Hanolistic: A hierarchical automatic image annotation system using holistic approach
Bütünsel yaşlaşımla hiyerarşik otomatik resim açıklama
- Tez No: 177503
- Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ T. YARMAN VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Otomatik görüntü açıklama dijital bir görüntüye, görüntü ile ilgili anahtar kelimelerin verilmesi işlemidir. Görüntü açıklama bir anlamda görsel içerik bilgisinin anlamsal bilgiye dönüştürülmesi işlemi olarak düşünülebilir. Bu çalışmada, yeni bir otomatik görüntü açıklama yöntemi önerilmektedir. Görüntü açıklama çok değişkenli bir dönüşüm şeklinde formüle edilmiş olup, bu dönüşüm, görüntüyü bir bütün olarak ifade eden birbirinden bağımsız çok sayıda görsel betimleyici uzayından, sınıf isimlerine denk düşen bir grup kelimeyi atama işlemi olarak gerçekleşmektedir. Bu amaçla iki katmanlı sıradüzenli bir yapı tanımlanmaktadır. Birinci katmanda, çok sayıda görüntü açıklayıcısının herbiri görüntünün tamamından çıkarılan, birbirinden farklı betimleyicilere göre bütün kelimelerin ait olma olasılıkları hesaplanır. Görüntünün öznitelikleri bütün görüntüden çıkarıldığı için bölütleme ile ilgili sorunlardan kaçınılabilmiştir. Görüntü açıklayıcıları kelimelerin sınıf ismi olarak ele alındığı denetlenebilir öğrenme algoritmaları ile eğitilmiştir. Bu eğitimde, bir görüntünün birden çok sınıfa ait olduğu varsayılmıştır. Bu öğrenme yönteminde, öznitelik uzayindaki vektörler birden fazla sınıfa ait olabilirler. Birinci katmanın çıktıları verilen bir görüntü için, sözlükteki bir kelimenin ait olma olasılık değerini ifade etmektedir. İkinci katmanda, birinci katmandaki çok sayıda açıklayıcıdan gelen aitlik verileri çeşitli yöntemlerle birleştirilerek yeni aitlik değerleri hesaplanır. En sonunda, ikinci katmadan elde edilen sonuçlardan yararlanılarak görüntüyü açıklayan bir grup kelime seçilir. Önerilen çok katmanlı yapı, literatürdeki bütünsel ve bölgesel yaklaşımla resim açıklama yöntemlerinden daha başarılı sonuçlar elde etmektedir. Bu çalışmada öne sürülen yöntem deneysel olarak incelenmiş ve pek çok performans kriteri göz önünde bulundurularak literatürdeki yöntemlerle karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Automatic image annotation is the process of assigning keywords to digital images depending on the content information. In one sense, it is a mapping from the visual content information to the semantic context information. In this thesis, we propose a novel approach for automatic image annotation problem, where the annotation is formulated as a multivariate mapping from a set of independent descriptor spaces, representing a whole image, to a set of words, representing class labels. For this purpose, a hierarchical annotation architecture, named as HANOLISTIC (Hierarchical Image Annotation System Using Holistic Approach), is defined with two layers. At the first layer, called level-0 annotator, each annotator is fed by a set of distinct descriptor, extracted from the whole image. This enables us to represent the image at each annotator by a different visual property of a descriptor. Since, we use the whole image, the problematic segmentation process is avoided. Training of each annotator is accomplished by a supervised learning paradigm, where each word is represented by a class label. Note that, this approach is slightly different then the classical training approaches, where each data has a unique label. In the proposed system, since each image has one or more annotating words, we assume that an image belongs to more than one class. The output of the level-0 annotators indicate the membership values of the words in the vocabulary, to belong an image. These membership values from each annotator is, then, aggregated at the second layer by using various rules, to obtain meta-layer annotator. The rules, employed in this study, involves summation and/or weighted summation of the output of layer-0 annotators. Finally, a set of words from the vocabulary is selected based on the ranking of the output of meta-layer. The hierarchical annotation system proposed in this thesis outperforms state of the art annotation systems based on segmental and holistic approaches. The proposed system is examined in-depth and compared to the other systems in the literature by means of using several performance criteria.
Benzer Tezler
- Türk kamu yönetiminde yeni bir model olarak üst kurullar
Regulatory boards as an new model for Turkish public administration
YILMAZ AYDIN
- Toplu konut alanlarında güvenli çevrelerin oluşturulmasında kullanılabilecek kavramsal bir model
Başlık çevirisi yok
SUAT APAK
Doktora
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. S. METE ÜNÜGÜR
- İş süreçlerinin yeniden yapılandırılması
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ADANALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. HALUK ERKUT
- Türk silahlı kuvvetlerinde piyade tüfeği seçimi için bulanık karar ortamında analitik hiyerarşi metodunun uygulanması
Solecting the best weapon system in Turkish army by fuzzy analytic hierarchy process
HALİL KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Diyabetes mellitusda gözlenen duygusal ve kendini düzenleme stratejileri ile bu faktörlerin genel iyilik hali ve fiziksel sağlıkla ilişkisi
The patterns of emotional and self-regulation proceses in diyabetes mellitus and their relationship with psychological well-being and physical health
HALUK ALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıMuğla ÜniversitesiPsikoloji Bölümü
YRD. DOÇ. CEM ŞAFAK ÇUKUR