Geri Dön

A comparison study on image content based retrieval systems

Resim içerik tabanlı alma sistemlerine ilişkin bir karşılaştırma çalışması

PDF İndir

  1. Tez No: 478730
  2. Yazar: HERSH HAMA
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. SAED ABDEL WAHHAB RESHID AL-QARALEH
  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: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Son yıllarda multimedya arama önemli bir araştırma alanı haline geldi. Multimedya dosyaları, internetteki en önemli materyallerden biridir. Maalesef, internette multimedya erişimine dayanan en yeni yöntem ve uygulamalar için bile, gerekli multimedya bulmak zor. Bu çalışmanın temel amacı, Fuzzy Color ve Texture Histogram (FCTH), Edge Histogram Descriptor (EHD), Scalable Color Descriptor (SCD), Color Layout Descriptor (CLD), Color and Edge Directivity Descriptor (CEDD), ve Speed-Up Robust Feature (SURF) ve Fast Library Approximate Nearest Neighbor (FLANN) ile birleştirilmiş alanda bilinen resim îçerik tabanlı alma sistemlrinin performanslarınn incelenmesidir. Bu teknikleri kullanma amacı, sorgunun en alakalı dosyalarını bulmak ve bunları alma listesinin en üstünde listelemektir. Çeşitli deneyler yapılmış ve FCTH ve SCD'nin diğer incelenen tekniklerden daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Diğer yandan, SURF ile FLANN yaklaşımı birleştirildiğinde, sorguların çoğunun sonuçları kullanıcı beklentilerinin altında kaldığı görülmüştür. Buna ek olarak, bu yöntemi kullanarak özellik vektörlerinin çıkarılması muazzam bir bellek gerektirir. Genel olarak, çalışılan CBIR tanımlayıcılarından hiçbiri tam bir görüntü alma sistemi oluşturmak için tek tek kullanılamaz. Görüşümüze göre, daha sağlam bir sistem ve doğru sonuçlar elde etmek için çoklu tanımlayıcılar kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

In recent years, multimedia searching has become an important research field. Multimedia files are one of the most important materials on the internet. Unfortunately, even for the state-of-the-art methods and applications based on the access to multimedia on the internet, it is hard to find the required multimedia. The main purpose of this study is to investigate the performance of well-known image content-based retrieval techniques, i.e., Fuzzy Color and Texture Histogram (FCTH), Edge Histogram Descriptor (EHD), Scalable Color Descriptor (SCD), Color Layout Descriptor (CLD), Color and Edge Directivity Descriptor (CEDD), and Speed-Up Robust Feature (SURF) combined with Fast Library Approximate Nearest Neighbor (FLANN). The objective of using these techniques is to find the query's most relevant files and list them at the top of the retrieval list. Several experiments have been conducted and it has been observed that FCTH and SCD outperform other studied techniques. On the other hand, for the SURF combined with FLANN approach, the results of most of the queries were below user expectations. In addition, extracting the feature vectors using this method requires massive amount of memory. Overall, none of the studied CBIR descriptors can be used individually to build a full image retrieval system. In our opinion, multiple descriptors can be used to achieve a more robust system and accurate results.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    507209

    A content-based web image retrieval system for person identification structured on the SSIM, PSNR ve SNR

    Kişi tanıma için SSIM, PSNR ve SNR tabanlı bır web görüntü erişim sistemi

    RAWA AMJAD AMIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSiirt Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KAYA

  2. Tez No

    328399

    Fusion and combination methods for multimodal content based medical image retrieval

    İçerik tabanlı tıbbi görüntü erişme sistemlerinde modalitelerin birleşim yöntemleri

    ALİ HOSSEİNZADEH VAHİD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgi ve Belge YönetimiDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOCAK

  3. Tez No

    516794

    Yüksek boyutlu model gösterilimi ile görüntü kümeleme ve görüntü erişimi

    Image clustering and image retrieval with high dimensional model representation

    AYŞEGÜL KARCILI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA

  4. Tez No

    659690

    Renkli histogram kullanarak içerik tabanlı görüntü erişimi

    Content based image retrieval by using color histogram

    MAHMUT KILIÇASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP DEMİRCİ

  5. Tez No

    886721

    Determining e-commerce product recommendation systems utilizing mcdm methods

    Çkkv yöntemlerini kullanarak e-ticaret ürün öneri sistemlerinin belirlenmesi

    MİNE YAVUZ ŞAFAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU

Geri Dön