Browsing by Subject "Scene classifications"

Now showing 1 - 2 of 2

Open Access
İçerik tabanlı görüntü erişimi için sahne sınıflandırması
(IEEE, 2008-04) Çavuş, Özge; Aksoy, Selim
Son 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.
Open Access
Nesne tanımada bağlam ve anlambilimsel sınıflandırmanın önemi: Bilgisayarla görme ve insanda görme alanlarındaki çalışmalar
(IEEE, 2008-04) Aksoy, Selim; Boyacı, Hüseyin; Gökçay, D.
Sahne sınıflandırması ve nesne tanıma, bilgisayarla görme alanında fok uzun yıllardır üzerinde çalışılan temel problemlerdir. Bilgisayarlara kazandırılmaya çalışılan, sahnelerin ve içerdikleri nesnelerin otomatik olarak tanınması ve etiketlendirilmesi yeteneği, yapay zeka konusunda önemli bir adım olma potansiyeli taşımaktadır. Bu yetenek, her geçen gün artan hesaplama kapasitesi ile birleştirildiğinde de henüz çözümü mümüun olmayan birçok uygulamanın da gerçekleştirilmesi mümkün olacaktır. Yazımızda nesne tanımayı kolaylaştıran anlambilimseI sınıflandırma yaklaşımları, hem bilgisayarda hem de insanda görme alanlarındaki literatür üzerinden özetlenmektedir. Object recognition and scene classification are among the main interests in computer vision which have been investigated for long. Automatic recognition and classification ofobjects and scenes is an important skill to be gained by computers, especially in the field of artificial intelligence. Merging this skill with the ever increasing computing power of the computers will help in the development ofmany applications that are yet to be resolved. In this article, we present a survey on contextual and semantic approaches for object recognition by reviewing both computer vision and human vision literatures. ©2008 IEEE.