Resim içerik filtreleme ve içerik tespiti
Image content filtering and content detection
- Tez No: 309453
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
İçerik tespiti, bir görüntü veya video içindeki nesnelerin renklerine dayanarak piksellerini bulma işlemidir. Bu işlem, genellikle görüntüler içinde insan yüzü ve eklemli organlara potansiyel olarak sahip olan bölgeleri bulmak için bir ön işlem adımıdır. Birçok bilgisayarla görme yaklaşımı, deri tanımlaması için geliştirilmiştir. Bir deri saptayıcısı, genellikle bir uygun renk aralığı içinde verilen pikseli dönüştürür ve onun deri olan veya olmayan piksel olduğunu saptamak için pikseli etiketlemek adına bir deri sınıflayıcısı kullanır. Bir deri sınıflayıcısı, deri renk pikseli çalışma verisine dayanarak renk aralığı içindeki deri renk sınıfının karar sınırını belirler. Derinin rengi, yüz tanımlaması, pornografik fotoğraflardaki deri rengi tespiti, lokalizasyon ve takip için kullanışlı ve uygun bir yaklaşımdır. Fotoğraf içeriği filtreleme, içerik bilgili video sıkıştırma ve görüntü renk dengeli uygulamalar, görüntülerin içindeki derinin otomatik tanımlanmasından da yararlanabilir. Deri renk modelleme ve tanımlanması için sayısız teknikler son yıllar içinde önerilmektedir. Bu çalışmada yapay sinir ağları tabanlı bir adet içerik filtreleme ve iki adet içerik analizi toplam üç adet sistem gerçekleştirilmiştir. İçerik filtreleme sisteminde, RGB aralığında olan ve boyutları 300×200 çapında 100 adet tam porno içerikli resim ile 100 adet yarı porno içerikli resim olmak üzere 200 adet JPEG fotoğraf test işlemlerinde kullanılmıştır. Bu sistemle, fotoğraflardaki insan deri renginin yoğunluğuna dayanılarak filtreleme yapılmaktadır. Birinci İçerik analiz sisteminde, fotoğrafların içeriğine dayanılarak insan veya ağaç fotoğrafı olup olmadıkları tespit edilmektedir. Sistemde, bir yandan 50 adet insan ve diğer yandan ise 50 adet ağaç fotoğrafı olmak üzere toplam 100 adet insan ve ağaç fotoğrafı test edilmiştir. İkinci içerik analiz sistemde ise, fotoğrafların içeriğindeki bir veya birden fazla insan olup olmadığı analiz imkânı ortaya koyulmuştur. Sistemde, sırasıyla bir, iki, üç, dört ve dörtten fazla insan içerikli olan toplam 100 adet fotoğraf test edilmiştir. Çalışmadaki uygulamalardan elde edilen sonuçlar, web ortamlarında bulunan resim içeriklerinin tespitinin mümkün olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Content detection is a finding procedure of objects pixels and regions in an image or video. This procedure is a pre-processing step to find the regions that have potentially human face and jointed organs in images. Many computer vision approaches has been developed to describe the skin. A skin detector generally converts the pixel in suitable colour intent and to determine the skin and non-skin pixels, it uses a skin classifier. A skin classifier determines the decision boundary of skin colour class in colour intent on the basis of the study data of the skin colour pixel. It has been proved that the skin colour is a strong and convenient sign for face determination, skin detection in pornographic photos, localization, and tracing of wanted persons. The image colour balanced applications as filtering the photos, and video compression is also used to automatically determine the skin in images. Numerous techniques for skin colour modelling and determination has been proposed in recent years. In this study, one of image content filtering system and two of content analysis systems based an artificial neural network a total of three systems were established. In the content filtering system, RGB space and 300 × 200 wide 100 pieces full and 100 pieces semi-adult content JPEG pictures used in the test procedures. With this system, filtering is done based on the intensity of the color photographs of human skin. The first content analysis system, based on the content of pictures is determined whether human or tree photo. In this system, 50 pictures of human and 50 pictures of tree a total of 100 pictures have been tested. In the second content analysis system, the images contained in one or more people the opportunity to analyze whether there is has been revealed. Respectively, the images containing one, two, three, four and more than four person a total of 100 pictures have been tested in the system. The results obtained from applications in this study shows that are possible to detect the contents of the pictures in the web environment.
Benzer Tezler
- Multi-scale recursive context aggregation network for semantic segmentation
Anlamsal bölümleme için çok ölçekli özyinelemeli bağlam birleştirme ağı
ABDULLAH YALÇIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KESKİNÖZ
- Skin lesion classification using deep convolutional neural network and HSV color space
Derin evrişimsel sinir ağı ve HSV renk uzayı kullanarak cilt lezyonlarının sınıflandırılması
TAMERLAN NUSRADDINOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Hierarchical deep bidirectional self-attention model for recommendation
Hiyerarşik çift yönlü öz dikkat tabanlı derin öğrenme tavsiye modeli
İREM İŞLEK
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Effects of organizational and individual dynamic capabilities on business model innovation and sme performance
Örgütsel ve bireysel dinamik yeteneklerin iş modeli yenilikçiliği ve kobi performansı üzerindeki etkiler
SEHER ÖĞRENCİ
Doktora
İngilizce
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LUTFİHAK ALPKAN
- Sayısal görüntülerin alt band kodlanması
Subband coding of digital images
SIDIK DÜNDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. M. ERTUĞRUL ÇELEBİ