Geri Dön

Image annotation using deep learning and semantic web technologies

Derin öğrenme ve anlamsal ağ teknolojilerini kullanarak görüntü açıklaması

  1. Tez No: 677629
  2. Yazar: ARDA SEZEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM TURHAN, DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Yapay sinir ağları, Image processing, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, görüntü açıklama alanında görüntü tanımı çıkarımını içeren bilişsel görev için hibrit bir çözüm önerilmektedir. Sinir Ağları ile ilgili önceki çalışmalar çoğunlukla doğru etiketleri seçmeye ve/veya bir resmi tasvir etmek için ilgili etiketlerin sayısını artırmaya odaklandı. Ancak, bir resmi tanımlamak için bir dizi ilgili etiket oluşturmak ve bu resmi cümleler yoluyla tasvir etmek yapısal, sözdizimsel ve anlamsal olarak tamamen farklı olgulardır. Bu çalışmada spor alanındaki görüntülerin kontrollü bir ortamda doğal dil tanımlarını oluşturan bir çerçeve sunulmaktadır. Yaklaşımımız, görüntülerin cümle açıklamalarını oluşturmak için Yapay Zeka ve Ontolojilerden yararlanmaktadır. Geliştirilen çerçeve, derin öğrenme modellerinin ve ontoloji sınıflarının örneklerinden türetilen hizalı açıklama sonuçlarının yeni bir kombinasyonunu sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we propose a hybrid solution for the cognitive task of generating image descriptions in the image annotation domain. Previous work on Neural Networks mostly focused on choosing the right labels and/or increasing the number of related labels to depict a picture. However, creating a set of related labels to describe a picture and depicting that picture through sentences are completely different phenomena, structurally, syntactically, and semantically. We present a framework that generates natural language descriptions of images in the sports domain within a controlled environment. Our approach leverages Artificial Intelligence and Ontologies to generate sentence descriptions of images. Our framework presents a novel combination of deep learning models and aligned annotation results derived from the instances of the ontology classes.

Benzer Tezler

  1. Batı tesirine kadar Osmanlı mimarisinde estetik kriterler

    Başlık çevirisi yok

    LEYLA BAYDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    MimarlıkGazi Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK KARAMAĞARALI

  2. N-boyutlu eucudes uzayının afin ve projektif donuşumları

    Başlık çevirisi yok

    FATMA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    MatematikGazi Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. FİKRİ GÖKDAL

  3. Anıtkabir çevresi yapılaşma düzeni ve çevre ilişkilerinin görsel değerlendirilmesi üzerinde uygulamalı bir araştırma

    Structural developments around Anıtkabir and a research on visual evaluation of environmental relations

    IŞIK UÇMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaAnkara Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YALÇIN MEMLUK