Algısal Özellikler – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Algısal Özellikler

Algıyı modellemenin ilk adımı, insanın görsel sürecinin bir görüntüyü nasıl algıladığını temsil edebilen görüntülerden özellikler çıkarmaktır. Vizyonumuz sınır piksellerine daha az dikkat etme eğilimindedir ve belirsiz bölgelere daha fazla dikkat ederek çabayı eşit olmayan bir şekilde dağıtır.

Görme sistemimiz çevreye uyum sağlar ve görsel hedeflere uyum sağlar. Örneğin bir figürün gerçek bir insan mı yoksa heykel mi olduğunu ilk bakışta anlayamayabiliriz. Figürün yüzeyine (dokusuna) daha fazla dikkat edersek, onu bir heykel ya da insan olarak tanımlayabiliriz.

Bu nedenle, bir görsel arama motorunun bir arama görevinin amaçlarına da uyarlanması gerektiğine inanıyoruz. Görsel sistemimizin iki bölüme ayrıldığını düşünebiliriz: Gözlerimiz (ön uç) görüntüleri algılar ve beynimiz (bilgi veritabanı ve çıkarım motoruyla donatılmış arka uç) görüntüleri tanır. Ön uç, üst düzey işlemeye izin vermek için arka uç için görsel verileri toplar.

Arka uç, ön uca farklı özelliklerle görsel verileri yakınlaştırma, kaydırma ve toplama talimatı verir. (Bir özellik, bir görüntüyü algılamanın belirli bir yolu olarak kabul edilebilir.) Ön uç, görsel özellikleri farklı şekilde seçerek, sıralayarak ve ağırlıklandırarak görsel verileri algılamada esnek bir şekilde yanıt verir. Bu özellikler, bütünsel ve yerel algısal özellikler olarak kategorize edilebilir.

Bütünsel algısal özellik: Her görüntü için önce renk, doku, şekil vb. içeren genel özellikleri çıkarırız. Bir görüntüdeki pikselleri renk kümelerine ayırırız. Bir renk kümesi, bir görüntüdeki aynı renge sahip piksellerin toplamıdır.

Görünür renk uzayını on bir kültür rengine ayırıyoruz. Dolayısıyla bir görüntü, en fazla on bir renk kümesinden oluşur; burada bir renk kümesi, görüntünün üç niteliğiyle karakterize edilir: rengi, anları ve ağırlık merkezi.

Bu nitelikler şu şekilde tanımlanır:

• Renk: Piksel koleksiyonunun kültür rengi. Her kültür rengi, bir dizi dalga boyunu kapsar. Renk setinin ortalamasını ve varyansını üç eksende tutuyoruz: ton, doygunluk ve yoğunluk. Renk setine ait piksel sayısını da kaydediyoruz.
• Momentler: Renk setinin moment değişmezleri. Moment değişmezleri, ikili görüntülerde öteleme, döndürme ve ölçekleme için değişmez olan bağlantılı bölgelerin özellikleridir.
• Merkez: x ve y’de ayarlanan rengin ağırlık merkezi.

Ayrıca doku özelliklerini üç yönde (dikey, yatay ve çapraz) ve üç çözünürlükte (kaba, orta ve ince) çıkarıyoruz. Hem renk hem de doku birden fazla çözünürlükte karakterize edilir. Şekiller, renk ve doku nitelikleri olarak ele alınır ve anlarla karakterize edilir.

Yerel algısal özellikler: Ölçek Değişmeyen Özellik Dönüşümü (SIFT), son yıllarda çok popüler bir yerel özellik temsili haline geldi. SIFT, yerel, ayırt edici, değişmez özellikleri çıkarır.

SIFT dört ana aşamadan oluşur: 1) ölçek uzayı aşırı algılama, 2) anahtar nokta yerelleştirme, 3) yönlendirme atama ve 4) anahtar nokta tanımlayıcı. SIFT tarafından üretilen özelliklerin, benzer bir distorsiyon, 3D bakış açısındaki değişiklik, gürültü eklenmesi ve aydınlatma değişikliği arasında eşleştirmede sağlam olduğu gösterilmiştir.

Özelliklerimizin anahtarı, görüntüleri çoklu ölçeklerde, yönlerde ve açılarda temsil etmeleridir. Bu özellikler daha sonra bir sorgu konsepti formüle etmek için doğrusal olmayan bir şekilde birleştirilecektir. Çoklu çözünürlüklü temsilimiz yalnızca zengin bir temsil sağlamakla kalmaz, aynı zamanda hesaplama maliyetini de önemli ölçüde azaltabilir.

Algısal mekan örnekleri
Mekanda sınırlayıcı öğeler
Mimaride etkileşim
Mimaride algı
Algı Nedir
Mekansal Algı Nedir
Algısal mekan nedir edebiyat
Mekan algısını etkileyen Faktörler

Eğitim Verilerinin Azlığı

İlk görüntü alma sistemlerinden bazıları, aramaya başlamak için kullanıcıdan örnek bir resim gerektiriyordu. Yine de, bu prosedürün sınırlamaları hızla belirginleşir. Örneğin bir kullanıcı, aramaya başladığında “panda” resmine sahip olmayabilir. Pandalı bir sorgu görseli bulunsa bile sistem kullanıcının tam olarak ne aradığını söyleyemez.

Kullanıcı bir hayvan panda, bir grup panda veya bir panda oyuncağı arayabilir. Alaka düzeyi geri bildirimi1, kullanıcının sorgu kavramına hangi görüntülerin yaklaştığına ilişkin geri bildirimde bulunmasına izin vererek, kullanıcının sorgu kavramını daha iyi anlaması için araçlar sağlar.

Ancak kullanıcılar, çok sayıda yineleme için zaman ayırmaya isteksiz olabilir. Örneğin, bir Google metin aramasıyla başlarsanız, arama motoru tarafından listelenen çok az sayıda belgeyi incelemek bile zaman alıcı olacaktır.

Neyse ki görüntü alma için, bir görüntünün bir sorgu konseptiyle alakalı olup olmadığına karar vermek için gereken süre çok daha kısadır. Buna rağmen, eğitim için kullanılacak çok sayıda ilgili/alakasız örnek sağlamak için kullanıcılara her zaman güvenemeyiz.

Bu nedenle, sınıflandırıcı için tipik bir öğrenme görevi, düşük seviyeli özelliklerin sayısı (girdi uzayının boyutu) genellikle çok daha yüksek olmasına rağmen (D > N), yüzden az eğitim örneği olan bir hedef kavram çıkarmak olabilir. (Giriş alanı ile özellik alanı arasındaki ayrım önemlidir.

Girdi alanı, özellik vektörlerinin bulunduğu alanı ifade eder. Özellik alanı, özellik vektörlerinin çekirdek yöntemleriyle yansıtıldığı alanı ifade eder.

Semantik açıklama (resimlere metin etiketleri eklemek), eğitim verisi kıtlığından biraz farklı bir şekilde muzdariptir. Çok sayıda eğitim görüntüsünü etiketlemek teknik olarak mümkün olsa da, bunu yapmak ekonomik olarak pratik olmayacaktır. N eğitim örneğini etiketlemek için sabit bir bütçe ve zaman verildiğinde, etiketli havuzun, bir sınıflandırıcının ek açıklamayı maksimum doğrulukla yaymasını sağlamak için maksimum bilgi sağlamasını istiyoruz.

Hem sorgu kavramı öğrenme hem de ek açıklama, denetimli öğrenme ile ilgili problemlerdir. Denetimli öğrenme iki yaklaşımı bünyesinde barındırır: üretken ve ayırt edici.

Üretken yaklaşım, her sınıf (veya kavram) için olasılık yoğunluk fonksiyonunu tahmin eder ve ardından görünmeyen bir örneği tahmin etmek için yoğunluk fonksiyonunu kullanır. Diskriminant yaklaşımı, görünmeyen bir durumun sonsal olasılığını doğrudan tahmin eder. Bilişsel bilimde, sınıflandırma görevi için kullanılan en popüler olasılıksal model Bayes Ağlarıdır.

Bir kavramın modeli öğrenilebiliyorsa, BN’lerin yorumlanması kolaydır. Bununla birlikte, sadece makul sayıda öznitelik içeren bir BN modeli öğrenmenin bile NP-zor bir problem olduğu iyi bilinmektedir. Görüntü algısının karşı karşıya geldiği D > N senaryosunda, bir BN öğrenmek kesinlikle imkansızdır. (Analojik olarak ifade edilirse, D değişkenleri N < D denklemleriyle çözülemez).

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör