Araştırma Yönergeleri – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Araştırma Yönergeleri

Bu bölümde, sinir ağlarının akıllı multimedya uygulamalarına uygulanmasıyla ilgili ana özelliklerine odaklandık. Alan sınırlamaları, konuların daha kapsamlı bir şekilde ele alınmasını engeller. Daha açıklayıcı örnekler ve çok sayıda sinyal işleme günlüğü bulunabilir.

YSA’lar IMP’nin birçok uygulamasında oldukça başarılı olmasına rağmen, kritik araştırma konuları çözülmeyi beklemektedir. Ticari sistem perspektifinden bakıldığında, umut verici birçok uygulama odaklı araştırma problemi vardır.

Bunlar arasında çok modlu sahne değişikliği algılama, yüz ifadeleri ve jestler, jest/duygu ve konuşma/ses sinyallerinin birleşimi, işitme engelli veya ikinci dil TV izleyicileri için otomatik altyazı, multimedya telefon ve ses, konuşma için etkileşimli multimedya hizmetleri yer alır.

Uzun vadeli bir araştırma perspektifinden bakıldığında, akıllı multimedya teknolojileri için temel ve tutarlı bir teorik zemin oluşturmaya ihtiyaç vardır. Göze çarpan nesne tabanlı video sunumu sağlayabilen güçlü bir ön işleme tekniği, çevrimiçi nesne tabanlı görsel indeksleme için sağlıklı bir temel sağlayacaktır.

Bu, temsil ve indeksleme arasındaki sinerjistik denge ve etkileşimin dikkatle araştırılması gerektiğini düşündürür. Hemen ilgilenilmesi gereken bir diğer temel araştırma konusu, çok modlu insan iletişiminde algısal kalitenin modellenmesi ve değerlendirilmesidir. İçerik tabanlı görsel sorgu için, kullanıcı geri bildirimlerini etkileşimli arama sürecine dahil etmek de zorlu ama ödüllendirici bir konu olacaktır.

Bölümün başında, sayısal zekanın üç dalını bütünleştirmenin, sinerjik güçlerinden dolayı çoklu ortam sistemleri için mükemmel tasarım stratejileri sunabileceğine dikkat çektik.

Hiyerarşik FNN iyi bir örnektir. Ancak, bu tür sinerjiler, akıllı multimedya araştırmalarında kapsamlı bir şekilde araştırılmamıştır. Bu alandaki araştırmalar, gelecekteki multimedya sistemleri için yeni metodolojiler ve teknikler getirecektir.

Sonuç olarak, gelecekteki telekomünikasyon, insan iletişimi için medya entegrasyonuna büyük önem verecektir. Multimedya sistemleri potansiyellerine ancak üç temel yolla gerçekten entegre olduklarında ulaşabilirler: içeriğin entegrasyonu, insan kullanıcılarla entegrasyon ve diğer medya sistemleriyle entegrasyon.

Bu nedenle, gelecekteki multimedya araştırmalarına öncülük etmek için aşağıdaki teknolojiler ortaya çıkacaktır:

1. Her türlü siber alan oluşturmaya yönelik teknolojiler
2. Siber uzaya geçiş teknolojileri
3. Siber uzayda nesneleri manipüle etmek için teknolojiler
4. Siber alan sakinleriyle iletişim kurmak için teknolojiler

Özetlemek gerekirse, akıllı multimedya işlemedeki araştırma ve uygulama fırsatları gerçekten sınırsızdır. Şimdi onların engin faydalarını ve muazzam potansiyellerini daha fazla araştırmalıyız.

Multimedya Sinyalleri için Bağımsız Bileşen Analizi 

Doğrusal karışımlardan istatistiksel olarak bağımsız kaynak sinyallerinin kör rekonstrüksiyonu, birçok sinyal işleme bağlamıyla ilgilidir. Temel bileşen analizine (PCA) atıfta bulunularak, sorun genellikle bağımsız bileşen analizi (ICA) olarak anılır.

Kaynak ayırma problemi, bir olasılık formülasyonu olarak formüle edilebilir. Olabilirlik formülasyonu birkaç nedenden dolayı çekicidir. İlk olarak, herhangi bir ayırma planında örtük olarak bulunan kaçınılmaz önceliklerin ilkeli bir tartışmasına izin verir.

Kaynak sinyallerinin önceki dağılımı, bağımsız kaynaklar aradığımız gerçeğini ifade eden kaynak indeksinde birçok biçim ve çarpanlara ayrılabilir.

İkincisi, olabilirlik yaklaşımı, denetimli öğrenme algoritmalarının parametre optimizasyonu, düzenli hale getirilmesi ve değerlendirilmesi için çok sayıda güçlü şemanın doğrudan uyarlanmasına izin verir. Son olarak, gürültüsüz lineer karışımlar için olabilirlik yaklaşımı, bilgi maksimizasyonuna dayalı başka bir popüler yaklaşıma eşdeğerdir.

Kaynak ayırma problemi, kaynakların zamandan bağımsız olduğu veya daha genel bir zamana bağlı yapıya sahip olduğu varsayımı altında analiz edilebilir. Otokorelasyonlu diziler için ayırma problemi çalışıldı.

Bilimsel araştırma ve yayın Etiği pdf
türkiye’de araştırma ve yayın etiği ile ilgili kurul
Bilimsel araştırma ve etik PDF
YÖK bilimsel araştırma ve yayın etiği YÖNERGESİ pdf
ÜAK Etik Yönergesi
Bilimsel araştırma ve Yayın Etiği
Doçentlik etik ihlal
Bilim ve araştırma etiği Ders Notları

Belirli bir zaman gecikmesinde değerlendirilen bağımsız kaynak dizilerinin varsayılan kaybolmayan zamansal otokorelasyon fonksiyonlarına dayanan bir kaynak ayırma şeması önerdiler. Analizleri kare, tekil olmayan matrislerle karıştırılan kaynaklar için geliştirildi.

AttiasandSchreiner, bir frekans alanı uygulamasıyla ilişkili dizilerin ayrılması için olabilirliğe dayalı bir algoritma türetmiştir. Molgedey ve Schuster’ın yaklaşımı, yinelemeli olmayan, yapıcı bir çözüm oluşturduğu için hesaplama karmaşıklığı açısından özellikle ilginçtir.

Belouchrani ve Cardoso, ek gürültü ve kare olmayan karıştırma matrislerine izin veren genel bir olasılık yaklaşımı sundu. Yöntemi, hem deterministik hem de stokastik bir formülasyonla bir tahmin-maksimize (EM) yaklaşımı kullanarak karıştırma matrisini tahmin ederek, ayrık değerler alarak kaynakların ayrılmasına uyguladılar.

Gürültü varlığında otokorelasyonlu dizilerin ayrılmasına yönelik EM yaklaşımını genelleştirdiler ve Gauss karışımlarına dayalı bir esnek kaynak öncelikleri ailesini keşfettiler.

Gürültülü, aşırı tamamlanmış kaynak modellerinin (yani, elde edilen karışım sinyallerinden daha fazla kaynak) zor problemi yakın zamanda Lewicki ve Sejnowski tarafından olasılık çerçevesi içinde analiz edildi.

Bu bölümde olabilirlik yaklaşımını inceleyeceğiz ve soruna iki farklı yaklaşımı ele alacağız: Molgedey-Schuster şemasının zaman bağıntılarına dayalı değiştirilmiş bir versiyonu ve karıştırma problemini zamandan bağımsız gürültülü karışımların ayrılmasına genelleyen yeni bir yinelemeli şema. beyaz kaynaklar.

Molgedey-Schuster şeması, tamamlanmamış duruma genişletilir (yani, kaynaklardan daha fazla elde edilen karışım sinyalleri) ve daha fazla içsel hatalı karmaşık sayı sonuçları hafifletilir. Gürültülü karışım probleminde, kaynaklar için ilginç bir şekilde gözlemlenen sinyalde doğrusal olmadığı ortaya çıkan bir maksimum arka tahmin buluyoruz.

Burada incelenen spesifik model, önerilen genel çerçevenin özel bir durumudur, ancak parametre tahmin problemini, karışım matrisi tahmininin belirli bir şeffaf türetilmesine izin veren Boltzmann öğrenme kuralı açısından formüle ediyoruz.

Metotlar birkaç multimedya uygulamasında uygulanır: sesin, görüntü dizilerinin ve metnin ayrılması.

PCA, zamansal ilişkili görüntü veritabanları gibi ilişkili verilerin analizi için çok popüler bir araçtır. PCA ile görüntü veri tabanı, genellikle kendilerini doğrudan yorumlamaya uygun “öz görüntüler” açısından ayrıştırılır. En çarpıcı örnek, yüz tanımadır; burada özyüzler, örüntü tanıma için ortogonal ön işleme izdüşüm yönleri olarak kullanılır.

Temel bileşenler (görüntü verilerinin özgörüntülere izdüşüm dizisi) de ilintisizdir ve bu nedenle belki de bağımsız bileşenlerin en basit örneğidir. PCA için temel araç, tekil değer ayrıştırmasıdır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör