In collaboration with developments on multi-media technologies, video usage increases in daily life. In caseof necessity, searching can be done on data which is recorded on video. Because of being hard of searchingand getting results within huge-sized data, researching about video summarization gets importancenowadays. Video summarization is an action which determines scene changing and keeps them during imageflow.In this study, a system which summarizes videos about news, was designed. Videos about news are videotypes which on searching can be done mostly and have the most scene changing. Summarization of a videoabout news has to inform users about general concept of the video with least interference. It is importantbecause of getting results quickly when user wants to search data on the video.In this study, color, edge and texture features are examined while video flow is being summarized. Firstly,color feature which is basic feature of scene and examined quickly in terms of performance, is examined with64-bin histogram method. Edge feature is examined when color change is higher than a certain thresholdvalue by using edge changing ratio method. Texture feature is examined when edge change is higher than acertain threshold value by using Gabor filter with 30o angle differences between 0o and 180o angles.Performance of this method is bad in terms of time interval. Therefore, in order to increase generalperformance of the system, last examination is done on texture feature.With this video summarization study, 25 news videos which have different contents were summarized.Summarized videos are shown to 40 users and wanted users to mark scenes that they think about insufficientor extra. Comments of users are examined by using Mean Average Precision method and in order to resultsof the method, it is seen that application has a success ratio of %98.Key Words : Video summarization, video archiving, 64-bin histogram, edge change ratio, Gabor filter bank.

Çoklu ortam teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte, günlük hayatta video kullanımı da artmaktadır.Kaydedilmiş video görüntüleri üzerinde gerektiğinde arama da yapılabilmelidir. Büyük boyutlardaki verileriçinde arama yapmak ve sonuç elde etmek, zaman alıcı bir işlem olduğundan video özetleme konusundayapılan çalışmalar günümüzde önem kazanmaktadır. Video özetleme, görüntü akışına bağlı olarak oluşansahne değişimlerini değerlendirerek video içeriğine ait özet görüntünün elde edilmesidir.Bu çalışmada, haber videolarını özetleyen bir sistem tasarlanmıştır. Haber videoları, geriye dönük en fazlatarama yapılan ve ayrıca, sahne değişiminin en fazla olduğu video türlerinden biridir. Haber videolarının, enaz kullanıcı müdahalesi ile ve videonun geneli hakkında yeterli bilgi verecek şekilde özetlenmesi, ileridearama yapmak istendiğinde sonucun hızlı bir şekilde alınması açısından önemlidir.Bu çalışmada, video akımı özetlenirken görüntünün renk, kenar ve doku özellikleri değerlendirilmiştir. İlkolarak, görüntünün temel özelliği olan ve performans açısından hızlı değerlendirilen renk özelliği elealınmıştır. Renk, 64-bin histogram yöntemiyle değerlendirilmiştir. Renk değişimi belli bir eşik değerindenbüyük ise resmin kenar bilgisi değerlendirilmiştir. Kenar bilgisi, kenar değişim oranı yöntemi kullanılarakdeğerlendirilmiştir. Eğer resmin kenar değişimi, belli bir eşik değerinden büyük ise doku özelliğideğerlendirilmiştir. Doku özelliği, 0o -180o aralığında 30o'lik açı farkları ile Gabor filtresi uygulanarakdeğerlendirilmiştir. Bu yöntemin performansı zaman açısından kötü olduğundan, sistemin genelperformansını artırmak için doku özelliği en son değerlendirilmiştir.Geliştirilen video özetleme sistemi ile, farklı içerik çeşitlerine sahip olmasına özen gösterilerek seçilmiş 25haber videosu özetlenmiştir. Özetlenen videolar 40 kullanıcıya gösterilerek eksik veya fazla olduğunudüşündükleri görüntüleri işaretlemeleri istenmiştir. Kullanıcıların yorumları Ortalama Yaklaşık Doğrulukyöntemi ile değerlendirildiğinde geliştirilen sistemin başarı oranı %98 olarak ölçülmüştür.Anahtar Kelimeler : Video özetleme, video arşivleme, 64-bin histogram , kenar değişim oranı, Gabor filtrebankası.