{"id":988,"date":"2023-03-20T12:38:58","date_gmt":"2023-03-20T09:38:58","guid":{"rendered":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/?p=988"},"modified":"2023-03-20T12:38:58","modified_gmt":"2023-03-20T09:38:58","slug":"meta-veri-ozellikleri-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/meta-veri-ozellikleri-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri\/","title":{"rendered":"Meta Veri \u00d6zellikleri \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":"

Meta Veri \u00d6zellikleri<\/span><\/strong><\/h3>\n

Multimedya veritabanlar\u0131, do\u011fas\u0131 gere\u011fi ikili olan ve bu nedenle yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f olan g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler ve videolar gibi bir dizi farkl\u0131 ortam t\u00fcr\u00fcnden olu\u015fur. Saklama ve alma dahil olmak \u00fczere i\u00e7erik tabanl\u0131 i\u015flevselliklere izin vermek i\u00e7in bu ortam nesneleri i\u00e7in uygun bir yorum k\u00fcmesi t\u00fcretilmelidir.<\/span><\/p>\n

Bu yorumlar veya meta veriler, i\u00e7erilen medya nesnelerine bir dizi \u00f6zellik \u00e7\u0131karma i\u015flevi uygulanarak olu\u015fturulur. Bu i\u015flevler medyaya ba\u011fl\u0131d\u0131r (\u00f6rn. ses, video, resimler) ve her medya t\u00fcr\u00fcnde (\u00f6rn. uydu g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri, y\u00fcz g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri) bile benzersizdir.<\/span><\/p>\n

G\u00f6r\u00fcnt\u00fc nesne tiplerinden \u00f6zniteliklerin \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131 i\u00e7in \u015fu d\u00f6rt ad\u0131m gereklidir: (1) nesne konumlay\u0131c\u0131 tasar\u0131m\u0131, (2) \u00f6znitelik se\u00e7imi, (3) s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131 tasar\u0131m\u0131 ve (4) s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131 e\u011fitimi.<\/span><\/p>\n

Nesne bulucunun i\u015flevi, uygun bir b\u00f6l\u00fcmleme algoritmas\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki ilgilenilen nesneleri izole etmektir. \u0130kinci ad\u0131mda, ilgilenilen g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerde olu\u015fabilecek farkl\u0131 nesne t\u00fcrlerini tan\u0131mlamak i\u00e7in belirli \u00f6zellikler se\u00e7ilir.<\/span><\/p>\n

S\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131 tasar\u0131m a\u015famas\u0131, tasarlanan \u00f6zelliklere dayal\u0131 olarak farkl\u0131 nesneleri ay\u0131rt etmek i\u00e7in matematiksel bir temel olu\u015fturmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Son olarak, son ad\u0131m, \u00e7e\u015fitli parametreleri ayarlayarak s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131 mod\u00fcl\u00fcn\u00fc e\u011fitmek ve g\u00fcncellemek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n

\u00d6nceki b\u00f6l\u00fcmlerde, nesne bulucuyu, bir y\u00fcz g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc veri taban\u0131 veya g\u00f6r\u00fcnt\u00fcl\u00fc telefon tipi bir sekans i\u00e7inde y\u00fcz b\u00f6lgesini otomatik olarak izole edecek ve takip edecek \u015fekilde tasarlam\u0131\u015ft\u0131k. \u015eimdi, s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131 tasar\u0131m\u0131 ve e\u011fitim a\u015famalar\u0131 i\u00e7in bir meta-veri \u00f6zellik vekt\u00f6r\u00fcn\u00fcn olu\u015fturulmas\u0131nda kullan\u0131labilecek bir dizi \u00f6zelli\u011fin kullan\u0131lmas\u0131n\u0131 \u00f6neriyoruz.<\/span><\/p>\n

G\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki y\u00fcz b\u00f6lgelerini belirledikten sonra, i\u00e7erik tabanl\u0131 depolama ve alma ama\u00e7lar\u0131 i\u00e7in kullan\u0131labilecek n boyutlu bir \u00f6zellik vekt\u00f6r\u00fc f = (f1 , f2 , … , fn ) olu\u015fturabiliriz. Daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bir meta veri \u00f6zellik vekt\u00f6r\u00fc i\u00e7ine dahil edilebilecek \u00e7e\u015fitli \u00f6zellikler sunuyoruz. Daha spesifik olarak, \u00f6n set olarak sa\u00e7 ve ten rengi ile y\u00fcz konumu ve boyutunun kullan\u0131lmas\u0131n\u0131 \u00f6neriyoruz.<\/span><\/p>\n

Sa\u00e7 rengi, belirli y\u00fcz g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerini almak i\u00e7in kullan\u0131c\u0131 sorgular\u0131nda etkili bir \u015fekilde kullan\u0131labilen \u00f6nemli bir insan \u00f6zelli\u011fidir. HSV uzay\u0131nda siyah, gri\/beyaz, kahverengi ve sar\u0131 sa\u00e7 renklerini s\u0131n\u0131fland\u0131rmak i\u00e7in bir \u015fema belirledik.<\/span><\/p>\n

\u0130lk olarak, sa\u00e7 b\u00f6lgelerinin H, S ve V bile\u015fen histogramlar\u0131 olu\u015fturulur ve daha \u00f6nce tan\u0131mlanan \u00f6l\u00e7ek alan\u0131 filtresi kullan\u0131larak yumu\u015fat\u0131l\u0131r. Her histogramdan elde edilen tepe de\u011ferleri daha sonra belirlenir ve uygun s\u0131n\u0131fland\u0131rmay\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. A\u015fa\u011f\u0131daki b\u00f6lgeler, \u00e7e\u015fitli sa\u00e7 rengi kategorileri i\u00e7in geni\u015f \u00f6rnek setimizden uygun \u015fekilde bulunmu\u015ftur.<\/span><\/p>\n

Hp, Sp ve Vp kar\u015f\u0131l\u0131k gelen histogramlar\u0131n tepe noktalar\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. Bu nedenle koyu veya siyah sa\u00e7, d\u00fc\u015f\u00fck yo\u011funluk de\u011ferleri ile, gri veya beyaz sa\u00e7 ise d\u00fc\u015f\u00fck doygunluk ve y\u00fcksek yo\u011funluk de\u011ferleri ile karakterize edilir. \u00d6te yandan, kahverengi veya sar\u0131 sa\u00e7 renkleri tipik olarak iyi doygunlu\u011fa sahiptir ancak yo\u011funluk de\u011ferleri bak\u0131m\u0131ndan farkl\u0131l\u0131k g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n

Koyu kahverengi sa\u00e7\u0131n beklenen de\u011fer bile\u015feni yakla\u015f\u0131k Vp \u2248 %20’de, daha a\u00e7\u0131k kahverengi Vp \u2248 %35 civar\u0131nda ve sar\u0131 sa\u00e7 daha y\u00fcksek de\u011ferlerde, Vp \u2265 %40’ta bulunur.<\/span><\/p>\n

\n

Metadata \u00f6rnekleri<\/span>
\nMeta veri Nedir<\/span>
\nYouTube meta veri<\/span>
\nMetadata<\/a> sorgulama<\/span>
\nMetadata analizi<\/span>
\nNft metadata Nedir<\/span>
\nMetadata analizi sonucu<\/span>
\nMetadata silme<\/span><\/p>\n

\n

Bu nedenle, daha \u00f6nce \u00e7\u0131kar\u0131lan y\u00fcz b\u00f6lgelerini uygun \u015fekilde kategorize etmek i\u00e7in bu bilgiyi kullanabiliriz. G\u00f6sterildi\u011fi gibi s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u015flemi i\u00e7in her bir y\u00fcz alan\u0131n\u0131n \u00fczerinde uygun boyutta bir \u015fablon kullan\u0131yoruz. \u015eablon, R1 + R2 + R3 b\u00f6lgelerinden olu\u015fur. Bu, genel a\u00e7\u0131klamaya h\u0131zl\u0131 ama iyi bir yakla\u015f\u0131m sa\u011flar.<\/span><\/p>\n

Kullanmay\u0131 \u00f6nerdi\u011fimiz bir sonraki \u00f6zellik, y\u00fcz b\u00f6lgesinin ortalama renk tonu de\u011feridir. Daha koyu cilt tiplerinin 0\u25e6’ye do\u011fru kayma e\u011filiminde oldu\u011funu bulduk (yani, daha koyu cilt tipi \u00f6rnek seti i\u00e7in ortalama ton = 8\u25e6), oysa daha a\u00e7\u0131k renkli cilt tiplerinin 30\u25e6’ye do\u011fru hareket etti\u011fini bulduk.<\/span><\/p>\n

Bununla birlikte, baz\u0131 durumlarda, k\u0131rm\u0131z\u0131ms\u0131 bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcme sahip daha a\u00e7\u0131k cilt tiplerinin ortalama ton de\u011feri biraz daha d\u00fc\u015f\u00fck olabilir (yani, 15\u25e6). Bununla birlikte, ton sekt\u00f6r\u00fc, daha a\u00e7\u0131k ve daha koyu cilt tipleri aras\u0131nda ayr\u0131m yapmak i\u00e7in \u015fu \u015fekilde b\u00f6l\u00fcnebilir: (1) daha koyu renkli cilt, H < 15\u25e6 ve (2) daha a\u00e7\u0131k, H \u2265 15\u25e6. Bu bize makul bir yakla\u015f\u0131kl\u0131k verebilir; ancak, doygunluk ve de\u011fer bile\u015fenlerinin bu sonu\u00e7lara g\u00f6re geli\u015febilece\u011fine inan\u0131yoruz.<\/span><\/p>\n

Son olarak, her bir y\u00fcz b\u00f6lgesinin konumu ve boyutu (yani, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcye g\u00f6re merkez konumu ve boyutu) bir geri alma sisteminde \u00e7ok yararl\u0131 bilgiler sa\u011flayabilir.<\/span><\/p>\n

Bu birle\u015ftirilmi\u015f \u00f6zellikler, y\u00fcz\u00fcn portre \u00e7ekimi mi yoksa v\u00fccudun da dahil edilip edilmedi\u011fi konusunda bize bir fikir verebilir. Buna ek olarak, belirli bir y\u00fcz b\u00f6lgesinin sahnedeki di\u011fer nesneler veya y\u00fczlerle uzamsal ili\u015fkileri hakk\u0131nda da bilgi sa\u011flayabilir. Bu ikinci alanda daha fazla \u00e7al\u0131\u015fma yap\u0131lmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n

Deneysel Sonu\u00e7lar<\/span><\/strong><\/h3>\n

Ana hatlar\u0131 \u00e7izilen \u015fema, bir dizi dura\u011fan g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve video dizisinde y\u00fcz b\u00f6lgesini bulmak ve izlemek i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131. \u00dc\u00e7 g\u00f6r\u00fcnt\u00fcl\u00fc telefon tipi diziden (yani, haber program\u0131 veya r\u00f6portaj tipi diziler) elde edilen sonu\u00e7lar sunulmaktad\u0131r.<\/span><\/p>\n

Segmentasyon sonu\u00e7lar\u0131, tekni\u011fin \u00e7e\u015fitli nesne\/arka plan hareketi, ayd\u0131nlatma ve \u00f6l\u00e7ek varyasyonlar\u0131 durumlar\u0131ndaki sa\u011flaml\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir. Histogramlar\u0131 yumu\u015fatmak i\u00e7in denklemin Gauss fonksiyonunda \u03c4 = 2 parametre se\u00e7imi yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Bu, yeterli yumu\u015fatma sa\u011flad\u0131 ve cilt tonu da\u011f\u0131l\u0131m modelleri i\u00e7in uygun bulundu.<\/span><\/p>\n

HVC alan\u0131nda da benzer bir de\u011fer \u00f6nerilmi\u015ftir. \u015eekil ve renk analizi mod\u00fcl\u00fc, aday nesneler k\u00fcmesinden y\u00fcz b\u00f6lgelerini belirlemek i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131. Bir nesne, genel \u00fcyelik fonksiyonu \u03bcc, \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f 0,75 e\u015fi\u011fini a\u015farsa y\u00fcz b\u00f6lgesi olarak s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n

QCIF Carphone sekans\u0131nda, ger\u00e7ekten de y\u00fcz b\u00f6lgesine kar\u015f\u0131l\u0131k gelen lokalizasyon prosed\u00fcr\u00fc ile sadece bir aday b\u00f6lge \u00e7\u0131kar\u0131ld\u0131. CIF Miss America dizisinde de benzer bir prosed\u00fcr izlendi. Bu durumda, \u00f6nemli boyutta \u00fc\u00e7 nesne \u00e7\u0131kar\u0131lm\u0131\u015f ve bunlar\u0131n sonu\u00e7lar\u0131 \u00f6zetlenmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

\u00dcyelik i\u015flevi de\u011ferlerinin toplanmas\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak yaln\u0131zca ilk nesne se\u00e7ildi. O2 ve O3 nesneleri, ortalama ton de\u011ferleri ve konumlar\u0131nda d\u00fc\u015f\u00fck puan ald\u0131klar\u0131 ve oryantasyon ilkelinde d\u00fc\u015f\u00fck \u00fcyelik de\u011ferlerine sahip olduklar\u0131 i\u00e7in reddedildi.<\/span><\/p>\n

Son olarak, y\u00fcz b\u00f6lgesi ba\u015far\u0131yla belirlendi ve Akiyo sekans\u0131 i\u00e7in izlendi. Bu durumda iki aday nesne \u00e7\u0131kar\u0131ld\u0131 ve bir kez daha toplama de\u011ferlerine g\u00f6re y\u00fcz do\u011fru se\u00e7ildi.<\/span><\/p>\n

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