A hierarchical object localization and image retrieval framework
Katmanlı bir mimari ile nesne bulma ve imge sorgulama sistemi
- Tez No: 181156
- Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ YARMAN VURAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Nesneye Dayalı mge Sorgulama, Komşuluk Ağacı, Katmanlısınıflandırma, En iyi temsil eden Öznitelik, Bulanık ARTMAP, ADABOOST.ii, Object localization, image retrieval, Neighborhood Trees, Hierarchical learning, Best Representative Descriptor, FUZZY ARTMAP, ADABOOST.ii
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Bu tezde; sorgulanacak olan her imge sınıfı için,“en uygun”öznitelik vektörünü eldeeden, nesne temelli bir sorgulama sistemi önerilmektedir. Geliştirilen sistemde,“enuygun”öznitelik vektörünü bulmak için, katmanlı bir öğrenme mimarisi; imgelerindüzgün etiketlenebilmesi için ise ?komşuluk ağacı? kavramı önerilmektedir. Bukapsamda, ilk olarak, otomatik olarak bölütlenmiş imgelerden, öznitelik vektörleriçıkartılmaktadır. Daha sonra, her bir imge sınıfını diğer sınıflardan ayırdedecek,öznitelik ağırlık vektörleri, önerilen mimari kullanılarak bulunmaktadır.Bu tezde geliştirilen katmanlı öğrenme metodu, içeriğe dayalı imge sorgulamasistemlerinin öznitelik uzayı tasarımı, normalizasyon, boyut artması (curse ofdimensionality) ve anlamsal farklılık (semantic gap) gibi temel problemlerini azaltmayayöneliktir. Bu doğrultuda, göz ve beyin arasındaki ilişkiden yola çıkılarak, iki katmanlıbir sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. Birinci katmanda, farklı sınıflandırma araçları,vektör uzayının farklı bölümlerini kullanılarak sınıflandırmalar yapmakta; bir üstkatmanda ise, elde edilen sonuçlar birleştirilmektedir. Bu yöntem, öznitelik vektörlerininardarda eklenmesiyle elde edilen, çok boyutlu vektörün yol açtığı problemleri,azaltmaya çalışmaktadır.Önerilen sistem, aynı zamanda, bölütlenmiş imgelerde yer alan nesnelerinetiketlenebilmesi için, komşuluk ağacı kavramını tanımlamaktadır. Komşuluk ağacı,iimge içinde birbiriyle komşu olan bölütlerin, birleştirilmesi ile oluşan bir gösterimbiçimidir.Geliştirilen sistemin performansını denemek için, Corel veri kümesi üzerindedeneyler yapılmıştır. Eğitim modülünde, bir sınıfı en iyi temsil eden özniteliklerinbulunması için önce bulanık ARTMAP ve ADABOOST yöntemleri kullanılmış, dahasonra ise iki katmanlı bir mimari geliştirilerek performans arttırılmıştır.Yapılan deneyler sonucunda, önerilen katmanlı mimarinin diğerlerinden daha iyisonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes an object localization and image retrieval framework, which trains adiscriminative feature set for each object class. For this purpose, a hierarchical learningarchitecture, together with a Neighborhood Tree is introduced for object labeling.Initially, a large variety of features are extracted from the regions of the pre-segmentedimages. These features are, then, fed to the training module, which selects the“best setof representative features”, suppressing relatively less important ones for each class.During this study, we attack various problems of the current image retrieval andclassification systems, including feature space design, normalization and curse ofdimensionality. Above all, we elaborate the semantic gap problem in comparison tohuman visual system. The proposed system emulates the eye-brain channel in twolayers. The first layer combines relatively simple classifiers with low level, lowdimensional features. Then, the second layer implements Adaptive Resonance Theory,which extracts higher level information from the first layer. This two-layer architecturereduces the curse of dimensionality and diminishes the normalization problem.The concept of Neighborhood Tree is introduced for identifying the whole objectfrom the over-segmented image regions. The Neighborhood Tree consists of the nodescorresponding to the neighboring regions as its children and merges the regions througha search algorithm. Experiments are performed on a set of images from Corel database,using MPEG-7, Haar and Gabor features in order to observe the power and the weaknessiof the proposed system. The“Best Representative Features”are found in the trainingphase using Fuzzy ARTMAP [1], Feature-based AdaBoost [2], Descriptor-basedAdaBoost, Best Representative Descriptor [3], majority voting and the proposedhierarchical learning architecture.During the experiments, it is observed that the proposed hierarchical learningarchitecture yields better retrieval rates than the existing algorithms available in theliterature.
Benzer Tezler
- Abdominal image segmentation and visualization using hierarchical neural networks
Hiyerarşik sinir ağları ile abdominal görüntü bölütleme ve üç boyutlu görüntüleme
MUSTAFA ALPER SELVER
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Automatic detection of compound structures by joint selection of region groups from multiple hierarchical segmentations
Bileşik yapıların çoklu sıradüzensel bölütlemelerden bölge gruplarının ortaklaşa seçilmesiyle otomatik sezimi
HÜSEYİN GÖKHAN AKÇAY
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM AKSOY
- Önsel bilgi kullanılarak tıbbi görüntülerde makine öğrenmesi tabanlı kontur bulma ve nesne konumlandırma
Machine learning based object localization and contour extraction in medical images with prior information
AYŞE BETÜL OKTAY
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL
- Öbek analizi algoritmaları
Başlık çevirisi yok
MUHAMMET ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ERCENGİZ
- El hareketlerinin elektromyogram sinyalleri ve yardımcı sensör verileri ile sınıflandırılması
Classification of hand movements via electromyogram and auxiliary sensor data
SİNAN YAĞCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. İLKER BAYRAM