{"id":1006,"date":"2023-03-22T12:50:41","date_gmt":"2023-03-22T09:50:41","guid":{"rendered":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/?p=1006"},"modified":"2023-03-22T12:50:41","modified_gmt":"2023-03-22T09:50:41","slug":"goruntu-gorsellestirme-ve-segmentasyon-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/goruntu-gorsellestirme-ve-segmentasyon-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri\/","title":{"rendered":"G\u00f6r\u00fcnt\u00fc G\u00f6rselle\u015ftirme ve Segmentasyon \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u00d6devleri \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc Tez Yapt\u0131rma \u2013Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u00d6dev \u00dccretleri"},"content":{"rendered":"

G\u00f6r\u00fcnt\u00fc G\u00f6rselle\u015ftirme ve Segmentasyon<\/span><\/strong><\/h3>\n

\u00d6zellik \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 g\u00f6revi, arama \u015femalar\u0131 i\u00e7in kritiktir, \u00e7\u00fcnk\u00fc bilginin verimli bir \u015fekilde temsili, \u00f6zellik tabanl\u0131 veya nesne tabanl\u0131 indeksleme ve eri\u015fim gibi m\u00fcteakip bir\u00e7ok \u00e7oklu ortam i\u015flevselli\u011fini kolayla\u015ft\u0131rabilir.<\/span><\/p>\n

Multimedya verilerinin verimli temsili, sinirsel k\u00fcmeleme mekanizmalar\u0131yla sa\u011flanabilir. Genel hedefler (1) s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revlerini kolayla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in en g\u00f6ze \u00e7arpan \u00f6zellikleri \u00e7\u0131karmak ve (2) \u00e7e\u015fitli soyutlama d\u00fczeylerinde ihtiya\u00e7 duyulan medya bilgilerinin temsilini \u00e7\u0131karmakt\u0131r.<\/span><\/p>\n

3D video nesnelerinin m\u00fckemmel segmentasyonu ve izlenmesi her zaman gerekmese de, telet\u0131p ve biyomedikal olarak ilgili uygulamalarda bu t\u00fcr yeteneklere sahip olmak arzu edilir.<\/span><\/p>\n

Yerel enerji y\u00fczeyini temel bir \u00f6zellik olarak kullanan bir SOFM, 3B segmentasyon i\u015flemi yoluyla belirli nesnelerin y\u00fczey detaylar\u0131n\u0131n yeterli D \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc sa\u011flayabilir. Teknik, numune kromozomlar\u0131n\u0131n mikroskopi g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinde ve insan beyninin CAT g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinde segmentasyonuna ve g\u00f6rselle\u015ftirilmesine uygulanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/span><\/p>\n

Ki\u015fisel Kimlik Do\u011frulama ve Tan\u0131ma<\/span><\/strong><\/h3>\n

Sinir a\u011flar\u0131, bir\u00e7ok \u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemi i\u00e7in yerle\u015fik ve olgun bir ara\u00e7 olarak kabul edilmi\u015ftir. \u00d6zellikle y\u00fcz tan\u0131ma uygulamalar\u0131nda ba\u015far\u0131yla uygulanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/span><\/p>\n

Y\u00fcz bilgilerini konu\u015fma gibi di\u011fer biyometrik \u00f6zelliklerle birle\u015ftirerek, bu \u00f6zellik birle\u015ftirme yakla\u015f\u0131m\u0131, bir dereceye kadar hata tolerans\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra geli\u015fmi\u015f do\u011fruluk sunar (yani, \u00e7ift modlu kanallardan birinin ge\u00e7ici ar\u0131zas\u0131n\u0131 tolere edebilir).<\/span><\/p>\n

Y\u00fcz Alg\u0131lama ve Tan\u0131ma<\/span><\/strong><\/h3>\n

Bir\u00e7ok g\u00f6rsel izleme ve g\u00f6zetleme uygulamas\u0131 i\u00e7in, insan y\u00fcz\u00fcn\u00fc i\u00e7eren bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcden veya g\u00f6r\u00fcnt\u00fc dizisinden insan g\u00f6z\u00fcn\u00fcn konumlar\u0131n\u0131 belirlemek \u00f6nemlidir. \u0130nsan g\u00f6z\u00fc pozisyonlar\u0131 belirlendikten sonra, burun ve a\u011f\u0131z pozisyonlar\u0131 gibi di\u011fer t\u00fcm \u00f6nemli y\u00fcz \u00f6zellikleri kolayca belirlenebilir.<\/span><\/p>\n

\u0130ki g\u00f6z aras\u0131ndaki mesafe, burun ve a\u011f\u0131z boyutu gibi temel y\u00fcz geometrisi bilgileri daha fazla \u00e7\u0131kar\u0131labilir. Bu geometri bilgisi daha sonra belirli bir y\u00fcz veri taban\u0131ndan bir y\u00fcz\u00fcn tan\u0131nmas\u0131 gibi \u00e7e\u015fitli g\u00f6revler i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/span><\/p>\n

Y\u00fcz tespiti ve tan\u0131ma i\u00e7in bir\u00e7ok ba\u015far\u0131l\u0131 sinir a\u011f\u0131 \u00f6rne\u011fi vard\u0131r. Brunelli ve Poggio, y\u00fcz tan\u0131ma i\u00e7in bir RBF a\u011f\u0131n\u0131 benimsedi.<\/span><\/p>\n

Y\u00fcz modellerinin s\u0131n\u0131flar\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in \u00f6zy\u00fcz alt uzay\u0131 kullan\u0131ld\u0131.Tan\u0131ma algoritmalar\u0131 incelendi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131, y\u00fcz tan\u0131ma i\u00e7in karma mesafeli bir VQ a\u011f\u0131 \u00f6nerdi ve b\u00fcy\u00fck bir (685 ki\u015fi) veritaban\u0131nda %95 oran\u0131na ula\u015ft\u0131. y\u0131l\u0131nda, insan y\u00fczlerinin tespiti ve y\u00fczdeki g\u00f6zlerin konumu i\u00e7in sinir a\u011flar\u0131 ba\u015far\u0131yla uygulanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/span><\/p>\n

\n

Semantik segmentasyon Nedir<\/span>
\nG\u00f6r\u00fcnt\u00fc segmentasyon<\/a> y\u00f6ntemleri<\/span>
\nu-net ula\u015ft\u0131rma<\/span>
\nu-net nedir<\/span>
\nU-Net mimarisi<\/span>
\nG\u00f6r\u00fcnt\u00fc segmentasyonu nedir<\/span>
\nSemantic segmentation<\/span>
\n\u0130mage segmentation<\/span><\/p>\n

\n

Sesten G\u00f6r\u00fcnt\u00fcye D\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ve Senkronizasyon<\/span><\/strong><\/h3>\n

Zamansal n\u00f6ral modelleri d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ve\/veya senkronizasyona uygulayan birka\u00e7 uygulama \u00f6rne\u011fi zaten mevcuttur. Bu alt b\u00f6l\u00fcmde, dudak okuma uygulamalar\u0131 i\u00e7in TDNN kullanan bir \u00f6rnek yer almaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n

Otomatik konu\u015fma tan\u0131ma (ASR) teorisi olduk\u00e7a geli\u015fmi\u015f olmas\u0131na ra\u011fmen, ofisler, otomobiller, u\u00e7aklar ve fabrikalar gibi olumsuz ortamlarda konu\u015fma sinyallerinin arka plan g\u00fcr\u00fclt\u00fcs\u00fcyle kirlenmesi nedeniyle pratik uygulamalarda hala yayg\u0131n olarak benimsenmemi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

Konu\u015fma tan\u0131ma sisteminin performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki yakla\u015f\u0131mlar kullan\u0131labilir: (1) tan\u0131ma i\u015flemi \u00f6ncesinde veya s\u0131ras\u0131nda akustik konu\u015fma sinyallerindeki g\u00fcr\u00fclt\u00fcy\u00fc telafi etmek veya (2) semantik bilgi gibi \u00e7ok modlu bilgi kaynaklar\u0131 kullanmak ve akustik konu\u015fma tan\u0131maya yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in g\u00f6rsel \u00f6zellikler.<\/span><\/p>\n

\u0130kinci yakla\u015f\u0131m, insanlar\u0131n olas\u0131 yorumlar k\u00fcmesini k\u0131s\u0131tlamaya yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in g\u00f6rsel bilgi gibi di\u011fer bilgi kaynaklar\u0131na g\u00fcvendiklerine dair kan\u0131tlarla desteklenmektedir.<\/span><\/p>\n

Dijital video teknolojisinin olgunlu\u011fu nedeniyle, g\u00f6rsel bilgiyi konu\u015fmay\u0131 anlama s\u00fcrecine (dudak okuma) dahil etmek art\u0131k m\u00fcmk\u00fcn.<\/span><\/p>\n

Bu yeni yakla\u015f\u0131mlar, temiz konu\u015fmada d\u00fc\u015f\u00fck performansa maruz kalmadan g\u00fcr\u00fclt\u00fcde iyile\u015ftirilmi\u015f bir performans elde etmek i\u00e7in g\u00f6rsel olarak elde edilen bilgilerin en son teknoloji konu\u015fma tan\u0131ma sistemlerine etkili bir \u015fekilde entegrasyonunu sunar. \u0130nsan konu\u015fma alg\u0131s\u0131nda dudak okuman\u0131n kullan\u0131m\u0131n\u0131 destekleyen di\u011fer \u00f6nemli kan\u0131tlar, i\u015fitsel-g\u00f6rsel kar\u0131\u015f\u0131m ill\u00fczyonu veya McGurk etkisi taraf\u0131ndan sunulmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n

\u0130ki farkl\u0131 (i\u015fitsel ve g\u00f6rsel) bilgi ak\u0131\u015f\u0131n\u0131n entegre edildi\u011fi ara\u00e7larla ilgili \u00fc\u00e7 mekanizma \u00f6nerilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

\u0130lk olarak, birka\u00e7 ki\u015finin ayn\u0131 anda konu\u015ftu\u011fu kalabal\u0131k odalar gibi durumlarda yayg\u0131n olarak ortaya \u00e7\u0131kan, dikkati y\u00f6nlendirmek i\u00e7in g\u00f6rme kullan\u0131l\u0131r. \u0130kincisi, g\u00f6rsel bilgi i\u015fitsel bilgiye fazlal\u0131k sa\u011flar. Son olarak, \u00f6zellikle dinleme ko\u015fullar\u0131 zay\u0131f oldu\u011funda, g\u00f6rsel bilgiler i\u015fitsel bilgileri tamamlar. Mevcut ara\u015ft\u0131rma \u00e7abalar\u0131n\u0131n \u00e7o\u011fu, \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc b\u00fct\u00fcnle\u015ftirme mekanizmas\u0131na odaklanmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n

Eksiksiz bir g\u00f6rsel-i\u015fitsel dudak okuma sistemi a\u015fa\u011f\u0131daki \u00fc\u00e7 ana bile\u015fene ayr\u0131labilir:<\/span><\/strong><\/p>\n

1. G\u00f6rsel-i\u015fitsel bilgi \u00f6n i\u015flemesi: g\u00f6rsel ve i\u015fitsel verilerden a\u00e7\u0131k \u00f6zellik \u00e7\u0131karma<\/span>
\n2. \u00d6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma stratejisi: gizli Markov modellemesi, dinamik veya do\u011frusal zaman atlamal\u0131 desen e\u015fle\u015ftirme ve \u00e7e\u015fitli sinir a\u011flar\u0131 bi\u00e7imleri<\/span>
\n3. Entegrasyon stratejisi: sesli ve g\u00f6rsel sinyal tan\u0131ma karar\u0131<\/span><\/p>\n

G\u00f6rsel-\u0130\u015fitsel Bilgi \u00d6n \u0130\u015fleme<\/span><\/strong><\/h3>\n

Ses bilgisi i\u015fleme, konu\u015fma tan\u0131ma literat\u00fcr\u00fcnde iyi bir \u015fekilde belgelenmi\u015ftir. K\u0131saca, say\u0131salla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f konu\u015fma genellikle 8 KHz’de \u00f6rneklenir. \u00d6rneklenen konu\u015fma \u00f6nceden vurgulan\u0131r, ard\u0131ndan sabit bir zaman aral\u0131\u011f\u0131na sahip (\u00f6rne\u011fin, 32 ms uzunlu\u011funda) ve biraz \u00f6rt\u00fc\u015fen (\u00f6rne\u011fin, 16 ms) \u00e7er\u00e7evelere b\u00f6l\u00fcn\u00fcr.<\/span><\/p>\n

Her \u00e7er\u00e7eve i\u00e7in, bir N-boyutlu \u00f6zellik vekt\u00f6r\u00fc \u00e7\u0131kar\u0131l\u0131r.\u00a0<\/span>Dudak okuma i\u00e7in yararl\u0131 olan iki ana g\u00f6rsel \u00f6zellik t\u00fcr\u00fc vard\u0131r: kontur tabanl\u0131 ve alan tabanl\u0131 \u00f6zellikler. Aktif kontur modeli, bir\u00e7ok g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analizi probleminde nesne konturlar\u0131n\u0131 bulmak i\u00e7in uygulanan kontur tabanl\u0131 \u00f6zelliklere dayal\u0131 bir yakla\u015f\u0131m\u0131n iyi bir \u00f6rne\u011fidir.<\/span><\/p>\n

Tipik bir alan tabanl\u0131 y\u00f6ntem olan gri seviyeli bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc matrisinin PCA’s\u0131, \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma problemlerinde temel \u00f6zellik \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 i\u00e7in ba\u015far\u0131yla kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. \u0130lk sistemlerin \u00e7o\u011fu, a\u00e7\u0131k kontur \u00f6zellik \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 kulland\u0131.<\/span><\/p>\n

\u0130kili e\u015fikli a\u011f\u0131z g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinden \u00e7\u0131kar\u0131lan kontur \u00f6zellikleri. Bu yakla\u015f\u0131m da kullan\u0131ld\u0131. Y\u0131lan gibi kontur \u00f6zelliklerini elde etmek i\u00e7in deforme olabilen \u015fablon yakla\u015f\u0131mlar\u0131, kontur \u00f6zellik \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 i\u00e7in bask\u0131n y\u00f6ntem olmu\u015ftur.<\/span><\/p>\n

Dudak okuma uygulamalar\u0131 i\u00e7in deforme olabilen \u015fablonun aranmas\u0131na rehberlik etmesi i\u00e7in sinir a\u011flar\u0131n\u0131 kullanma konusunda ilk giri\u015fimi yapt\u0131. Bu y\u00f6ntemler, ayd\u0131nlatma, kamera mesafesi ve y\u00f6nelimdeki de\u011fi\u015fikliklerden etkilenmeyen a\u011fz\u0131n fiziksel y\u00f6nlerini do\u011frudan \u00f6l\u00e7meye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/span><\/p>\n

Alan tabanl\u0131 teknikler \u00f6ncelikle sinir a\u011flar\u0131na dayanmaktad\u0131r. Bu alan tabanl\u0131 \u00f6zellikler do\u011frudan dudaklar\u0131 \u00e7evreleyen gri seviyeli matristen t\u00fcretilir ve yanak ve \u00e7ene dahil olmak \u00fczere a\u011f\u0131z \u00e7evresinde daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bilgilerin \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r. Bununla birlikte, tamamen alan temelli yakla\u015f\u0131mlar, konum, kamera mesafesi, d\u00f6n\u00fc\u015f ve konu\u015fmac\u0131n\u0131n kimli\u011findeki de\u011fi\u015fikliklere kar\u015f\u0131 \u00e7ok hassas olma e\u011filimindedir.<\/span><\/p>\n

\n\n
<\/div>\n\n<\/div>\n \n