İç mekân sahne tanıma için metin tabanlı sınıflandırıcı ve evrişimli sinir ağları kullanarak çok kanallı hibrit model geliştirme
Developing a multi-channel hybrid model for indoor scene recognition using text-based classifiers and convolutional neural networks
- Tez No: 944707
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER UÇKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İç mekân sahne tanıma, kapalı alanlardaki farklı ortamları (ofis, kütüphane, mutfak, restoran gibi) tanımlamak için kullanılan bir bilgisayarlı görü problemidir. Robotik, güvenlik, engelli bireylere yardım gibi uygulamalarda mekânı kategorize ederek ortama dair bağlamsal bilgi sağlaması açısından kapsamlı ve güncel bir araştırma alanıdır. Birçok bilgisayarlı görü probleminde olduğu gibi iç mekân sahne tanımada da çoğunlukla evrişimli sinir ağları kullanılmaktadır. Evrişimli sinir ağları (CNN), dış mekân sahne tanımada görselin (örneğin dağ, deniz veya gökyüzünün genel hatları gibi) genel özelliklerine kolayca odaklanarak nispeten daha başarılı iken; iç mekân sahne tanımada görselin yerel özelliklerine (mobilyalar, objeler, çeşitli nesneler gibi ayrıntılara) odaklanmada aynı yüksek başarıyı gösterememektedir.“MIT 67 Indoor Scene”veri setinin kullanıldığı bu çalışmada önerilen iki kanallı hibrit modelde, evrişimli sinir ağları modelinden gelen özellikler ile nesne tanıma kelimeleri kullanılarak geliştirilen metin tabanlı modelden gelen özellikler birleştirilip eğitilmektedir. Doğal dil işleme ve görüntü işleme teknikleri bir arada kullanılarak geliştirilen bu hibrit model ile görüntü işleme modelinin test başarısı %9 arttırılarak yüksek bir başarı oranı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Indoor scene recognition is a computer vision problem used to identify different environments in enclosed spaces, such as offices, libraries, kitchens, and restaurants. It is an extensive and evolving research area, particularly in applications such as robotics, security, and assistive technologies for individuals with disabilities, where categorizing spaces provides contextual information about the environment. As in many computer vision problems, convolutional neural networks (CNNs) are predominantly used for indoor scene recognition. While CNNs achieve relatively high success in outdoor scene recognition by focusing on global features of an image (e.g., general outlines of mountains, seas, or skies), they do not perform as effectively in indoor scene recognition, where the emphasis is on local features such as furniture, objects, and various items. In this study, which utilizes the MIT 67 Indoor Scene dataset, a two-channel hybrid model is proposed. The model combines features extracted from a CNN with those obtained from a text-based model developed using object recognition words. By integrating natural language processing (NLP) and image processing techniques, the hybrid model improves the test accuracy of the image processing model by 9%, achieving a high-performance rate.
Benzer Tezler
- Лингво-стилистические особенности ложныхдрузей переводчика
Tuzak kelimelerin çevirisinde dilbilimsel ve üslupbilimselözellikler
ŞUHEDA RENGİN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Rusça
2024
Kırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiMütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Mozart'ın“Coloratura”kullanımının karakter yaratımındaki rolü -Saraydan kız kaçırma örneği
Mozart's use of coloratura on creating a role –The abduction from the serail example
NAZLI DENİZ SÜREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiSahne Sanatları Ana Sanat Dalı
Yükleniyor...
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER