Automatic image annotation by ensemle of visual descriptors
Görsel tanımlayıcı topluluklarıyla otomatik görüntü açıklama
- Tez No: 181137
- Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ YARMAN VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: gürüntü aşıklama, linguistik indeksleme, topluluk ogrenmesi, ou u c üğMPEG-7, gürüntü işlemeou u s, image annotation, linguistic indexing, ensemble learning, MPEG-7, imageprocessing
- Yıl: 2006
- 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 gürüntü aşıklama, verilen bir gürüntü işin o gürüntünün işeriğini aşıklayanou u c ou u c ou u u c g ckelimelerin otomatik olarak uretilmesi süreci olarak tanımlanmaktadır. Otomatikü ugürüntü aşıklama, işerik tabanlı gürüntü erişimi işin doğal bir anlamsal indekslemeou u c c ou u s c gyüntemi sağlar. Bu calışmada, değişik tipteki aşıklamalı gürüntü veritabanları uzerindeo g şs gs c ou u ücalışan iki farklı otomatik gürüntü aşıklama sistemi ünerilmektedir. Eğitmenli Gürselşs ou u c o g oTanımlayıcı Topluluğu olarak adlandırılan ilk sistem, aşıklamalı ve sınıï¬ara bülünmüşg c o u usbir gürüntü veritabanı uzerinde eğitilir. Verilen bir gürüntünün otomatik aşıklaması, oou u ü g ou u u cgürüntünün sınıï¬andırma sonuşlarına bağlı olarak yapılır. Eğitmensiz Gürsel Tanımlayıcıou u u c g g oTopluluğu adlı diğer sistem, aşıklamalı gürüntü veritabanının sınıï¬ara bülünmüş ol-g g c ou u o u usmasını gerektirmez. Otomatik aşıklama, gürsel benzerlik tabanlı eğitmensiz ogrenmeyec o g üğdayanır. Mevcut otomatik gürüntü aşıklama sistemleri tek bir oznitelik grubu kulla-ou u c üünarak tek bir üğrenme mimarisini eğitir. Onerilen sistemler ise bir gürüntünün aynıog g ou u uanda birden fazla üznitelik grubuyla güsterildiği yeni bir güsterim modeli kullanır.o o g oBu güsterim modelinde, üznitelik grupları; renk, şekil ve doku uzaylarını mümküno o s uuüolduğunşa cok kapsamalıdır. Onerilen iki sistemde de her üznitelik grubu işin birgcş o cüğrenme modülü eğitilmekte ve bu modüller topluluk üğrenmesi yaklaşımlarıyla bi-og uu g u og sraraya getirilmektedir. Deneysel sonuşlar, ünerilen sistemlerin literatürdeki bazı enc o ugelişmiş teknikleri geride bıraktığını güstermiştir.ss g o svi
Özet (Çeviri)
Automatic image annotation is the process of automatically producing words to de-scribe the content for a given image. It provides us with a natural means of semanticindexing for content based image retrieval. In this thesis, two novel automatic imageannotation systems targeting diï¬erent types of annotated data are proposed. Theï¬rst system, called Supervised Ensemble of Visual Descriptors (SEVD), is trainedon a set of annotated images with predeï¬ned class labels. Then, the system auto-matically annotates an unknown sample depending on the classiï¬cation results. Thesecond system, called Unsupervised Ensemble of Visual Descriptors (UEVD), assumesno class labels. Therefore, the annotation of an unknown sample is accomplished byunsupervised learning based on the visual similarity of images. The available auto-matic annotation systems in the literature mostly use a single set of features to traina single learning architecture. On the other hand, the proposed annotation systemsutilize a novel model of image representation in which an image is represented witha variety of feature sets, spanning an almost complete visual information comprisingcolor, shape, and texture characteristics. In both systems, a separate learning entity istrained for each feature set and these entities are gathered under an ensemble learningapproach. Empirical results show that both SEVD and UEVD outperform some ofthe state-of-the-art automatic image annotation systems in equivalent experimentalsetups.
Benzer Tezler
- Hanolistic: A hierarchical automatic image annotation system using holistic approach
Bütünsel yaşlaşımla hiyerarşik otomatik resim açıklama
ÖZGE ÖZTİMUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ T. YARMAN VURAL
- Object extraction from images/videos using a genetic algorithm based approach
İmge ve videolardan genetik algoritma yaklaşımıyla nesne çıkarılması
TURGAY YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Web sayfaları için anlamsal erişim sistemi
A semantic retrieval system for Web pages
EBRU SEZER
Doktora
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ADNAN YAZICI
PROF.DR. ÜNAL YARIMAĞAN
- Sayısal fotogrametrik sistemlerde görüntü ayarlarının otomasyonu
Automation of image orientation of digital photogrammetric systems
CUMHUR ALTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH PEKTEKİN
- Görüntü analizi yöntemi ile ufalanmış minerallerin tane şekil karakterizasyonu
Particle shape characterization of comminuted minerals by image analysis method
ADEM TAŞDEMİR
Doktora
Türkçe
2005
Maden Mühendisliği ve MadencilikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BAHRİ ÖTEYAKA