Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 944707
  2. Yazar: CENGİZ ASLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TANER UÇKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

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

  1. Tez No

    889334

    Лингво-стилистические особенности ложныхдрузей переводчика

    Tuzak kelimelerin çevirisinde dilbilimsel ve üslupbilimselözellikler

    ŞUHEDA RENGİN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Rusça

    Rusça

    2024

    Mütercim-TercümanlıkKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi

    Mütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SALTANAT MAMBAYEVA

  2. Tez No

    559034

    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

    Türkçe

    2019

    MüzikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Sahne Sanatları Ana Sanat Dalı

    PROF. ÇİĞDEM İYİCİL

  3. Tez No

    415218

    A multi-instance based learning system for scene recognition

    Sahne tanıma problemi̇ i̇çi̇n çoklu örnek tabanlı öğrenme si̇stemi̇

    EZGİ EKİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ

  4. Tez No

    246717

    An object recognition framework using contextual interactions among objects

    Nesneler arasındaki bağlamsal etkileşimleri kullanan bir nesne tanıma çerçevesi

    FIRAT KALAYCILAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY

  5. Tez No

    637459

    Application and analysis of deep learning techniques on the problem of depth estimation from a single image

    Derin öğrenme tekniklerinin tekil görüntüden derinlik tahmini problemi üzerinde uygulanması ve incelenmesi

    ALİCAN MERTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ÜNAL

Geri Dön