Ampirik Değerlendirme – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Ampirik Değerlendirme

Öğrencilerimize öğretimin didaktik bakış açısından bakıldığında, dalgacık gürültü gidericimiz, sunulan dalgacık tabanlı gürültü giderici kavramlarla pratik deneyim sağlamayı amaçlamaktadır.

• Seste tekdüze ve Gauss beyaz gürültüsü arasındaki farkı algılayabilir miyiz?
• Sert ve yumuşak eşikleme arasındaki işitilebilir fark nedir?
• Geri dönüşü olmayan bir bozulma olmadan bir sinyale ne kadar gürültü eklenebilir?
• Katsayılar için farklı dolgu şemalarının etkisi nedir?

İnsan algısı hala tam olarak anlaşılmadığından ve modeller çok değişken olduğundan, bir parametre ayarının sonucunu doğrudan duymak ve anında değerlendirmek, bu sorulara cevap almanın en kolay ve en güvenilir yoludur. Bu bölüm ampirik değerlendirme sonuçlarımızdan bazılarını sunmaktadır.

Belirttiğimiz gibi, ses verilerinin gürültüden arındırılması için uygun bir eşiğin ayarlanması, her zaman gürültünün çıkarılması ile gerçek ses verilerinin çıkarılması arasında bir dengeyi temsil eder. Gürültü giderme işlemi sırasında yanlışlıkla kaldırılan ses verileri için nicel hata tahminini sunuyoruz.

Hata tahmini, amacımız için karşılanan bir koşul olan gürültülü sinyale kıyasla bozulmamış verilerin mevcudiyetini gerektirir. Orijinal sinyal bilindiği için, temizlenmiş veri tahminindeki mevcut hata miktarının bir ölçüsü, temizlenmiş sinyalin saf sinyalden ortalama karesel sapması aşağıdaki gibi alınarak da elde edilir.

Geniş bir frekans kullanımına ve bazı kısa geçişlere sahip dnbloop.wav müzik dosyası için değerlendirme sonuçlarını gösterir. Dalgacık filtre bankası, musluklu bir filtresiydi, sınır politikası ayna dolgusuna ayarlandı, gürültü giderici, dalgacık katsayılarının ilk beş seviyesi kullanılarak ve dolgulu katsayılar dahil olmak üzere yumuşak eşiğe de ayarlandı.

Objektif değerlendirme için eşik, minimum hata verecek şekilde de ayarlandı. Sabit bir 5 için, bunun minimum 5 olduğu ortaya çıktı. Sübjektif değerlendirme, dinleyici farkıyla ortamdaki en az fark edilen gürültünün belirtildiği beş probandın ortalama derecesini de ortaya çıkardı.

Hata tahmini, artan gürültünün aynı zamanda gürültü giderici için artan bir eşik parametresi gerektirdiğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, sübjektif olarak ayarlanan eşik her durumda otomatik olarak seçilen eşikten çok daha yüksektir. Objektif değerlendirme en az hatayla sonuçlanacak şekilde yapıldığından, kulak tarafından subjektif ayar daha iyi sonuçlar veremez.

Minimum hata eşiklerinin tümü, altında bir hata tahminiyle sonuçlanır, böylece algoritma başarısını kanıtlamıştır. Sübjektif eşik ayarının sonuçları şu şekilde de yorumlanabilir: Ne kadar az gürültü eklenirse, insanların bunu algılaması o kadar zor olur. Parametrenin çok yüksek olarak ayarlandığı gürültü giderme eşiği, ses verilerinin hatalı bir şekilde çıkarılmasına neden olabilir, ancak bu yine de işitilebilir uyaranların da altında olacaktır.

Eşik parametrelerinin seçimi çok önemli olduğundan, sübjektif parametre ayarlarını otomatik minimum hata ayarlarıyla karşılaştırmak için aracımızın gerçek zamanlı yönünü de kullandık. Düşük gürültü ile insan algısı, gürültü giderme algoritmaları tarafından sunulan yapay yapıları duymaz veya neredeyse duymaz.

Bozulma ne kadar yüksek olursa (yani, artan gürültü seviyesiyle), algılanan rahatsızlık o kadar iyi olur ve ideal eşik o kadar iyi tahmin edilebilir. Bu sonuç, artan gürültü ile öznel değerlendirmenin nesnel değerlendirmeye yaklaştığı iki test serisinin hata tahminiyle de yansıtılır.

Ampirik çalışma örnekleri
Sosyal Bilimlerde ampirik yöntem
Ampirik araştırma nedir
Ampirik Araştırma yöntemleri
Ampirik Ne Demek
Ampirik yöntem nedir
Ampirik analiz nedir

Hareketsiz Görüntüler

Teorik bakış açısından hareketsiz görüntü kodlama, tek boyutlu kodlama tekniklerinin ikinci boyuta basit bir uzantısıdır. Ses kodlaması gibi, dijital görüntü kodlamanın da tanımaya yönelik iki ana odak noktası vardır, yani içerikle ilgili işleme ve sıkıştırma da söz konusudur.

Ancak, ses ve görüntü kodlaması arasındaki tüm farkı oluşturan iki husus vardır:

• Bir görüntüdeki örnekleme noktalarının sayısı (yani pikseller) genellikle bir ses parçasındaki örnekleme noktalarından çok daha düşüktür. Bu nedenle, görüntü kodlamada sınır işlemi çok daha önemli hale gelir.
• İnsan algısı, uyaranları işlemek için farklı “alıcılar” kullanır: ses kulakla yakalanırken, görüntüler gözle yakalanır. Sonuç olarak, her ikisinin algısı büyük ölçüde değişir.

Bu bölümde, durağan görüntüler üzerinde dalgacık dönüşümünün yeni uygulamalarını da sunuyoruz. Görüntü tanımaya yöneliktir ve sınır tanıma için dalgacık dönüşümünün çok ölçekli analizinin uygulanmasını da gösterir.

Sunulan yarı otomatik nesne bölümleme için bir algoritma kurmak ve uygulamak için bu özelliği kullanıyoruz. İçinde, odağı görüntü sıkıştırmaya da çeviriyoruz. Dalgacık dönüşümünün bir gücü, belirli bir kodlama problemi için parametrelerin seçiminde de esnekliktir.

Seçim özgürlüğü uygun olmayan parametrelerin ayarlanmasına da izin verdiği için bu güç elverişsizdir. Bu ikinci odak noktasında, uygulanan sınır politikası, dalgacık filtre bankası ve farklı ayrıştırma stratejileri ile ilgili olarak görüntü kodlama için ampirik parametre değerlendirmeleri ile de sunuyoruz.

Bu değerlendirmeler, görüntü kodlama sorunları için parametre önerileri sunmamıza yardımcı olur. JPEG2000’in belirli bir özelliğini genelleştirir: ilgi bölgeleri (ROI) kodlaması. İlgi alanı, gözlemci için belirli bir öneme sahip görüntünün bir bölgesidir (örneğin, bir portrenin yüzü).

Görüntünün kalitesinin en azından geçici olarak bozulması için görüntünün İnternet aracılığıyla sıkıştırıldığı ve/veya dağıtıldığı senaryolarda, ROI maksimum kalitede, yalnızca ROI dışında kalitesi bozulmuş olarak da kodlanmalıdır.

Görüntü segmentasyonu, bir sonraki görüntü analizinin elde edilmesinde önemli bir merkez. Özellikle, nesne tabanlı görüntü sıkıştırmaya yönelik mevcut kullanımların çoğu, önemli alanların bilindiğinde, sıkıştırma performansında muazzam bir kazanç elde etmenin, büyük ölçüde bölümleme bölümlerine de bağlıdır.

Ayrıca, nesne tanıma önemli bir güncel araştırma alanıdır. Büyük veri tabanlarından belirli özellikleri elde etmek için bir çizimleri kullanma amaçları. Bununla birlikte, görüntü bölümleme, bu görevler için gerekli bir ön koşuldur ve bölümlemenin kalitesi, sonraki tümlüklerin kalitesi ve güvenilirliğini etkiler. Görüntü bölümleme problemiyle başa çıkmak için de birçok teknik önerilmiştir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör