Show simple item record

dc.contributor.authorÇavuş, Özgeen_US
dc.contributor.authorAksoy, Selimen_US
dc.date.accessioned2016-02-08T11:37:29Z
dc.date.available2016-02-08T11:37:29Z
dc.date.issued2008-04en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/26845
dc.descriptionDate of Conference: 20-22 April 2008
dc.descriptionConference name: IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, 2008
dc.description.abstractSon yıllarda çok geniş veri tabanlarının kullanımıyla birlikte içerik tabanlı görüntü indekslemesi ve erişimi önemli bir araştırma konusu halini almıştır. Bu çalışmada, görüntü indekslemesi için sahne sınıflandırmasını baz alan bir görüntü erişim sistemi tanımlanmıştır. Görüntülerden çıkarılan alt düzey öznitelikler görüntü indekslemesinde doğrudan kullanılmak yerine, bu öznitelikler sahne sınıflandırması için kullanılmış ve görüntüler sınıflandırma sonucunda elde edilen anlamsal sınıf bilgileriyle indekslenmiştir. Sahne sınıflandırması için “kelime kümesi” (bag of words) dokuman analizi yöntemi olarak bilinen tekniğin bir uyarlaması kullanılmıştır. Görüntü erişim sistemini insan algısıyla desteklemek ve anlambilimsel uçurumu en aza indirgemek için erişim senaryosuna tek sınıf sınıflandırıcı bazlı ilgililik geri beslemesi eklenmiştir. Bunun için, ilgili görüntüleri çok iyi modelleyen, ilgili olmayan görüntülerden de bir o kadar uzak duran bir hiperkure oluşturan destek vektör veri tanımlaması kullanılmıştır. Önerilen yöntemler Corel veri kümesinde denenmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Content-based image indexing and retrieval have become important research problems with the use of large databases in a wide range of areas. In this study, a content-based image retrieval system that is based on scene classification for image indexing is proposed. Instead of using low-level features directly, semantic class information that is obtained as a result of scene classification is used during indexing. The traditional "bag of words" approach is modified for classifying the scenes. In order to minimize the semantic gap, a relevance feedback approach that is based on one-class classification is also integrated. The support vector data description is used for learning during feedback iterations. The experiments using the Corel data set show good results for both classification and retrieval. ©2008 IEEE.en_US
dc.language.isoTurkishen_US
dc.source.titleIEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, SIU 2008en_US
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2008.4632723en_US
dc.subjectBag of wordsen_US
dc.subjectContent-based image retrieval systemsen_US
dc.subjectContent-based image retrievalsen_US
dc.subjectData setsen_US
dc.subjectImage indexingen_US
dc.subjectImage indexing and retrievalsen_US
dc.subjectLarge databasesen_US
dc.subjectRelevance feedbacksen_US
dc.subjectResearch problemsen_US
dc.subjectScene classificationsen_US
dc.subjectSemantic classesen_US
dc.subjectSemantic gapsen_US
dc.subjectSupport vector data descriptionsen_US
dc.subjectContent based retrievalen_US
dc.subjectControl theoryen_US
dc.subjectDatabase systemsen_US
dc.subjectFeature extractionen_US
dc.subjectFeedbacken_US
dc.subjectIndexing (of information)en_US
dc.subjectInformation retrievalen_US
dc.subjectInformation theoryen_US
dc.subjectSemanticsen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectImage retrievalen_US
dc.titleİçerik tabanlı görüntü erişimi için sahne sınıflandırmasıen_US
dc.title.alternativeScene classification for content-based image retrievalen_US
dc.typeConference Paperen_US
dc.departmentDepartment of Computer Engineering
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2008.4632723en_US
dc.publisherIEEE


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record