Multiple query image and video retrieval in the hash space based on deep learning and pareto optimality
Derin öğrenme ve pareto eniyilemeye dayalı ikili kod uzayında çok sorgulu görüntü ve video erişimi
- Tez No: 655878
- Danışmanlar: PROF. DR. CABİR VURAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
İçerik tabanlı çok sorgulu görüntü erişimi ile ilgili gerçekleştirilmiş az sayıda çalışma bulunmaktadır. Mevcut çalışmalar, gerçek-değerli özellik vektörleri kullandıklarından verimli ve hızlı değillerdir. Diğer taraftan, video erişimi ile ilgili yapılan çalışmalar hep tek sorgu için geliştirilmiştir. Çoklu video sorguları ile içerik tabanlı video erişimi amacıyla geliştirilmiş herhangi bir çalışma mevcut değildir. Bu tezde, görüntü ve video sorguları farklı anlamlara sahip olduğunda, verimli ve hızlı görüntü ve video erişimi sağlayan yöntemler önerilmiştir. Önerilen yöntemler, önceki çalışmalardan farklı olarak sınırsız sayıda sorguyu desteklemektedirler. Sorguların her biri tek veya çoklu anlam içerebilir. Önerilen yöntemler, görüntü ve videoların ikili kodlarına dayalı olarak geliştirilmişlerdir. Bu nedenle, daha az depolama alanı gerektirmektedirler ve daha hızlıdırlar. Veri tabanındaki elemanların ve sorguların ikili kodları derin ikili kod oluşturma bileşeni ile elde edilmektedir. Sorgular veri tabanı dışından seçildiğinde, etiketleri derin ikili kod bileşeni tarafından tahmin edilmektedir. Erişim için Pareto cephe ve K-ortalamalar kümeleme yöntemleri kullanılmaktadır. Önerilen çok sorgulu görüntü erişim yönteminin erişim hızı ve doğruluğu bakımlarından benzer yöntemlerden üstün olduğu farklı iki veri tabanı üzerinde gerçekleştirilen benzetim sonuçlarıyla gösterilmiştir. İlk kez bu tezde gerçekleştirilen çok sorgulu video erişim yönteminin de hızlı ve verimli olduğu benzetim sonuçlarıyla doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
There exist few studies developed for the content-based multi-query image retrieval problem. Since existing methods use real-valued feature vectors, they are not efficient and fast. On the other hand, video retrieval studies conducted so far have been developed for a single query. There does not exist a study developed for the purpose of content-based video retrieval via multiple video queries. In this dissertation, frameworks providing efficient and fast image and video retrieval are proposed when the queries are related to more than one semantic. Unlike the previous studies, the frameworks support an arbitrary number of queries. Each query can have single or multi-label. The proposed methods are built upon binary hash codes. As a result, they require lower storage space, and they are faster. Hash codes of database items and queries are generated by deep hashing component. Query labels are predicted by the deep hashing component when they are chosen outside the database. Pareto front method and K-means algorithm are used for retrieval. The proposed multi query image retrieval method is shown to be superior to the existing studies in terms of retrieval speed and accuracy by means of simulations carried on two different databases. Also, the proposed multi query video retrieval method implemented for the first time in this dissertation is verified to be fast and efficient via simulations.
Benzer Tezler
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Web-based user interface for query specification in a video database system
Video veri tabanı için internet tabanlı sorgu belirleme arayüzü
EDİZ ŞAYKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ÖZGÜR ULUSOY
Y.DOÇ.DR. UĞUR GÜDÜKBAY
- Efficient Techniques for Improving the Performance of Multimedia Search Engines
Multimedia arama motorlarının performans artırılması için etkin teknikler
SAED ABDEL WAHHAB RESHID AL-QARALEH
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean UniversityBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OMAR RAMADAN
- Efficient k-nearest neighbor query processing in metric spaces based on precise radius estimation
Metrik uzaylarda iyi bir alan tahmini ile en yakın k komşu sorgusu işleme
CAN ŞARDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DR. CENGİZ ÇELİK
YRD. DOÇ. DR. ALİ AYDIN SELÇUK
- Mobile image search using multi-image queries
Çok görüntülü sorgu yöntemiyle mobil görüntü arama
FATİH ÇALIŞIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY
PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY