{"id":795,"date":"2023-02-07T14:52:40","date_gmt":"2023-02-07T11:52:40","guid":{"rendered":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/?p=795"},"modified":"2023-02-07T14:52:40","modified_gmt":"2023-02-07T11:52:40","slug":"algisal-ozellikler-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/algisal-ozellikler-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri\/","title":{"rendered":"Alg\u0131sal \u00d6zellikler \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":"

Alg\u0131sal \u00d6zellikler<\/span><\/strong><\/h3>\n

Alg\u0131y\u0131 modellemenin ilk ad\u0131m\u0131, insan\u0131n g\u00f6rsel s\u00fcrecinin bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc nas\u0131l alg\u0131lad\u0131\u011f\u0131n\u0131 temsil edebilen g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerden \u00f6zellikler \u00e7\u0131karmakt\u0131r. Vizyonumuz s\u0131n\u0131r piksellerine daha az dikkat etme e\u011filimindedir ve belirsiz b\u00f6lgelere daha fazla dikkat ederek \u00e7abay\u0131 e\u015fit olmayan bir \u015fekilde da\u011f\u0131t\u0131r.<\/span><\/p>\n

G\u00f6rme sistemimiz \u00e7evreye uyum sa\u011flar ve g\u00f6rsel hedeflere uyum sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin bir fig\u00fcr\u00fcn ger\u00e7ek bir insan m\u0131 yoksa heykel mi oldu\u011funu ilk bak\u0131\u015fta anlayamayabiliriz. Fig\u00fcr\u00fcn y\u00fczeyine (dokusuna) daha fazla dikkat edersek, onu bir heykel ya da insan olarak tan\u0131mlayabiliriz.<\/span><\/p>\n

Bu nedenle, bir g\u00f6rsel arama motorunun bir arama g\u00f6revinin ama\u00e7lar\u0131na da uyarlanmas\u0131 gerekti\u011fine inan\u0131yoruz. G\u00f6rsel sistemimizin iki b\u00f6l\u00fcme ayr\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnebiliriz: G\u00f6zlerimiz (\u00f6n u\u00e7) g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri alg\u0131lar ve beynimiz (bilgi veritaban\u0131 ve \u00e7\u0131kar\u0131m motoruyla donat\u0131lm\u0131\u015f arka u\u00e7) g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri tan\u0131r. \u00d6n u\u00e7, \u00fcst d\u00fczey i\u015flemeye izin vermek i\u00e7in arka u\u00e7 i\u00e7in g\u00f6rsel verileri toplar.<\/span><\/p>\n

Arka u\u00e7, \u00f6n uca farkl\u0131 \u00f6zelliklerle g\u00f6rsel verileri yak\u0131nla\u015ft\u0131rma, kayd\u0131rma ve toplama talimat\u0131 verir. (Bir \u00f6zellik, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc alg\u0131laman\u0131n belirli bir yolu olarak kabul edilebilir.) \u00d6n u\u00e7, g\u00f6rsel \u00f6zellikleri farkl\u0131 \u015fekilde se\u00e7erek, s\u0131ralayarak ve a\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131rarak g\u00f6rsel verileri alg\u0131lamada esnek bir \u015fekilde yan\u0131t verir. Bu \u00f6zellikler, b\u00fct\u00fcnsel ve yerel alg\u0131sal \u00f6zellikler olarak kategorize edilebilir.<\/span><\/p>\n

B\u00fct\u00fcnsel alg\u0131sal \u00f6zellik: Her g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u00e7in \u00f6nce renk, doku, \u015fekil vb. i\u00e7eren genel \u00f6zellikleri \u00e7\u0131kar\u0131r\u0131z. Bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki pikselleri renk k\u00fcmelerine ay\u0131r\u0131r\u0131z. Bir renk k\u00fcmesi, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki ayn\u0131 renge sahip piksellerin toplam\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

G\u00f6r\u00fcn\u00fcr renk uzay\u0131n\u0131 on bir k\u00fclt\u00fcr rengine ay\u0131r\u0131yoruz. Dolay\u0131s\u0131yla bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc, en fazla on bir renk k\u00fcmesinden olu\u015fur; burada bir renk k\u00fcmesi, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn \u00fc\u00e7 niteli\u011fiyle karakterize edilir: rengi, anlar\u0131 ve a\u011f\u0131rl\u0131k merkezi.<\/span><\/p>\n

Bu nitelikler \u015fu \u015fekilde tan\u0131mlan\u0131r:<\/span><\/strong><\/p>\n

\u2022 Renk: Piksel koleksiyonunun k\u00fclt\u00fcr rengi. Her k\u00fclt\u00fcr rengi, bir dizi dalga boyunu kapsar. Renk setinin ortalamas\u0131n\u0131 ve varyans\u0131n\u0131 \u00fc\u00e7 eksende tutuyoruz: ton, doygunluk ve yo\u011funluk. Renk setine ait piksel say\u0131s\u0131n\u0131 da kaydediyoruz.<\/span>
\n\u2022 Momentler: Renk setinin moment de\u011fi\u015fmezleri. Moment de\u011fi\u015fmezleri, ikili g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerde \u00f6teleme, d\u00f6nd\u00fcrme ve \u00f6l\u00e7ekleme i\u00e7in de\u011fi\u015fmez olan ba\u011flant\u0131l\u0131 b\u00f6lgelerin \u00f6zellikleridir.<\/span>
\n\u2022 Merkez: x ve y’de ayarlanan rengin a\u011f\u0131rl\u0131k merkezi.<\/span><\/p>\n

Ayr\u0131ca doku \u00f6zelliklerini \u00fc\u00e7 y\u00f6nde (dikey, yatay ve \u00e7apraz) ve \u00fc\u00e7 \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckte (kaba, orta ve ince) \u00e7\u0131kar\u0131yoruz. Hem renk hem de doku birden fazla \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckte karakterize edilir. \u015eekiller, renk ve doku nitelikleri olarak ele al\u0131n\u0131r ve anlarla karakterize edilir.<\/span><\/p>\n

Yerel alg\u0131sal \u00f6zellikler: \u00d6l\u00e7ek De\u011fi\u015fmeyen \u00d6zellik D\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fc (SIFT), son y\u0131llarda \u00e7ok pop\u00fcler bir yerel \u00f6zellik temsili haline geldi. SIFT, yerel, ay\u0131rt edici, de\u011fi\u015fmez \u00f6zellikleri \u00e7\u0131kar\u0131r.<\/span><\/p>\n

SIFT d\u00f6rt ana a\u015famadan olu\u015fur: 1) \u00f6l\u00e7ek uzay\u0131 a\u015f\u0131r\u0131 alg\u0131lama, 2) anahtar nokta yerelle\u015ftirme, 3) y\u00f6nlendirme atama ve 4) anahtar nokta tan\u0131mlay\u0131c\u0131. SIFT taraf\u0131ndan \u00fcretilen \u00f6zelliklerin, benzer bir distorsiyon, 3D bak\u0131\u015f a\u00e7\u0131s\u0131ndaki de\u011fi\u015fiklik, g\u00fcr\u00fclt\u00fc eklenmesi ve ayd\u0131nlatma de\u011fi\u015fikli\u011fi aras\u0131nda e\u015fle\u015ftirmede sa\u011flam oldu\u011fu g\u00f6sterilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

\u00d6zelliklerimizin anahtar\u0131, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri \u00e7oklu \u00f6l\u00e7eklerde, y\u00f6nlerde ve a\u00e7\u0131larda temsil etmeleridir. Bu \u00f6zellikler daha sonra bir sorgu konsepti form\u00fcle etmek i\u00e7in do\u011frusal olmayan bir \u015fekilde birle\u015ftirilecektir. \u00c7oklu \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc temsilimiz yaln\u0131zca zengin bir temsil sa\u011flamakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda hesaplama maliyetini de \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltabilir.<\/span><\/p>\n

\n

Alg\u0131sal mekan<\/a> \u00f6rnekleri<\/span>
\nMekanda s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 \u00f6\u011feler<\/span>
\nMimaride etkile\u015fim<\/span>
\nMimaride alg\u0131<\/span>
\nAlg\u0131 Nedir<\/span>
\nMekansal Alg\u0131 Nedir<\/span>
\nAlg\u0131sal mekan nedir edebiyat<\/span>
\nMekan alg\u0131s\u0131n\u0131 etkileyen Fakt\u00f6rler<\/span><\/p>\n

\n

E\u011fitim Verilerinin Azl\u0131\u011f\u0131<\/span><\/strong><\/h3>\n

\u0130lk g\u00f6r\u00fcnt\u00fc alma sistemlerinden baz\u0131lar\u0131, aramaya ba\u015flamak i\u00e7in kullan\u0131c\u0131dan \u00f6rnek bir resim gerektiriyordu. Yine de, bu prosed\u00fcr\u00fcn s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 h\u0131zla belirginle\u015fir. \u00d6rne\u011fin bir kullan\u0131c\u0131, aramaya ba\u015flad\u0131\u011f\u0131nda “panda” resmine sahip olmayabilir. Pandal\u0131 bir sorgu g\u00f6rseli bulunsa bile sistem kullan\u0131c\u0131n\u0131n tam olarak ne arad\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00f6yleyemez.<\/span><\/p>\n

Kullan\u0131c\u0131 bir hayvan panda, bir grup panda veya bir panda oyunca\u011f\u0131 arayabilir. Alaka d\u00fczeyi geri bildirimi1, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgu kavram\u0131na hangi g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerin yakla\u015ft\u0131\u011f\u0131na ili\u015fkin geri bildirimde bulunmas\u0131na izin vererek, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorgu kavram\u0131n\u0131 daha iyi anlamas\u0131 i\u00e7in ara\u00e7lar sa\u011flar.<\/span><\/p>\n

Ancak kullan\u0131c\u0131lar, \u00e7ok say\u0131da yineleme i\u00e7in zaman ay\u0131rmaya isteksiz olabilir. \u00d6rne\u011fin, bir Google metin aramas\u0131yla ba\u015flarsan\u0131z, arama motoru taraf\u0131ndan listelenen \u00e7ok az say\u0131da belgeyi incelemek bile zaman al\u0131c\u0131 olacakt\u0131r.<\/span><\/p>\n

Neyse ki g\u00f6r\u00fcnt\u00fc alma i\u00e7in, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn bir sorgu konseptiyle alakal\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131na karar vermek i\u00e7in gereken s\u00fcre \u00e7ok daha k\u0131sad\u0131r. Buna ra\u011fmen, e\u011fitim i\u00e7in kullan\u0131lacak \u00e7ok say\u0131da ilgili\/alakas\u0131z \u00f6rnek sa\u011flamak i\u00e7in kullan\u0131c\u0131lara her zaman g\u00fcvenemeyiz.<\/span><\/p>\n

Bu nedenle, s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131 i\u00e7in tipik bir \u00f6\u011frenme g\u00f6revi, d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli \u00f6zelliklerin say\u0131s\u0131 (girdi uzay\u0131n\u0131n boyutu) genellikle \u00e7ok daha y\u00fcksek olmas\u0131na ra\u011fmen (D > N), y\u00fczden az e\u011fitim \u00f6rne\u011fi olan bir hedef kavram \u00e7\u0131karmak olabilir. (Giri\u015f alan\u0131 ile \u00f6zellik alan\u0131 aras\u0131ndaki ayr\u0131m \u00f6nemlidir.<\/span><\/p>\n

Girdi alan\u0131, \u00f6zellik vekt\u00f6rlerinin bulundu\u011fu alan\u0131 ifade eder. \u00d6zellik alan\u0131, \u00f6zellik vekt\u00f6rlerinin \u00e7ekirdek y\u00f6ntemleriyle yans\u0131t\u0131ld\u0131\u011f\u0131 alan\u0131 ifade eder.<\/span><\/p>\n

Semantik a\u00e7\u0131klama (resimlere metin etiketleri eklemek), e\u011fitim verisi k\u0131tl\u0131\u011f\u0131ndan biraz farkl\u0131 bir \u015fekilde muzdariptir. \u00c7ok say\u0131da e\u011fitim g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fc etiketlemek teknik olarak m\u00fcmk\u00fcn olsa da, bunu yapmak ekonomik olarak pratik olmayacakt\u0131r. N e\u011fitim \u00f6rne\u011fini etiketlemek i\u00e7in sabit bir b\u00fct\u00e7e ve zaman verildi\u011finde, etiketli havuzun, bir s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131n\u0131n ek a\u00e7\u0131klamay\u0131 maksimum do\u011frulukla yaymas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in maksimum bilgi sa\u011flamas\u0131n\u0131 istiyoruz.<\/span><\/p>\n

Hem sorgu kavram\u0131 \u00f6\u011frenme hem de ek a\u00e7\u0131klama, denetimli \u00f6\u011frenme ile ilgili problemlerdir. Denetimli \u00f6\u011frenme iki yakla\u015f\u0131m\u0131 b\u00fcnyesinde bar\u0131nd\u0131r\u0131r: \u00fcretken ve ay\u0131rt edici.<\/span><\/p>\n

\u00dcretken yakla\u015f\u0131m, her s\u0131n\u0131f (veya kavram) i\u00e7in olas\u0131l\u0131k yo\u011funluk fonksiyonunu tahmin eder ve ard\u0131ndan g\u00f6r\u00fcnmeyen bir \u00f6rne\u011fi tahmin etmek i\u00e7in yo\u011funluk fonksiyonunu kullan\u0131r. Diskriminant yakla\u015f\u0131m\u0131, g\u00f6r\u00fcnmeyen bir durumun sonsal olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frudan tahmin eder. Bili\u015fsel bilimde, s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revi i\u00e7in kullan\u0131lan en pop\u00fcler olas\u0131l\u0131ksal model Bayes A\u011flar\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

Bir kavram\u0131n modeli \u00f6\u011frenilebiliyorsa, BN’lerin yorumlanmas\u0131 kolayd\u0131r. Bununla birlikte, sadece makul say\u0131da \u00f6znitelik i\u00e7eren bir BN modeli \u00f6\u011frenmenin bile NP-zor bir problem oldu\u011fu iyi bilinmektedir. G\u00f6r\u00fcnt\u00fc alg\u0131s\u0131n\u0131n kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya geldi\u011fi D > N senaryosunda, bir BN \u00f6\u011frenmek kesinlikle imkans\u0131zd\u0131r. (Analojik olarak ifade edilirse, D de\u011fi\u015fkenleri N < D denklemleriyle \u00e7\u00f6z\u00fclemez).<\/span><\/p>\n

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