Mining web images for concept learning
Ağ imgelerinin konsept öğrenmek amacıyla işlenmesi
- Tez No: 374380
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu calışmada gorsel konseptlerin otomatik olarak internet kaynaklı imgeler kullanılarak oöğrenilmesi üzerine çalısılmıstır. Sunulan iki yeni yontem ile bir konsept için edinilmiş imge koleksiyonundaki ortak özellikleri kullanarak, ilgisiz imgeleri elemek ve imgeleri gorsel bütünlük içinde gruplanmak amaçlanmıştır. ̇Ilk olarak, yeni bir veri öbekleme ve ilintisiz veri eleme yontemi Konsept Haritası (Concept Map - CMAP) sunulmştur. CMAP verileri öbeklere ayırırken, ilgisiz verileri bu öbeklere olan benzerliklerine göre eler. Daha sonrasında, CMAP'in bir konsept için ürettigi her bir veri öbeginden, konseptin değişik bir alt kümesini tanımlayan, birer model öğrenilir. Diger bir yontem, Model Evrimi ile Eşleme (Association through Model Evolution - AME), imgelerin rasgele alınmış büyük bir imge kümesi ile farklarını yinelemeli bir yöntem ile ölçer. Bu ölçümlere dayanarak, her yinelemede, yeni bir grup ilintisiz imge elenir. AME her bir imgenin, rasgele alınmış büyük bir imge kümesine karşı, ait olduğu konsept için ayrımsallık ve temsil edebilirlik özelliklerini teşhis eder. Bu özellikleri göz önüne alarak, ilitisiz imgeleri bulur. En son aşamada, temizlenmiş imge setleri üzerinden hesaplanmıs ̧ modeller ile, yeni imgeler üzerinde konseptsel sınıflandırma yapılır. Sunulan iki yeni yöntem de bilindik veri setleri ve problemler üzerinde sınanmıs ̧tır. Sonuçar bilindik en iyi yöntemler ile kıyaslanabilir değerler vermektedir.
Özet (Çeviri)
We attack the problem of learning concepts automatically from noisy Web image search results. The idea is based on discovering common characteristics shared among category images by posing two novel methods that are able to organise the data while eliminating irrelevant instances. We propose a novel clustering and outlier detection method, namely Concept Map (CMAP). Given an image collection returned for a concept query, CMAP provides clusters pruned from outliers. Each cluster is used to train a model representing a different characteristics of the concept. One another method is Association through Model Evolution (AME). It prunes the data in an iterative manner and it progressively finds better set of images with an evaluational score computed for each iteration. The idea is based on capturing discriminativeness and representativeness of each instance against large number of random images and eliminating the outliers. The final model is used for classification of novel images. These two methods are applied on different benchmark problems and we observed compelling or better results compared to state of art methods.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme modellerinin hücre veri seti üzerinde eğitilerek kıyaslanması ve mobil ortama uyarlanması
Comparision and mobile application of deep learning models trained on blood cell dataset
MEHMET YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ZAHİD YILDIZ
- Muğlak mekân açılımları üzerine bir okuma
A reading on ambiguous space expansions
GİZEM KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURBİN PAKER KAHVECİOĞLU
- Sosyal medya üzerinden metin madenciliği ve duygu analizi ile pazar değerlendirme
Market analysis based over social networks using text mining and cluster analysis
HATİME DİLEK BEYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Genetik algoritmaları kullanarak web sayfalarından veri çıkarımı için otomatik olarak düzenli ifade oluşturma
Automatically generating regular expressions for data extraction from web pages using genetic algorithms
CANAN ASLANYÜREK
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK YERLİKAYA
- Intelligent techniques for wicked web sites discovery
Kötü amaçlı web sitelerinin akıllı yöntemlerle belirlenmesi
DIDAR RASHAD QADR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZKAN ATAN