Geri Dön

Bayes tabanlı sahne sınıflandırması

Bayesian scene classification

PDF İndir

  1. Tez No: 182350
  2. Yazar: AJDA DALKILIÇ KARABULUT
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ALİ SAATÇİ, Y.DOÇ.DR. SELİM AKSOY
  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: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde teknolojinin hızlı bir şekilde ilerlemesi, sayısal ortamda saklananresim ve video arşivlerini ve bu arşivleri kullanan araştırma alanlarını hızlı birşekilde arttırmıştır. Bu arşivlerden en iyi şekilde yararlanılabilmesi için otomatikolarak değerlendirme ve çözümleme yapılması zorunlu bir koşul olarak ortayaçıkmıştır. Bu konuda, bu güne kadar yapılan çalışmalarda, resimlerin bütünündenelde edilen öznitelikler kullanılarak çeşitli istatistiksel yöntemler uygulanmıştır.Ancak, bu yöntemlerin başarısının sınırlı kalması, resimlerdeki alt alanlarınincelenmesi ve resimlerdeki uzamsal bilginin dikkate alınması gerektiğinigöstermiştir. Bu tez çalışmasında, uzamsal bilgi, resmin alt alanlara bölünmesiylemodellenmiştir. Alt alanlardan çıkarılan öznitelik bilgileriyle öbeklendirme yapılmışve resimler, farklı öbeklere atanan alt alanların toplamı olarak üç farklı biçimdemodellenmiştir. Önerilen modeller, kar, bitki örtüsü, su, gökyüzü, dağ ve şehirsahnelerinin sınıflandırılması için TRECVID2005 verisi ile test edilmiş ve uzamsalbilgiyi kullanmayan modellere göre sınıflandırma başarımının arttığı gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The rapid development of technology has increased the digital image and videoarchives and enhanced the research areas that use these archives. To benefit fromthese archives most efficiently, automatically evaluating and analysing them hasarised as an obligation. At all the researches about this topic which are done up tonow, many statistical methods were applied that use the features extracted from thewhole image. But, the limited success of these methods has shown that, it is requiredto examine the subregions of the images and to consider the spatial information. Inthis thesis, spatial information has been modelled by the division of image intosubregions. Clustering has been done with the features that are extracted from thesubregions and the images have been modelled as the sum of distinctly clusteredsubregions in three different ways. The proposed models have been tested withTRECVID2005 dataset for the classification of snow, vegetation, water, sky, mountainand city scenes and it has been observed that the classification performanceincreased according to the models that do not use spatial information.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    153572

    Moving object detection in 2D and 3D scenes

    2 boyutlu ve 3 boyutlu sahnelerde hareketli nesne tespiti

    SALİM SIRTKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ALATAN

  2. Tez No

    139584

    Biometric identity verification using on-line & off-line signature verification

    Dinamik ve statik imzaları kullanarak biyometrik kimlik doğrulama

    ALİSHER KHOLMATOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU

  3. Tez No

    177392

    Privacy-preserving naïve bayesian classifier-based collaborative filtering

    Basit bayes sınıflandırıcı tabanlı gizliliği koruyan işbirlikçi filtreleme

    CİHAN KALELİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT

  4. Tez No

    181360

    Hipokrat-I: Bayes ağı tabanlı tıbbi teşhis destek sistemi

    Hipokrat-I: Bayesian network based medical desicion support system

    SAİT CAN YÜCEBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  5. Tez No

    139380

    Adaptive anti-spam filtering based on Turkish morphological analysis, artificial neural networks and Bayes filtering

    Türkçe morfolojik çözümleme, yapay sinir ağları ve Bayes filtreleme tabanlı uyarlamalı spam-önler filtrelemesi

    LEVENT ÖZGÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TUNGA GÜNGÖR

    PROF. DR. FİKRET GÜRGEN

Geri Dön