Geri Dön

Veri madenciliği teknikleriyle içerik tabanlı görüntü erişimi

Content based image retrieval with data mining techniques

  1. Tez No: 397075
  2. Yazar: NESA JAHANGIRI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. HACER KARACAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

Multimedyanın ortaya çıkması, büyük resim arşivlerinin kullanılabilirliği ve World Wide Web in (WWW) hızlı büyümesiyle, görsel verilerin yönetimi önemli araştırma konusu olmakla birlikte istenilen verilere erişim sorununu da beraberinde getirmektedir. Bu sorunu çözmek için kullanıcılar; internet tabanlı arama motorlarına yönelmişlerdir; ama sıklıkla kullanılan bu popüler arama motorlarının hiç biri içerik tabanlı bir arama çözümü sunmamaktadır. Bu hedefe ulaşmaya yönelik görüntü verilerinin görsel içeriğini kullanmak için bölme, indeksleme ve görüntü veritabanından ilgili görüntüleri almak önemli bir yaklaşımdır ve bu amaçla içerik tabanlı görüntü erişim (İTGE) sistemleri kullanılmaktadır. Bu sistemlerin amacı görsel sorgulara yanıt olarak, görüntü koleksiyonları üzerinde bilgi işleyip, benzer görüntüleri ayıklamaktır. Görüntülere hızlı ve etkili bir erişim sağlamak için içerik tabanlı görüntü erişimi uygulanma potansiyeli çok büyük bir yönetim aracı olarak bilgisayar teknolojisinin kullanımını yaygınlaştırmaktır. İçerik tabanlı görüntü erişim sistemi için çok farklı sistem tasarımları vardır. Bu çalışmada İTGE sistemleri için içerik tabanlı görüntü erişim teknikleri olarak renk ve doku analizi veri madenciliği teknikleriyle birleştirerek bir sistem mimarisi sunulmuştur. Elde edilen sonuçlarda geliştirilmiş olan sistemin mevcut sistemlere göre daha kısa bir sürede daha net ve daha iyi sonuçlar sunduğu değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The emergence of multimedia, the availability of large image archives, and the rapid growth of the World Wide Web (WWW) have attracted significant research efforts in providing tools for effective retrieval and management of visual data. In order to solve this problem, users preferred internet-based search engines none of which provide a content-based search solution. For using the visual content of the image, content-based image retrieval (CBIR) systems can be used. The aim of these systems is to process the image collections and extract similar images. In this study, a CBIR system architecture presented by using color and texture data while combining them with data mining techniques. This system offers good results that are retrieved in a short amount of time.

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Web mining: Pattern discovery on the world wide web

    Web madenciliği: Web sayfalarında örüntü keşfi

    MUSTAFA TURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT

  3. Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators

    Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi

    MAHMUT SAMİ SİVRİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  4. Recommender system framework based on datamining techniques

    Veri madenciliği tekniklerine dayalı tavsiye sistemi

    NEVZAT KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilim ve TeknolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT

  5. Paralel programlama ile web madenciliğinde log analizi

    Log analysis in web mining with parallel programming

    GÜNCEL SARIMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUNCAY YİĞİT