Akıllı Multimedya İşleme – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Akıllı Multimedya İşleme

Bilgiye erişme, iş yapma, iletişim kurma, eğitim verme, öğrenme ve eğlenme şeklimiz, multimedya teknolojilerinin hızlı gelişimiyle derinden değişecektir.

Multimedya teknolojileri aynı zamanda konuşma, ses, görüntü, video, metin ve grafikler gibi çeşitli medyalar arasındaki araştırma etkileşimleri için yeni bir fırsat sunar. Görüntülerin ve videoların sayısallaştırılması ve kodlanması daha uygun hale geldikçe, bilgisayar ve Web veri tabanı sistemleri hacimli görüntü ve video verilerini depolamaya başlıyor.

Sonuç olarak, çevrimiçi olarak muazzam miktarda görsel bilgi gerçeğe daha yakın hale geldi. Bu, eğlence ve iş dünyasında yarının dünyasının seviyesinin kuantum yükselmesini vaat ediyor. Ancak, veri toplama teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, büyük arşivlerdeki görsel bilgilerin indekslenmesi ve geri alınması teknolojilerinde artık önemli ölçüde gerideyiz.

Örneğin, bir çoklu ortam bilgisi çekimini sorgu olarak kullanarak istenen bir resim (veya video klip) ve/veya ses klibi için Web’de verimli bir şekilde arama yapan bir araca sahip olunması istenebilir.

Günümüzde bazı popüler sorgular şöyle görünebilir: “Üstte %30 mavi ve altta %70 yeşil olan çerçeveleri bulun” veya “Bu çizime benzer görselleri veya klipleri bulun.”

Yukarıdaki benzerliğe dayalı sorguların aksine, sözde “konu tabanlı” bir sorgunun kullanılma olasılığının daha yüksek olabileceği öne sürülmüştür.

Konu tabanlı sorgulama, daha kullanıcı dostu bir arayüz sunar, ancak aynı zamanda iki farklı araştırma sınırında ilerleme gerektiren daha büyük bir teknik zorluğu da beraberinde getirir:

• Bilgisayar ağ teknolojisi. Etkileşimli dinamik arayüzleri desteklemek için multimedya veri tabanı sistemleri için yeni iletişim ve ağ teknolojileri kritik öneme sahiptir. Gerçekten entegre bir medya sistemi, bireysel kullanıcılar ve içerik adreslenebilir multimedya veritabanları ile bağlantı kurmalıdır. Bu, hem bilgi paylaşımını desteklemek için mantıksal bağlantıyı hem de bilgisayar ağları ve veri aktarımı yoluyla fiziksel bağlantıyı içerecektir.

• Bilgi işleme teknolojisi. İndeksleme teknolojilerini ilerletmek ve büyük arşivlerdeki görsel bilgileri almak için multimedya içerik bazlı indeksleme, metin bazlı aramayı iyi bir şekilde tamamlayacaktır.

Çevrimiçi ve gerçek zamanlı görsel bilgi alma ve görüntüleme sistemleri, tüccarlar, araştırmacılar ve kütüphaneciler gibi profesyonellerin yanı sıra öğrenciler ve ev hanımları gibi genel kullanıcılara popüler hizmetler sağlayacaktır. Bu tür sistemler, dijital video ve sesi, metin animasyonunu, grafikleri ve bu tür bilgi birimleri ve bunların karşılıklı ilişkileri hakkındaki bilgileri gerçek zamanlı olarak başarılı bir şekilde birleştirmelidir.

Bu, temel olarak bilgi işleme teknolojisindeki araştırma sınırıyla yakından ilgili ortaya çıkan sorunları ele almaktadır. Multimedya bilgi işlemede konuşma, görüntü ve video giderek daha baskın roller oynadığından, içerik tabanlı erişim geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.

Bu nedenle, büyük konuşma, görüntü ve video veritabanlarına hızlı ve kolay erişim, yakın gelecekteki birçok multimedya uygulamasının ayrılmaz bir parçası olarak dahil edilmelidir. Geleceğin multimedya teknolojilerinin, bilgileri artan bir zeka düzeyiyle (yani, çok modlu sinyallerin otomatik çıkarılması, tanınması, yorumlanması ve etkileşimleri) ele alması gerekecektir. Bu, akıllı multimedya işleme (IMP) teknolojisi olarak adlandırılabilecek şeye yol açacaktır.

Gerçekten de, bilgi işlemenin teknoloji sınırı, kodlamadan otomatik tanımaya doğru kaymaktadır ve bu eğilim, MPEG ailesinin yeni bir üyesi olan ve “multimedya içerik tanımlama arayüzüne” odaklanan MPEG-7 tarafından hızlandırılmıştır.

Araştırma alanı, nesne tabanlı izleme ve segmentasyon, örüntü algılama ve tanıma, içerik tabanlı indeksleme ve alma ve çok modlu sinyallerin füzyonu için teknikleri kapsayacaktır. Bunlar için, sinir ağları (NN’ler), bazen hesaplamalı zekanın (CI), bulanık sistemin (FS) ve evrimsel hesaplamanın (EC) diğer iki dalı ile birlikte çok umut verici bir ufuk sunabilir.

Android multimedya canbus ayarları
Araç multimedya tavsiye
Android multimedya şifresi
Android araç multimedya uygulamaları
Araçlarda multimedya Nedir
Multimedya Ekran
En iyi araç multimedya Markası
Android Multimedya

Sinir Ağları ve Multimedya İşleme

CI’nin IMP için kritik bir temel teknoloji olarak algılanmasının ana nedeni, makinelere aynı nesnenin veya modelin olası varyasyonlarıdır.

Daha spesifik olarak, bir IMP sistemi oluşturmak için çeşitli tekniklerin ortaya çıkan sentezi gereklidir. Her teknik, IMP sistemlerinde belirli bir rol oynar. YSA’ların temel özellikleri, örüntüleri tanımak, girdileri sınıflandırmak ve öğrenerek kendilerini dinamik ortamlara uyarlamaktır; ancak bir NN’nin eşleme yapısı bir kara kutudur.

Ortaya çıkan NN davranışını anlamak zordur. Öte yandan bir FS, insan bilgisiyle kolayca başa çıkabilir ve çıkarım yapabilir, ancak temel olarak öğrenme mekanizmasını içermez. Nöro-bulanık bilgi işlem, ilgili dezavantajlarının üstesinden gelmek için geliştirilmiştir.

Genel olarak, sinir ağı kısmı öğrenme için kullanılırken, bulanık mantık kısmı bilgiyi temsil etmek için kullanılır. Öğrenme temel olarak artımlı öğrenme, geriye yayılım ve denetimsiz öğrenme şemaları gibi gerekli bir değişiklik olarak gerçekleştirilir.

EC ayrıca NN’leri ve FS’leri ayarlayabilir. Ayrıca EC, NN’lerin ve FS’lerin yapı optimizasyonu için kullanılmıştır. Ancak evrim, gerekli bir değişiklik değil, sonuçta ortaya çıkan bir değişiklik olarak tanımlanabilir, çünkü EC, değişikliğin etkisini öngöremez ve tahmin edemez.

Özetlemek gerekirse, bir IMP sistemi, NN’ler ve FS’ler tarafından dinamik olarak değişen bir ortama hızla uyum sağlayabilir ve sistemin yapısı, EC’ler tarafından küresel olarak gelişebilir. Adaptasyon ve evrim ile ilgili yetenek, daha gelişmiş IMP sistemleri oluşturabilir.

CI’nin üç dalı arasında, NN’ler, IMP için en popüler araç olmuştur çünkü;

• Sinir ağları, deforme olmuş veya eksik bilgiye sahip nesnelerin tanınması için denetimsiz kümeleme ve/veya denetimli öğrenme mekanizmaları sunar. Bu nedenle, YSA’lar görmek veya duymak, nesneleri veya konuşmayı tanımak veya insan hareketlerini algılamak için “eğitilebilir”.

• Nöral ağlar, altta yatan olasılık dağılımlarının açık apriori bilgisi bilinmediğinde en güçlü ve çekici görünen güçlü örüntü sınıflandırıcılarıdır, öyle ki uygun şekilde eğitilmiş NN sınıflandırıcıları ilişkili a posteriori sınıf olasılıklarının parametrik olmayan yaklaşımına izin verir.

• Nöral ağlar, seyrek gürültülü veri kümelerine dayalı olarak bilinmeyen sistemlerin doğru tahminine izin veren evrensel bir yaklaşım yeteneği sunar. Bu bağlamda, bazı nöral modeller, istatistiksel sinyal işleme ve optimizasyon tekniklerini de etkili bir şekilde birleştirmiştir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör