{"id":1110,"date":"2023-04-05T15:55:27","date_gmt":"2023-04-05T12:55:27","guid":{"rendered":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/?p=1110"},"modified":"2023-04-05T15:55:27","modified_gmt":"2023-04-05T12:55:27","slug":"karar-agaci-algoritmalari-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/karar-agaci-algoritmalari-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri\/","title":{"rendered":"Karar A\u011fac\u0131 Algoritmalar\u0131 \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":"

Video \u0130ndeksleri Kodlama<\/span><\/strong><\/h3>\n

Resimli bilgileri temsil etmek ve almak i\u00e7in \u00f6nceki b\u00f6l\u00fcmde a\u00e7\u0131klanan teknikler, video veritabanlar\u0131na uyarlanabilir. \u00c7e\u015fitli uyarlamalar rapor edilmi\u015ftir. Temel ilke, bir video b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fcn ilk karesini tam olarak temsil etmek, ard\u0131ndan video ilerledik\u00e7e yaln\u0131zca uzamsal ili\u015fkilerdeki de\u011fi\u015fiklikleri temsil etmektir.<\/span><\/p>\n

Bu b\u00f6l\u00fcmdeki \u00e7al\u0131\u015fma, video b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fcn ilk karesindeki nesnelerin uzamsal ili\u015fkilerini temsil etmek i\u00e7in bir 2B B dizesi kullan\u0131r ve ard\u0131ndan video s\u0131ras\u0131nda uzamsal ili\u015fkilerde meydana gelen de\u011fi\u015fiklikleri bu dizide d\u00fczenlemeler olarak g\u00f6sterir. Bu \u015fekilde, 2B dizgede yap\u0131lan d\u00fczenlemeler, dizine al\u0131nan nesnelerin durumundaki de\u011fi\u015fiklikleri temsil eder, her durum videodaki bir \u00e7er\u00e7eve blo\u011fu i\u00e7in ge\u00e7erlidir.<\/span><\/p>\n

Bu grup taraf\u0131ndan ger\u00e7ekle\u015ftirilen \u00e7al\u0131\u015fma, de\u011fi\u015fen uzamsal ili\u015fkileri \u00f6yle bir \u015fekilde temsil eder ki tam e\u015fle\u015ftirme, tam 2D B dizilerine geni\u015fletilmeden do\u011frudan d\u00fczenlemelerden yap\u0131labilir. Bu, \u00f6nceki notasyonlara g\u00f6re bir avantajd\u0131r. Benzerlik bulma, basit resimsel bilgilerle ayn\u0131 \u015fekilde, yani alt grafik izomorfizm tespiti kullan\u0131larak ger\u00e7ekle\u015ftirilir.<\/span><\/p>\n

Benzerlik bulma i\u015flemini ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in video bilgilerinin ve sorgu giri\u015finin grafikler olarak g\u00f6sterilmesi gerekir. Bu i\u015f i\u00e7in, kullan\u0131c\u0131n\u0131n \u00e7evrimi\u00e7i olarak verdi\u011fi sorguya, sorgu veya girdi olarak at\u0131fta bulunulacakt\u0131r. Veritaban\u0131n\u0131n \u00f6\u011felerine modeller ad\u0131 verilir.<\/span><\/p>\n

Video veri taban\u0131 al\u0131m\u0131nda, alma i\u015fleminin i\u015flenenleri, giri\u015f ve videodaki nesneler ve bunlar aras\u0131ndaki uzamsal ili\u015fkilerdir. Bir modeldeki bir \u00e7er\u00e7eve blo\u011funu temsil eden her giri\u015f veya durum, her nesne i\u00e7in bir tepe noktas\u0131 olu\u015fturarak, nesnenin tan\u0131mlay\u0131c\u0131s\u0131yla etiketlenerek ve k\u00f6\u015feleri uygun nesneler aras\u0131ndaki uzamsal ili\u015fkilerle etiketlenmi\u015f kenarlarla birle\u015ftirerek bir grafik olarak temsil edilir.<\/span><\/p>\n

Bu, kenar etiketlerinin belirsizli\u011fini gidermek i\u00e7in kullan\u0131lan kenar y\u00f6n\u00fc ile eksiksiz bir etiketli grafi\u011fe yol a\u00e7ar. Ger\u00e7ek uygulamada, kenarlar\u0131n etiketleri, iki nesne aras\u0131ndaki ili\u015fkilerin ili\u015fki kategorisidir, \u00e7\u00fcnk\u00fc her \u00fc\u00e7 e\u015fle\u015ftirme t\u00fcr\u00fc de en az 0 tipi bir e\u015fle\u015fme gerektirir, bu nedenle verimli bir ilk kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma m\u00fcmk\u00fcn olur. \u0130ki nesnenin ger\u00e7ek uzamsal ili\u015fkileri, kenar\u0131n nitelikleri olarak kullan\u0131l\u0131r ve tip 0 etiketinin bir e\u015fle\u015fme olu\u015fturup olu\u015fturmad\u0131\u011f\u0131 incelenir.<\/span><\/p>\n

Kullan\u0131lan temsilin bir \u00f6rne\u011fi verilmi\u015ftir. Bu \u015fekilde iki resim ve bunlar\u0131 temsil etmek i\u00e7in kullan\u0131lacak grafikler sunulmaktad\u0131r. \u0130ki resmin incelenmesi, A, B ve C nesnelerinin resimlerde benzer ili\u015fkiler g\u00f6stermesi a\u00e7\u0131s\u0131ndan, birinin di\u011ferine a\u00e7\u0131k bir benzerli\u011fi oldu\u011funu g\u00f6stermektedir.<\/span><\/p>\n

B etiketli nesne nicel anlamda hareket etse de, A ve B nesneleri ile B ve C nesneleri aras\u0131ndaki niteliksel ili\u015fkiler de\u011fi\u015fmez. Bu nedenle, D nesnesi ve D k\u00f6\u015fesine gelen t\u00fcm kenarlar iki resimden silinirse, kalan k\u0131s\u0131mlar niteliksel bir e\u015fle\u015fmedir.<\/span><\/p>\n

\n

Karar a\u011fac\u0131 \u00f6rnek problem<\/span>
\nKarar a\u011fac\u0131 algoritmas\u0131<\/a> \u00f6rnek<\/span>
\nKarar a\u011fa\u00e7lar\u0131<\/span>
\nKarar a\u011fac\u0131 y\u00f6ntemi<\/span>
\nKarar a\u011fac\u0131 Nedir<\/span>
\nKarar a\u011fac\u0131 modeli<\/span>
\nPython karar a\u011fac\u0131<\/span>
\nKarar a\u011fa\u00e7lar\u0131 PDF<\/span><\/p>\n

\n

Benzerlik bulma, bir girdi ile veri taban\u0131 aras\u0131ndaki bu t\u00fcr en b\u00fcy\u00fck ortak par\u00e7alar\u0131 tespit etme i\u015flemidir. Bu nedenle benzerlik bulma, veri taban\u0131nda sorgu girdisine en b\u00fcy\u00fck izomorfik alt grafi\u011fi i\u00e7eren modellerin aranmas\u0131d\u0131r. Bu t\u00fcr alt grafikler, iki grafik aras\u0131ndaki LCSG’ler olarak adland\u0131r\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n

G\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin grafik olarak bu \u015fekilde kodlanmas\u0131 kullan\u0131l\u0131rsa, temsili grafiklerini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak iki g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn en b\u00fcy\u00fck ortak k\u0131sm\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karmak m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Bir video dizisinden bir \u00e7er\u00e7eve blo\u011funu temsil eden nesne durumu bir grafik olarak kodland\u0131\u011f\u0131nda, durumlar aras\u0131nda ve bir giri\u015f ile bir durum aras\u0131nda benzerlikler tespit edilebilir.<\/span><\/p>\n

A\u015fa\u011f\u0131daki b\u00f6l\u00fcmde sunulan algoritmalar, hem g\u00f6r\u00fcnt\u00fc hem de video veritabanlar\u0131 i\u00e7in benzerlik elde etmeye uygulanabilir. E\u015fle\u015ftirme, tek bir girdi sorgusu ile bir model veritaban\u0131 aras\u0131nda ger\u00e7ekle\u015ftirilir, modeller e\u015fle\u015ftirme ba\u015flamadan \u00f6nce bilinir.<\/span><\/p>\n

Birden \u00e7ok model g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fcn bir veritaban\u0131nda derlenmesi, bir video i\u00e7indeki \u00e7er\u00e7eveler aras\u0131ndaki zamansal fazlal\u0131ktan a\u00e7\u0131k\u00e7a yararlan\u0131r. \u00d6nerilen algoritmalar\u0131n verimlili\u011fine yol a\u00e7an k\u0131smen bu benzerliktir.<\/span><\/p>\n

\u015eimdi, verimli alt \u00e7izge izomorfizm tespiti i\u00e7in algoritmalar\u0131 ve bu algoritmalar\u0131n bu b\u00f6l\u00fcmde \u00f6zetlendi\u011fi \u015fekilde kodlanm\u0131\u015f verilere uygulanmas\u0131ndan elde edilen sonu\u00e7lar\u0131 sunaca\u011f\u0131z.<\/span><\/p>\n

Karar A\u011fac\u0131 Algoritmalar\u0131<\/span><\/strong><\/h3>\n

Karar a\u011fac\u0131 algoritmas\u0131, girdi grafi\u011finden model grafi\u011fine kadar alt \u00e7izge izomorfizmlerini saptamay\u0131 ama\u00e7lad\u0131\u011f\u0131ndan, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve video veritabanlar\u0131 i\u00e7in \u00f6nemlidir. Buradan, algoritman\u0131n t\u00fcm giri\u015f grafi\u011fine izomorfik olan model grafiklerinin alt grafiklerini alg\u0131lad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na geldi\u011fi g\u00f6r\u00fclebilir.<\/span><\/p>\n

G\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve video veri taban\u0131 alan\u0131ndaki en yayg\u0131n sorgulama bi\u00e7imi, sorgunun ilgilenilen nesneler i\u00e7in gerekli ili\u015fkileri g\u00f6steren ikonik bir eskiz oldu\u011fu resimsel \u00f6rne\u011fe g\u00f6re sorgulamad\u0131r. Bu nedenle, sorgu bir grafik olarak kodland\u0131\u011f\u0131nda, sorgu \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc, giri\u015f grafi\u011fine izomorfik bir alt grafik i\u00e7eren model grafiklerinin alg\u0131lanmas\u0131n\u0131 gerektirir.<\/span><\/p>\n

Bu algoritmada kullan\u0131lan karar a\u011fac\u0131, model grafiklerinin kom\u015fuluk matris g\u00f6steriminden olu\u015fturulmu\u015ftur. Her G grafi\u011fi, k\u00f6\u015fegen boyunca k\u00f6\u015fe etiketlerini ve k\u00f6\u015fegen d\u0131\u015f\u0131 elemanlardaki kenar etiketlerini tan\u0131mlayan bir M matrisi ile temsil edilebilir. Bir G = (V , E, \u03bc, \u03bd) grafi\u011fi i\u00e7in kom\u015fuluk matrisi M’nin elemanlar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki gibi tan\u0131mlan\u0131r.<\/span><\/p>\n

Burada P, her sat\u0131r ve s\u00fctunun toplam\u0131 1’e e\u015fit olan bir perm\u00fctasyon matrisidir. Bu denklem, bir kom\u015fuluk matrisi M’nin bir izomorfik biti\u015fik matris M’ye d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn\u00fc verir. Bu nedenle, iki grafik aras\u0131ndaki izomorfizm tespiti, bir grafi\u011fin biti\u015fik matrisini di\u011ferinin biti\u015fik matrisine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcren uygun bir perm\u00fctasyon matrisi bulma g\u00f6revi olarak ifade edilebilir.<\/span><\/p>\n

Bir grafi\u011fin t\u00fcm izomorfizmlerini temsil eden kom\u015fuluk matrislerinden olu\u015fturulmu\u015f bir karar a\u011fac\u0131 \u00fcretilerek h\u0131zl\u0131 \u00e7izge izomorfizm tespiti sa\u011flanabilir. Karar a\u011fac\u0131 algoritmas\u0131, her biti\u015fik matrisin sat\u0131r-s\u00fctun \u00f6\u011felerini kullanarak karar a\u011fac\u0131n\u0131 olu\u015fturur.<\/span><\/p>\n

M matrisinin sat\u0131r s\u00fctun eleman\u0131 ri a\u015fa\u011f\u0131daki matris \u00f6\u011felerinden olu\u015fur: Mij : 0 \u2264 j \u2264 i ve Mji : 0 \u2264 j \u2264 i. G\u00f6r\u00fclebilece\u011fi gibi, bu, her biri bir k\u00f6\u015fe etiketi ve o k\u00f6\u015fe i\u00e7in ba\u011flant\u0131 bilgisi ve matrisin \u00fcst\u00fcndeki ve solundaki t\u00fcm k\u00f6\u015feler i\u00e7eren, matrisin bir dizi b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc verir.<\/span><\/p>\n

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