Büyük veri tabanlarında yarı eğitmenli yaklaşımlar kullanarak imge erişimi
Image retrieval using semi-supervised methods in large databases
- Tez No: 514264
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN, DOÇ. DR. HAKAN ÇEVİKALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
İmge erişimi son yıllarda üzerinde çok çalışılan önemli bir görüntü işleme dalıdır. Temel olarak, bir sorgu imgesine karşılık, bu imgeye benzer imgelerin benzerlik sırasına göre döndürülmesi işlemi olarak özetlenebilir. Benzer imgelerin arandığı veritabanının boyutu arttıkça problem zorlaşmaktadır. Web tabanlı ve gerçek zamanlı uygulamalarda, internet kullanımına bağlı olarak sayısı katlanarak artan imge verileri kullanılmaktadır ve büyük verilerde imge erişimi işleminin gerçek zamanlı uygulanabilmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmektedir. Bu çalışmada, yarı eğitmenli algoritmalar kullanılarak imge erişimi probleminin çözümü amaçlanmıştır. Transdüktif SVM ve İkili Hiyerarşik Karar ağaçları kullanılarak veritabanlarına ait ikili kodlar elde edilmiştir ve yaklaşık 23 milyon imgenin kullanıldığı, görsel arama motoru tasarlanarak gerçek zamanlı imge erişimi sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Image retrieval is a significant image processing research area that have been widely studied in recent years. It can be summarized as follows; given a query image, finding the similar images in an ordered manner in large image data set. As the data set size grows, retrieval problem gets harder. By means of internet using, image data used in Web-based and real time applications gradually increases. A variety of methods have been introduced to carry out image retrieval task in real time. In this study, it is aimed to solve image retrieval problem with semi-supervised methods. Binary codes of database images are obtained by using Transductive SVM and Binary Hierarchical Decision Trees and real-time image retrieval is accomplished by designing a visual search engine that contains about 23 million images.
Benzer Tezler
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Büyük imge veri tabanlarında erişim için yarı eğitmenli görsel temsiller
Semi-supervised visual representations for large scale image databases
TUĞÇE DÖNGEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ÇEVİKALP
- Eğitimde veriye dayalı yönetim uygulamalarının değerlendirilmesi
The evaluation of data driven management applications in education
AYHAN DUYKULUOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECATİ CEMALOĞLU
- Developing a bitemporal data warehouse model for corporates
İşletmeler için çift zamanlı veri depolama modeli geliştirilmesi
TANADI AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CANAN ATAY
- Vejetaryen beslenmenin sağlık üzerine etkisi: Sistematik derleme
The influence of vegetarian nutrition on health: A systematic review
ESMA AKSOY KENDİLCİ
Doktora
Türkçe
2020
Beslenme ve Diyetetikİnönü ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN FİKRET GENÇ