SEMANTİK BİLGİ GÖRÜNÜMÜ – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

SEMANTİK BİLGİ GÖRÜNÜMÜ

Video verisinden nesneleri almak için bir yaklaşım, video verisinin içsel özelliklerine, yani videoda görünen nesnelerin hareketine bağlıdır. Yazarlar, VideoQ adlı otomatik içerik tabanlı bir video arama sistemi geliştirdiler. Bu sistem, bir kullanıcının nesneleri almak için yörüngeyi, süreyi, ölçeklendirmeyi, rengi, şekli ve dokuyu belirlemesine izin verir.

Önerilen başka bir sistem, video verilerinde gözlemlenen bir nesnenin hareketini fareyi hareket ettirerek veya bir nesnenin boyutunu değiştirerek belirterek video verilerini alır. Örnek bir hareket kullanılırken, yörünge ve hız, fare hareketine göre örneklenir. Bir nesnenin boyutunu değiştirirken, yeni boyut, zaman çizelgesiyle birlikte dikdörtgenler çizilerek belirlenir.

Bir nesnenin yörüngesine, hızına ve boyutuna göre nesneleri almak, uzay-zamansal içeriklerin geri alınması için başka bir yaklaşımdır çünkü örnek bir hareket, bir uzaysal ilişkiler dizisi olarak kabul edilir. Nesnelerin konumları, sistemin belirli bir zamanda uzamsal ilişkileri çıkardığı bir ekranda belirtilir.

Nesnelerin uzamsal-zamansal ilişkilerini temsil eden, zamana uygun olarak iki veya daha fazla uzamsal ilişki kümesi sırayla tanımlanır. Bu yaklaşımda, bir nesnenin hareketi ayrık zamanda belirlenir. Bu nedenle, yaklaşımlarının ana odak noktası, bir nesnenin ayrıntılı hareketinin elde edilmesinden ziyade, birden çok nesnenin uzamsal-zamansal korelasyonunu amaçlamaktadır.

İçerik tabanlı erişim, nesnelerin tanımlayıcı bilgisine veya türetme bilgisine dayalı olarak gerçekleştirilebilir. Bazı durumlarda, bir veri tabanı semantik içerikler belirtilerek sorgulanır ve bu nedenle, sorguyu yorumlamanın yanı sıra multimedya verilerinin anlamsal içeriklerini yakalamak için bilgi gerekir. Bilgi destekli erişim, çoklu ortam veritabanlarında önemli bir rol oynar çünkü tek bir medya verisinin bile birçok anlam ve içerik yüzü vardır.

Multimedya verilerinin anlamsal içerikleri iki yaklaşımla yönetilebilir. İlki, bir görüntüye, videoya veya ses verisine metinle açıklama eklemektir.

Diğer yaklaşım, sisteme bir kural tabanı veya bilgi veya kuralların ham verilerden özellikler çıkarmak, içeriği eşleştirmek, sorguları analiz etmek vb. için kullanıldığı bir bilgi tabanı sağlamaktır. Genel olarak ikinci yaklaşım, daha sonra tartışılacak olan büyük multimedya veritabanlarında bile birinci yaklaşımdan daha pratiktir.

1. Görüntüler ve video verileri için metin açıklamalarına dayalı içerik tabanlı alma örnekleri vardır. Bu çalışmalarda, bir görüntünün veya bir video verisinin anlamsal içerikleri, insan açıklamalı metinsel betimlemelerle temsil edilmektedir. Metinsel açıklamalar, görüntü işleme teknikleriyle bir görüntüden veya video verisinden çıkarılamayan bilgiler sağlar, örneğin bir nehrin adı.

Bu nedenle, resimler veya video verileri için içerik tabanlı alma, ek açıklamalar için bir anahtar sözcük almayla dahili olarak değiştirilir. Bu yaklaşım genellikle görüntü, video veya ses verilerinden hedef içerikleri çıkarmanın/tanımanın çok zor olduğu durumlarda benimsenir.

Bu yaklaşımın iki avantajı vardır. İlk olarak, kolayca uygulanabilir. İkinci olarak, içeriğin yanlış değerlendirilmesi nadiren gerçekleşecektir. Ancak, birkaç sorunun ele alınması gerekiyor. Metin ek açıklamaları erişim için kullanıldığından, ek açıklamaların görüntü, video ve/veya ses verileriyle ilişkili olarak hazırlanması gerekir ve genellikle insanlar tarafından oluşturulur.

Ek açıklamalar insanlar tarafından oluşturulduğunda, bu yaklaşım özellikle büyük multimedya veritabanlarında uygulanamaz hale gelir. Ek açıklamaların eşlik ettiği ham verilerin sık sık güncellendiği varsayıldığından, nispeten küçük bir multimedya veritabanında bile pratik değildir.

Semantik bilgi Nedir
Semantik örnekleri
Semantik Nedir
Semantik cümle örnekleri
Semantik dil Nedir
Sentaktik ve semantik nedir
Semantik unsur Nedir
Semantik Nedir Eğitim Bilimleri

Ek açıklamaların tutarlılığını sağlamak çok zor olduğundan, hedef verilerdeki bir özniteliğin derecesi açıklamaları temsil etmek için kullanıldığında başka bir sorun ortaya çıkacaktır. İnsanlar, aynı nesne için ek açıklamaları belirleme konusunda farklı bakış açılarına sahiptir. Ek olarak, değerlendirme kriterlerinin tutarlılığının veri tabanı gelişimi boyunca iyi yönetilmesi gerekir.

2. Literatürde metin veritabanlarına kural tabanlı veya bilgi tabanlı yaklaşım uygulanmıştır. Bu çalışmalarda asıl ilgi, işbirlikçi cevaplar üretmek veya metinde ima edilen anlamsal içerikleri elde etmektir.

Öte yandan, çoklu ortam veritabanları için içerik tabanlı erişim alanında doğrudan veya dolaylı olarak birçok çalışma kural tabanlı veya bilgiye dayalı yaklaşım kullanmıştır.

Anlamsal içerikler, içeriğin temel özelliğinin özellik değerleri ve/veya uzamsal ilişkilerle ilişkili bilgi olması anlamında doğrudan bilgi ile temsil edilir; anlamsal içerikler dolaylı olarak bilgi tarafından temsil edilirken, bilgi dolaylı olarak ilgilenilen konu için tanımlanmıştır.

Görüntüde görünen nesnelerin bilindiği ve nesnelerin öznitelik değerlerine ilişkin semantik içeriklerin de alınabileceği varsayılmaktadır. Tıbbi görüntülere uygulanan bilgi tabanlı içerik tabanlı erişim incelenmiştir. Yazarlar, öznitelik değerleri kümeleriyle genel bir kavram düzeyini ayrıntılı düzeye kadar tanımlamak için Tür Soyutlama Hiyerarşisi (TAH) adlı bir hiyerarşi geliştirirler.

Yaklaşımlarında bilgi, nesnelerin (örneğin bir tümör) şekillerinin ve uzamsal ilişkilerinin değerlendirilmesine atıfta bulunur ve uzamsal ilişkiler veya anlamsal içerikler üzerindeki içerikleri yorumlamak için Bilgi TAH tarafından oluşturulur. Başka bir deyişle, TAH’lar radyolojik veritabanlarında arama verimliliğini artırmak için nesneleri ve anlamlarını kavramsallaştırır ve alan uzman bilgisini birleştirir.

Görüntü temsilleri açısından semantik içerikleri yorumlayan bilgi kullanılarak görüntülerin içerik tabanlı olarak alınması tartışılmaktadır. Bu iki yaklaşım, görüntüleri almak için içeriğe özgü görüntü özelliklerine dayalı içeriği kullanır. İçinde, alınacak içerik bir görüntünün anlamı ile ilgilidir. Görüntünün anlamı, renk bölgeleri ve konumları gibi görüntü özelliklerinin açıklamasıyla tanımlanan bir anahtar sözcükle temsil edilir.

Anlamsal içerikler, renk bölgelerinin uzamsal bileşimi ile temsil edilir. İlkel renk bölgeleri ile anlamsal içerikler arasındaki hiyerarşik ilişki, bir durum geçiş modelinde yakalanır.

Yazarlar, bir sorgu koşulunu, alınacak içerikleri açıklayan bir alan bilgisi ile ilişkilendiren bir sahte öznitelik tanımlarken. Multimedya verilerinden semantik özellikleri çıkarma yöntemi, sorgu koşullarını türü çıkarılan semantik özelliklerle aynı olan dahili bir temsile dönüştürme kuralları veya belirli bir işleci içeriğe bağımlı analize dönüştürme kuralları, alan bilgisi olarak adlandırılır. 

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör