Geri Dön

Seyrek temsil ile içerik tabanlı görüntü erişimi

Content based image retrieval with sparse representation

  1. Tez No: 479843
  2. Yazar: CEYHUN ÇELİK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

İçerik Tabanlı Görüntü Erişimi (İTGE), görüntü ve çoklu ortam verilerinin artmasıyla birlikte, bu verilerden çıkarılan anlamlı bilgilerle arama işlemi yapmak ihtiyacı ile ortaya çıkmıştır. Günümüzde, Düşük Seviye Özelliklerden (DSÖ'lerden) Yüksek Seviye Anlamsal Bilgi'nin (YSAB) çıkarılmasında Yerel Özellik Tanımlayıcıları (YÖT'ları) kullanılmaktadır. Böylece, İTGE modelleri, Bölge Tabanlı Görüntü Erişimi (BTGE) yaklaşımları ile çözülmeye başlanmıştır. Seyrek Temsil (ST) uzun zamandır sinyal ve görüntü işleme yaklaşımlarında kullanılmakla birlikte son yıllarda İTGE problemlerine çözüm üretmektedir. Bu çalışmada ilk olarak literatürde YÖT ve ST algoritmalarının performansını değerlendirmek amacıyla bir İTGE çatısı önerilmiş ve bu çatı ile kapsamlı testler yapılmıştır. Daha sonra çok etiketli veri kümeleri için çevrimdışı ve çevrimiçi iki BTGE modeli önerilmiştir. Önerilen BTGE modellerin oluşturulma süresini hızlandırmak için de yeni bir YÖT kümeleme yaklaşımı önerilmiştir. Yapılan testlerde önerilen yaklaşımların literatürdeki yaklaşımlara göre daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Content Based Image Retrieval (CBIR) has emerged with the need to search with meaningful information extracted from these data, along with the increase in image and multimedia data. Today, Local Feature Descriptors (LFDs) are used to derive High Level Semantic Information (HLSI) from Low Level Features (LLFs). Thus, the CBIR models have begun to be solved through Region Based Image Retrieval (RBIR) approaches. Sparse Representation (SR) has been used in signal and image processing approaches for a long time and has been providing solutions to the CBIR problems in recent years. In this study, first, a CBIR framework is proposed in order to evaluate the performance of the LFDs and SR algorithms in the literature and comprehensive tests are made with this framework. Then, two offline and online RBIR models for multi-labeled data sets are proposed. A new LFD clustering approach is also adopted to speed up the building of recommended RBIR models. It has been observed that the proposed models are performed more successfully than the approaches in the literature.

Benzer Tezler

  1. Hibrit film öneri sistemi

    Hybrid movie recommendation system

    MAHİYE ULUYAĞMUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. Enhancing cross-market recommendation system using graph isomorphism networks

    Çizge izomorfizm ağları kullanarak çapraz pazar tavsiye sistemi geliştirme

    SÜMEYYE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

    DR. RESUL TUGAY

  3. Brain-inspired cortical-coding algorithm for multimedia processing

    Multimedya işlemek için beyinden esinlenilmiş kortikal kodlama algoritması

    AHMET EMİN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  4. Edremit körfezi ve kuzeyinin jeodinamik evrim

    Geodynamic evolution of the gulf of Edremit and norhtern area

    CENK YALTIRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Genel Jeoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARAL OKAY