι προεπεξεργασίας πληροφορίας τεσσάρων σταδίων και αλγόριθμος αυτόματης κατηγοριοποίησης βασισμένος σε πρότυπες κατηγορίες. Τέλος υλοποιήθηκε portal το οποίο εκμεταλλευόμενο την επεξεργασία που έχει πραγματοποιηθεί στην πληροφορία παρουσιάζει το περιεχόμενο στους χρήστες προσωποποιημένο βάσει των επιλογών που αυτοί πραγματοποιούν. Σκοπός της μεταπτυχιακής εργασίας είναι η εξέταση περισσοτέρων αλγορίθμων για την πραγματοποίηση της παραπάνω διαδικασίας αλλά και η υλοποίησή τους προκειμένου να γίνει σύγκριση αλγορίθμων και παραγωγή ποιοτικότερου αποτελέσματος. Πιο συγκεκριμένα αναβαθμίζονται όλα τα στάδια λειτουργίας του μηχανισμού. Έτσι, το στάδιο λήψης πληροφορίας βασίζεται σε έναν απλό crawler λήψης HTML σελίδων από αγγλόφωνα news portals. Η διαδικασία βασίζεται στο γεγονός πως για κάθε σελίδα υπάρχουν RSS feeds. Διαβάζοντας τα τελευταία νέα που προκύπτουν από τις εγγραφές στα RSS feeds μπορούμε να εντοπίσουμε όλα τα URL που περιέχουν HTML σελίδες με τα άρθρα. Οι HTML σελίδες φιλτράρονται προκειμένου από αυτές να γίνει εξαγωγή μόνο του κειμένου και πιο αναλυτικά του χρήσιμου κειμένου ούτως ώστε το κείμενο που εξάγεται να αφορά αποκλειστικά άρθρα. Η τεχνική εξαγωγής χρήσιμου κειμένου βασίζεται στην τεχνική web clipping. Ένας parser, ελέγχει την HTML δομή προκειμένου να εντοπίσει τους κόμβους που περιέχουν μεγάλη ποσότητα κειμένου και βρίσκονται κοντά σε άλλους κόμβους που επίσης περιέχουν μεγάλες ποσότητες κειμένου. Στα εξαγόμενα άρθρα πραγματοποιείται προεπεξεργασία πέντε σταδίων με σκοπό να προκύψουν οι λέξεις κλειδιά που είναι αντιπροσωπευτικές του άρθρου. Πιο αναλυτικά, αφαιρούνται όλα τα σημεία στίξης, όλοι οι αριθμοί, μετατρέπονται όλα τα γράμματα σε πεζά, αφαιρούνται όλες οι λέξεις που έχουν λιγότερους από 4 χαρακτήρες, αφαιρούνται όλες οι κοινότυπες λέξεις και τέλος εφαρμόζονται αλγόριθμοι εύρεσης της ρίζας μίας λέξεις. Οι λέξεις κλειδιά που απομένουν είναι stemmed το οποίο σημαίνει πως από τις λέξεις διατηρείται μόνο η ρίζα. Από τις λέξεις κλειδιά ο μηχανισμός οδηγείται σε δύο διαφορετικά στάδια ανάλυσης. Στο πρώτο στάδιο υπάρχει μηχανισμός ο οποίος αναλαμβάνει να δημιουργήσει μία αντιπροσωπευτική περίληψη του κειμένου ενώ στο δεύτερο στάδιο πραγματοποιείται αυτόματη κατηγοριοποίηση του κειμένου βασισμένη σε πρότυπες κατηγορίες που έχουν δημιουργηθεί από επιλεγμένα άρθρα που συλλέγονται καθ’ όλη τη διάρκεια υλοποίησης του μηχανισμού. Η εξαγωγή περίληψης βασίζεται σε ευρεστικούς αλγορίθμους. Πιο συγκεκριμένα προσπαθούμε χρησιμοποιώντας λεξικολογική ανάλυση του κειμένου αλλά και γεγονότα για τις λέξεις του κειμένου αν δημιουργήσουμε βάρη για τις προτάσεις του κειμένου. Οι προτάσεις με τα μεγαλύτερη βάρη μετά το πέρας της διαδικασίας είναι αυτές που επιλέγονται για να διαμορφώσουν την περίληψη. Όπως θα δούμε και στη συνέχεια για κάθε άρθρο υπάρχει μία γενική περίληψη αλλά το σύστημα είναι σε θέση να δημιουργήσει προσωποποιημένες περιλήψεις για κάθε χρήστη. Η διαδικασία κατηγοριοποίησης βασίζεται στη συσχέτιση συνημίτονου συγκριτικά με τις πρότυπες κατηγορίες. Η κατηγοριοποίηση δεν τοποθετεί μία ταμπέλα σε κάθε άρθρο αλλά μας δίνει τα αποτελέσματα συσχέτισης του άρθρου με κάθε κατηγορία. Ο συνδυασμός των δύο παραπάνω σταδίων δίνει την πληροφορία που εμφανίζεται σε πρώτη φάση στο χρήστη που επισκέπτεται το προσωποποιημένο portal. Η προσωποποίηση στο portal βασίζεται στις επιλογές που κάνουν οι χρήστες, στο χρόνο που παραμένουν σε μία σελίδα αλλά και στις επιλογές που δεν πραγματοποιούν προκειμένου να δημιουργηθεί προφίλ χρήστη και να είναι εφικτό με την πάροδο του χρόνου να παρουσιάζεται στους χρήστες μόνο πληροφορία που μπορεί να τους ενδιαφέρει. / The scope of this MsC thesis is the extension and upgrade of the mechanism that was constructed during my undergraduate studies under my undergraduate thesis entitled “Construction of a Web Portal with Personalized Access to WWW content”. The aforementioned thesis included the construction of a mechanism that would begin with information retrieval from the WWW and would conclude to representation of information through a portal after applying useful text extraction, text pre-processing and text categorization techniques. The scope of the MsC thesis is to locate the problematic parts of the system and correct them with better algorithms and also include more modules on the complete mechanism. More precisely, all the modules are upgraded while more of them are constructed in every aspect of the mechanism. The information retrieval module is based on a simple crawler. The procedure is based on the fact that all the major news portals include RSS feeds. By locating the latest articles that are added to the RSS feeds we are able to locate all the URLs of the HTML pages that include articles. The crawler then visits every simple URL and downloads the HTML page. These pages are filtered by the useful text extraction mechanism in order to extract only the body of the article from the HTML page. This procedure is based on the web-clipping technique. An HTML parser analyzes the DOM model of HTML and locates the nodes (leafs) that include large amounts of text and are close to nodes with large amounts of text. These nodes are considered to include the useful text. In the extracted useful text we apply a 5 level preprocessing technique in order to extract the keywords of the article. More analytically, we remove the punctuation, the numbers, the words that are smaller than 4 letters, the stopwords and finally we apply a stemming algorithm in order to produce the root of the word. The keywords are utilized into two different interconnected levels. The first is the categorization subsystem and the second is the summarization subsystem. During the summarization stage the system constructs a summary of the article while the second stage tries to label the article. The labeling is not unique but the categorization applies multi-labeling techniques in order to detect the relation with each of the standard categories of the system. The summarization technique is based on heuristics. More specifically, we try, by utilizing language processing and facts that concern the keywords, to create a score for each of the sentences of the article. The more the score of a sentence, the more the probability of it to be included to the summary which consists of sentences of the text. The combination of the categorization and summarization provides the information that is shown to our web portal called perssonal. The personalization issue of the portal is based on the selections of the user, on the non-selections of the user, on the time that the user remains on an article, on the time that spends reading similar or identical articles. After a short period of time, the system is able to adopt on the user’s needs and is able to present articles that match the preferences of the user only.

Η ραγδαία ανάπτυξη που παρουσιάστηκε τα τελευταία χρόνια σε διάφορους τομείς της πληροφορικής με την αύξηση της ισχύος επεξεργασίας και της δυνατότητας αποθήκευσης ενός τεράστιου όγκου δεδομένων έδωσε νέα ώθηση στον τομέα διαχείρισης, αναζήτησης, σύνοψης και εξαγωγής της πληροφορίας από ένα βίντεο. Για την διαχείριση αυτής της πληροφορίας αναπτύχθηκαν τεχνικές περίληψης βίντεο. Η περίληψη ενός βίντεο υπό μορφή μιας στατικής ακολουθίας χαρακτηριστικών καρέ, μειώνει τον απαραίτητο όγκο της πληροφορίας που απαιτείται σε συστήματα αναζήτησης, ενώ διαμορφώνει την βάση για την αντιμετώπιση του σημασιολογικού περιεχομένου του σε εφαρμογές ανάκτησης. Το ερευνητικό αντικείμενο της παρούσας διδακτορικής διατριβής αναφέρεται σε τεχνικές αυτόματης περίληψης βίντεο με χρήση της θεωρίας γράφων, για την ανάπτυξη μη επιβλεπόμενων αλγόριθμων ομαδοποίησης. Κάθε καρέ της ακολουθίας του βίντεο δεν αντιμετωπίζεται ως ένα διακριτό στοιχείο, αλλά λαμβάνεται υπόψη ο βαθμός συσχέτισης μεταξύ τους. Με αυτόν τον τρόπο το πρόβλημα της ομαδοποίησης ανάγεται από μια τυπική διαδικασία αναγνώρισης ομάδων σε ένα σύστημα ανάλυσης της δομής που περιέχεται στο σύνολο των δεδομένων. Ακόμη παρουσιάζεται μια νέα τεχνική βελτίωσης του βαθμού ομοιότητας των καρέ, η οποία βασίζεται στο θεωρητικό φορμαλισμό τεχνικών ημί-επιβλεπόμενης εκμάθησης, με χρήση όμως αλγόριθμων δυναμικής συμπίεσης, για την αναπαράσταση του οπτικού περιεχομένου τους. Τα αναλυτικά πειραματικά αποτελέσματα που παρατίθενται, αποδεικνύουν την βελτίωση της απόδοσης των προτεινόμενων μεθόδων σε σχέση με γνωστές τεχνικές περίληψης. Τέλος, προτείνονται κάποιες μελλοντικές κατευθύνσεις έρευνας στο αντικείμενο που πραγματεύεται η παρούσα διατριβή, με άμεσες επεκτάσεις στο πεδίο ανάκτησης εικόνας και βίντεο. / The rapid development witnessed in the recent years enabling the storage and processing of a huge amount of data, in various fields of computer technology and image/video understanding, has given new impetus to the field of video manipulation, browsing, indexing, and retrieval. Video summarization, as a static sequence of key frames, reduces the amount of information required for video searching, while provides the basis for understanding the semantic content in video retrieval applications. The research subject of this doctoral thesis is the incorporation of graph theory and unsupervised clustering algorithms in Automatic Video Summarization applications of large video sequences. In this context, every frame from a video sequence is not processed as a discrete element, but the relations between the frames are considered. Thus, the clustering problem is transformed from a typical computation procedure, to the problem of data structure analysis. Detailed experimental results demonstrate the performance improvement provided by the proposed methods in comparison with well-known video summarization techniques from the literature. Finally, future research directions are proposed, directly applicable to the fields of image and video retrieval.

Στην παρούσα εργασία υλοποιούμε ένα σύστημα δημιουργίας περιλήψεων από ακολουθίες βίντεο. Υλοποιούνται όλα τα βήματα που θα πρέπει να ακολουθηθούν (εξαγωγή χαρακτηριστικών-ανίχνευση πλάνων-εξαγωγή χαρακτηριστικών καρέ) έτσι ώστε να εξαχθεί ένα σύνολο καρέ (χαρακτηριστικά καρέ) τα οποία να συνοψίζουν νοηματικά το περιεχόμενο μιας ακολουθίας βίντεο. Η επεξεργασία του βίντεο γίνεται απευθείας στο συμπιεσμένο πεδίο και συγκεκριμένα σε συμπιεσμένα αρχεία MPEG-1-2, έτσι ώστε τα αποτελέσματα να εξάγονται σε σχετικά μικρό χρόνο και με σχετικά χαμηλές απαιτήσεις σε αποθηκευτικό χώρο και επεξεργαστική ισχύ. / In this paper a video summarization system is being constructed. We acomplish all the needed steps (feature extraction -shot detection-keyframe extraction) in order to extract a set of frames (keyframes) that capture the semantic content of the video sequence. The processing of the video takes place directly at the compressed domain (at MPEG-1-2 video files). Thus we obtain results at relatively little time and with relatively low storage and computer power demands.