Görüntü Görselleştirme ve Segmentasyon – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Görüntü Görselleştirme ve Segmentasyon

Özellik çıkarımı görevi, arama şemaları için kritiktir, çünkü bilginin verimli bir şekilde temsili, özellik tabanlı veya nesne tabanlı indeksleme ve erişim gibi müteakip birçok çoklu ortam işlevselliğini kolaylaştırabilir.

Multimedya verilerinin verimli temsili, sinirsel kümeleme mekanizmalarıyla sağlanabilir. Genel hedefler (1) sınıflandırma görevlerini kolaylaştırmak için en göze çarpan özellikleri çıkarmak ve (2) çeşitli soyutlama düzeylerinde ihtiyaç duyulan medya bilgilerinin temsilini çıkarmaktır.

3D video nesnelerinin mükemmel segmentasyonu ve izlenmesi her zaman gerekmese de, teletıp ve biyomedikal olarak ilgili uygulamalarda bu tür yeteneklere sahip olmak arzu edilir.

Yerel enerji yüzeyini temel bir özellik olarak kullanan bir SOFM, 3B segmentasyon işlemi yoluyla belirli nesnelerin yüzey detaylarının yeterli D çözünürlüğünü sağlayabilir. Teknik, numune kromozomlarının mikroskopi görüntülerinde ve insan beyninin CAT görüntülerinde segmentasyonuna ve görselleştirilmesine uygulanmıştır.

Kişisel Kimlik Doğrulama ve Tanıma

Sinir ağları, birçok örüntü sınıflandırma problemi için yerleşik ve olgun bir araç olarak kabul edilmiştir. Özellikle yüz tanıma uygulamalarında başarıyla uygulanmıştır.

Yüz bilgilerini konuşma gibi diğer biyometrik özelliklerle birleştirerek, bu özellik birleştirme yaklaşımı, bir dereceye kadar hata toleransının yanı sıra gelişmiş doğruluk sunar (yani, çift modlu kanallardan birinin geçici arızasını tolere edebilir).

Yüz Algılama ve Tanıma

Birçok görsel izleme ve gözetleme uygulaması için, insan yüzünü içeren bir görüntüden veya görüntü dizisinden insan gözünün konumlarını belirlemek önemlidir. İnsan gözü pozisyonları belirlendikten sonra, burun ve ağız pozisyonları gibi diğer tüm önemli yüz özellikleri kolayca belirlenebilir.

İki göz arasındaki mesafe, burun ve ağız boyutu gibi temel yüz geometrisi bilgileri daha fazla çıkarılabilir. Bu geometri bilgisi daha sonra belirli bir yüz veri tabanından bir yüzün tanınması gibi çeşitli görevler için kullanılabilir.

Yüz tespiti ve tanıma için birçok başarılı sinir ağı örneği vardır. Brunelli ve Poggio, yüz tanıma için bir RBF ağını benimsedi.

Yüz modellerinin sınıflarını belirlemek için özyüz alt uzayı kullanıldı.Tanıma algoritmaları incelendi ve karşılaştırıldı, yüz tanıma için karma mesafeli bir VQ ağı önerdi ve büyük bir (685 kişi) veritabanında %95 oranına ulaştı. yılında, insan yüzlerinin tespiti ve yüzdeki gözlerin konumu için sinir ağları başarıyla uygulanmıştır.

Semantik segmentasyon Nedir
Görüntü segmentasyon yöntemleri
u-net ulaştırma
u-net nedir
U-Net mimarisi
Görüntü segmentasyonu nedir
Semantic segmentation
İmage segmentation

Sesten Görüntüye Dönüşüm ve Senkronizasyon

Zamansal nöral modelleri dönüşüm ve/veya senkronizasyona uygulayan birkaç uygulama örneği zaten mevcuttur. Bu alt bölümde, dudak okuma uygulamaları için TDNN kullanan bir örnek yer almaktadır.

Otomatik konuşma tanıma (ASR) teorisi oldukça gelişmiş olmasına rağmen, ofisler, otomobiller, uçaklar ve fabrikalar gibi olumsuz ortamlarda konuşma sinyallerinin arka plan gürültüsüyle kirlenmesi nedeniyle pratik uygulamalarda hala yaygın olarak benimsenmemiştir.

Konuşma tanıma sisteminin performansını iyileştirmek için aşağıdaki yaklaşımlar kullanılabilir: (1) tanıma işlemi öncesinde veya sırasında akustik konuşma sinyallerindeki gürültüyü telafi etmek veya (2) semantik bilgi gibi çok modlu bilgi kaynakları kullanmak ve akustik konuşma tanımaya yardımcı olmak için görsel özellikler.

İkinci yaklaşım, insanların olası yorumlar kümesini kısıtlamaya yardımcı olmak için görsel bilgi gibi diğer bilgi kaynaklarına güvendiklerine dair kanıtlarla desteklenmektedir.

Dijital video teknolojisinin olgunluğu nedeniyle, görsel bilgiyi konuşmayı anlama sürecine (dudak okuma) dahil etmek artık mümkün.

Bu yeni yaklaşımlar, temiz konuşmada düşük performansa maruz kalmadan gürültüde iyileştirilmiş bir performans elde etmek için görsel olarak elde edilen bilgilerin en son teknoloji konuşma tanıma sistemlerine etkili bir şekilde entegrasyonunu sunar. İnsan konuşma algısında dudak okumanın kullanımını destekleyen diğer önemli kanıtlar, işitsel-görsel karışım illüzyonu veya McGurk etkisi tarafından sunulmaktadır.

İki farklı (işitsel ve görsel) bilgi akışının entegre edildiği araçlarla ilgili üç mekanizma önerilmiştir.

İlk olarak, birkaç kişinin aynı anda konuştuğu kalabalık odalar gibi durumlarda yaygın olarak ortaya çıkan, dikkati yönlendirmek için görme kullanılır. İkincisi, görsel bilgi işitsel bilgiye fazlalık sağlar. Son olarak, özellikle dinleme koşulları zayıf olduğunda, görsel bilgiler işitsel bilgileri tamamlar. Mevcut araştırma çabalarının çoğu, üçüncü bütünleştirme mekanizmasına odaklanmaktadır.

Eksiksiz bir görsel-işitsel dudak okuma sistemi aşağıdaki üç ana bileşene ayrılabilir:

1. Görsel-işitsel bilgi ön işlemesi: görsel ve işitsel verilerden açık özellik çıkarma
2. Örüntü tanıma stratejisi: gizli Markov modellemesi, dinamik veya doğrusal zaman atlamalı desen eşleştirme ve çeşitli sinir ağları biçimleri
3. Entegrasyon stratejisi: sesli ve görsel sinyal tanıma kararı

Görsel-İşitsel Bilgi Ön İşleme

Ses bilgisi işleme, konuşma tanıma literatüründe iyi bir şekilde belgelenmiştir. Kısaca, sayısallaştırılmış konuşma genellikle 8 KHz’de örneklenir. Örneklenen konuşma önceden vurgulanır, ardından sabit bir zaman aralığına sahip (örneğin, 32 ms uzunluğunda) ve biraz örtüşen (örneğin, 16 ms) çerçevelere bölünür.

Her çerçeve için, bir N-boyutlu özellik vektörü çıkarılır. Dudak okuma için yararlı olan iki ana görsel özellik türü vardır: kontur tabanlı ve alan tabanlı özellikler. Aktif kontur modeli, birçok görüntü analizi probleminde nesne konturlarını bulmak için uygulanan kontur tabanlı özelliklere dayalı bir yaklaşımın iyi bir örneğidir.

Tipik bir alan tabanlı yöntem olan gri seviyeli bir görüntü matrisinin PCA’sı, örüntü tanıma problemlerinde temel özellik çıkarımı için başarıyla kullanılmıştır. İlk sistemlerin çoğu, açık kontur özellik çıkarımı kullandı.

İkili eşikli ağız görüntülerinden çıkarılan kontur özellikleri. Bu yaklaşım da kullanıldı. Yılan gibi kontur özelliklerini elde etmek için deforme olabilen şablon yaklaşımları, kontur özellik çıkarımı için baskın yöntem olmuştur.

Dudak okuma uygulamaları için deforme olabilen şablonun aranmasına rehberlik etmesi için sinir ağlarını kullanma konusunda ilk girişimi yaptı. Bu yöntemler, aydınlatma, kamera mesafesi ve yönelimdeki değişikliklerden etkilenmeyen ağzın fiziksel yönlerini doğrudan ölçmeye çalışır.

Alan tabanlı teknikler öncelikle sinir ağlarına dayanmaktadır. Bu alan tabanlı özellikler doğrudan dudakları çevreleyen gri seviyeli matristen türetilir ve yanak ve çene dahil olmak üzere ağız çevresinde daha ayrıntılı bilgilerin çıkarılmasına olanak tanır. Bununla birlikte, tamamen alan temelli yaklaşımlar, konum, kamera mesafesi, dönüş ve konuşmacının kimliğindeki değişikliklere karşı çok hassas olma eğilimindedir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör