Geri Dön

Semantic and goal-oriented signal processing: Semantic extraction

Anlamsal ve hedefe yönelik sinyal işleme: Anlamsal çıkarma

  1. Tez No: 748616
  2. Yazar: MEHMETCAN GÖK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN ARIKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 128

Özet

Makine öğrenimi teknolojisindeki ilerlemeler, sinyal işleme tekniklerinde devrim yaratma ve yeni nesil uygulamalar için performanslarını büyük ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip olan sinyallerdeki anlamsal bilgilerin gerçek zamanlı olarak çıkarılmasını sağlamıştır. Semantik bilginin yapılandırılmış ve evrensel temsili ve verimli işlenmesi için grafik tabanlı bir semantik dil ve hedef odaklı bir semantik sinyal işleme yapısı benimsenmiştir. Benimsenilen yapıda, sinyal girdilerinin ön işlenmesine bir anlamsal çıkarıcı eşlik etmektedir. Bu anlamsal çıkarıcı, anlamsal bileşenlerin tanımlanması, tanımlanmış bileşenler arasındaki durumların, eylemlerin ve ilişkilerin uygulamaya özel önceden tanımlanmış bir küme içinden seçilmesini sağlar. Ek bilgi için, elde edilen anlamsal grafik çıktısına ayrıca hiyerarşik bir dizi öznitelikle gömülmüştür. Bu tezde, önemli semantik çıkarıcı bloğuna odaklanıyoruz ve önerilen yapının uygulanabilirliğini göstermek için video akışı verileri üzerinde gerçek zamanlı bir görüntü işleme uygulaması sunuyoruz. Daha sonra, benimsenen anlamsal temsil ve hedef odaklı filtreleme ile sinyal işleme yapısının geleneksel yaklaşımlara kıyasla veri hızlarında son derece yüksek azalma sağlayabileceğini gösteriyoruz. Son olarak, çok seviyeli özniteliklerin gelişimini izleyerek uzun zaman dilimlerinde önemli yenilik noktalarını belirlemenin bir yolunu gösteriyoruz ve ileriki araştırma konularını tartışıyoruz.

Özet (Çeviri)

Advances in machine learning technology have enabled real-time extraction of semantic information in signals, which has the potential to revolutionize signal processing techniques and drastically improve their performance for next-generation applications. A graph-based semantic language and a goal-oriented semantic signal processing framework are adopted for structured and universal representation and efficient processing of semantic information. In the adopted framework, preprocessing of input signals is followed by a semantic extractor which identifies components from a set of application-specific predefined classes where the states, actions, and relations among the identified components are described by another application-specific predefined set called predicates. For additional information, the resulting semantic graph is also embedded with a hierarchical set of attributes. In this thesis, we focus on the crucial semantic extractor block, and to illustrate the proposed framework's applicability, we present a real-time computer vision application on video-stream data where we adopt a tracking by detection paradigm for the identification of semantic components. Next, we show that with the adopted semantic representation and goal-filtering, the semantic signal processing framework can achieve an extremely high reduction in data rates compared to traditional approaches. Finally, we demonstrate a way to identify points of significant innovation over extended periods of time by tracking the evolution of multi-level attributes and discussing future research directions.

Benzer Tezler

  1. Innovation based transmission in al-enabled sensor networks for 6GIoT scenario

    Yapay zeka etkinlenmiş sensör ağlarında 6G nesnelerin interneti senaryoları için inovasyon bazlı iletim

    AHMET ARDA ATALIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN ARIKAN

  2. Mobil araçlar için hedef yönelimli etmen geliştirmeye yönelik bir çerçevenin tasarımı ve gerçekleştirimi

    Design and implementation of a framework for developing goal oriented agents on mobile devices

    İLKER SEMİH BOZTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR

  3. Anlamsal web ve etmen teknolojileri kullanarak sağlık bilgi sistemi geliştirme

    Developing a healthcare information system using semantic web and agent technologies

    KİBARİYE GÜNEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR

  4. Türkiye afet bilgi sistemi için birlikte çalışabilirlik esaslarının geliştirilmesi ve uygulanması

    Development and implementation of interoperability principles for disaster information system of Turkey

    ELİF DEMİR ÖZBEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  5. Mobil aygıtlar üzerinde kişiselleştirilmiş reklam için etmen tabanlı çerçeve tasarımı

    An agent-based framework for personalized advertisement on mobile devices

    RESUL ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİA ERDOĞAN