Object extraction from images/videos using a genetic algorithm based approach
İmge ve videolardan genetik algoritma yaklaşımıyla nesne çıkarılması
- Tez No: 176944
- Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bölütleme, Genetik algoritmalar, Nesne tanıma, Sınıflandırma, Segmentation, Genetic algorithms, Object recognition, Classification
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sayısal video ve imgelerin kullanımındaki artış, video ve imgelerin mantıksal içeriğine göre modellenmesi ve sorgulanabilmesi ihtiyacını ortaya çıkarmıştır. Mantıksal içeriği elle notlar ekleme yöntemiyle tanımlamak, hem çok zaman gerektirmektedir hem de sorgulama kabiliyetlerini kısıtlamaktadır. Öyleyse çoklu ortam alanında kullanılan içeriğe dayalı bilgi kazanım sistemleri için ihtiyaç, mantıksal içeriğin otomatik bir şekilde çıkarılmasıdır. Mantıksal içerik genellikle imge ve videolarda gözüken nesneler yardımıyla tanımlanır. Bu tezde, video ve imgelerin mantıksal içeriğinin elde edilebilmesi için, Genetic Algoritma temelli bir nesne çıkarma ve sınıflandırma mekanizması önerilmiştir. Nesne çıkarımı ise bir sınıflandırma problemi olarak tanımlanmıştır ve sınıflandırma için Genetik Algoritma temelli bir sınıflandırıcı önerilmiştir. Düzgelenmiş kesimle imge bölütleme kullanılarak olası nesneler video ve imgelerden çıkarılmış ve sınıflandırıcıya sınıflandırılmak üzere gönderilmektedir. Nesneler, En İyi Temsili ve Ayrıştırıcı Öznitelik modeli ile tanımlanmaktadır. Burada kullanılan öznitelikler, MPEG-7 betimleyicileridir. Sınıflandırıcının kararı, bu öznitelikler ve bahsedilen model yordamıyla hesaplanmaktadır. Sınıflandırıcı, Genetik Algoritma içerisindeki genetik işlemler yardımıyla, zaman içerisinde kendisini geliştirmektedir. Bunlara ek olarak sistem, çoklu sınıflandırma yapması ve nesneler üzerinde bulanık kararlar vermesi ile bulanıklılığı desteklemektedir. Temel modelden hariç olarak, nesne sınıflarının En İyi Temsili ve Ayrıştırıcı Özniteliklerini otomatik olarak üretebilmek için istatistiksel bir öznitelik önem tespit metodu önerilmiştir. Bu tezde, ayrıca, önerilen sistem için platform bağımsız çalışabilen bir uygulama geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The increase in the use of digital video/image has showed the need for modeling and querying the semantic content in them. Using manual annotation techniques for defining the semantic content is both costly in time and have limitations on querying capabilities. So, the need for content based information retrieval in multimedia domain is to extract the semantic content in an automatic way. The semantic content is usually defined with the objects in images/videos. In this thesis, a Genetic Algorithm based object extraction and classification mechanism is proposed for extracting the content of the videos and images. The object extraction is defined as a classification problem and a Genetic Algorithm based classifier is proposed for classification. Candidate objects are extracted from videos/images by using Normalized-cut segmentation and sent to the classifier for classification. Objects are defined with the Best Representative and Discriminative Feature (BRDF) model, where features are MPEG-7 descriptors. The decisions of the classifier are calculated by using these features and BRDF model. The classifier improves itself in time, with the genetic operations of GA. In addition to these, the system supports fuzziness by making multiple categorization and giving fuzzy decisions on the objects. Externally from the base model, a statistical feature importance determination method is proposed to generate BRDF model of the categories automatically. In the thesis, a platform independent application for the proposed system is also implemented.
Benzer Tezler
- Yakın resim fotogrametrisinde mikrofotogrametrik uzman sistem tasarımı, tesisi ve kalibrasyonu
A micro-photogrammetric expert systems design, application and calibration in close range photogrammetry
BAHADIR ERGÜN
Doktora
Türkçe
2003
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ALTAN
- Öğretim dalı dersliği yönteminin ortaöğretim kuruluşlarında uygulanması ve sınıf dersliği yöntemi ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
MEHMET SOYLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMAN
- Türkiye'de üretilen bazı kışlık el örgü ipliklerinin başlıca iplik ve lif özellikleri üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SEMA YÜCEBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU
- Toz kakaoda tağşiş saptama metodları üzerinde çalışmalar
Başlık çevirisi yok
TOMRİS ALTUĞ
Doktora
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL GÖNÜL