A novel refinement method for automatic image annotation systems
Otomatik görüntü etiketleme sistemleri için yeni bir iyileştirme yöntemi
- Tez No: 286218
- Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ TÜNAY YARMAN VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü etiketleme, bir görüntüye görüntünün içeri ile ilgili kelimler atama işlemi olarak tanımlanabilir. Bir etiketleme sistemi kelimelerle, görüntülerden elde edilen düşük seviye görsel özniteliklerle arası ilişki kurar ve bu ilişkiyi kullanarak yeni gelen bir görüntüyü etiketler. Görüntü etiketleme ihtiyacı arttıkça, görüntü etiketleme sistemlerine olan ihtiyaçta hızla artmaktadır. Literatürde yoğun olarak çalışılmakta olan bu problem için hali hazırda önerilen yöntemlerin performansları pratik kullanım için yeterli değildir. Bu sistemlerin ortak problemi yüksek seviye anlamsal kelimelerle düşük seviye görsel öznitelikler arasındaki anlamsal boşluktur. Bu anlamasal boşluk nedeniyle, sonuçlar ilgisiz kelimelerde içerebilmektedir. Daha iyi sonuçların verilebilmesi için iyileştirme yöntemlerinin kullanılması gerekmektedir.Bu çalışmada, otomatik görüntü etiketleme sistemleri için yeni bir iyileştirme yöntemini sunulmaktadır. Önerilen yöntem anlamsal boşluk problemine veri kümesinden elde ettiği kelimeler arası ilişkiyi kullanarak çözüm üretir. Kelimeler arası ilişkinin kurulması iyileştirme işleminin en önemli problemdir. Bu çalışmada, kelimeler arası ilişkiyi modellemek için olasılıksal ve bulanık yaklaşımlar sunduk. Kelimler arası ilişkiler, görüntü etiketleyici tarafından sağlanan etiketler üzerine uygulanarak aday etiketlemeler üretir. Aday etiketlemeler bir ilişkilse çizge üzerinde gösterilebilmektedir. Son olarak üretilen aday etiketlemelerden bir tanesi klik optimizasyon teknikleri kullanılarak seçilir ve iyileştirilmiş etiketlene olarak sunulur.
Özet (Çeviri)
Image annotation could be defined as the process of assigning a set of content related words to the image. An automatic image annotation system constructs the relationship between words and low level visual descriptors, which are extracted from images and by using these relationships annotates a newly seen image. The high demand on image annotation requirement increases the need to automatic image annotation systems. However, performances of current annotation methods are far from practical usage. The most common problem of current methods is the gap between semantic words and low level visual descriptors. Because of the semantic gap, annotation results of these methods contain irrelevant noisy words. To give more relevant results, refinement methods should be applied to classical image annotation outputs.In this work, we represent a novel refinement approach for image annotation problem. The proposed system attacks the semantic gap problem by using the relationship between the words which are obtained from the dataset. Establishment of this relationship is the most crucial problem of the refinement process. In this study, we suggest a probabilistic and fuzzy approach for modeling the relationship among the words in the vocabulary, which is then employed to generate candidate annotations, based on the output of the image annotator. Candidate annotations are represented by a set of relational graphs. Finally, one of the generated candidate annotations is selected as a refined annotation result by using a clique optimization technique applied to the candidate annotation graph.
Benzer Tezler
- A framework for composite wind turbine blades: From material development to structural optimisation and ml-enhanced damage detection
Rüzgar türbinleri için hibrit kompozit temelli kanat malzemesi geliştirilmesi, yapısal optimizasyonu ve makine öğrenmesi ile hasar tespiti ve yapısal analiz entegrasyonu
KEMAL HASIRCI
Doktora
İngilizce
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALAEDDİN BURAK İREZ
- Rulmanlarda sürünme riskinin deneysel olarak incelenmesi ve rulman tasarım parametrelerinin sürünme üzerine etkisinin analizi
Experimental investigation of creep risk on bearings and analysis of bearing design parameters for creep
AHMET HAKAN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN TAHA ŞEN
- Koşullu difüzyon modelleri ile yüzey görüntüsünden çatlak tespiti
Crack detection from surface images using conditional diffusion models
ONUR BOSTANCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT KARACAN
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE