TARAMA İLE SORGU – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
TARAMA İLE SORGU
Göz atarak sorgulama, kullanıcıların veritabanına üç yöntemle göz atmasına izin verir: yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış tarama. Tarama yoluyla sorgulamanın en basit yöntemi, kullanıcıya veritabanında bulunan tüm görüntülerin eksiksiz bir görünümünün sunulduğu yapılandırılmamış taramadır.
Genellikle görüntüler, kullanıcının kaydırabileceği dosya adına göre sıralanmış küçük resimler olarak sunulur. Yarı yapılandırılmış tarama, kullanıcının örnek resimleri seçerek resim koleksiyonunda arama yapmasına olanak tanır. Sistem, görüntü özellikleri üzerinde bir benzerlik sıralaması hesaplar ve kullanıcı, alma döngüsünde kalan görüntü kümesinden memnun kalana kadar her yinelemeden sonra en az benzer görüntüleri göz ardı eder.
Bu yaklaşımın örnekleri Laaksonen, Koskela, Laakso ve Oja (2000) ve V endrig, Worring ve Smeulders (2001) tarafından önerilmiştir. Yapılandırılmış tarama ile görüntüler, renk gibi görsel bir özelliğe dayalı olarak önceden tanımlanmış, hiyerarşik sınıflarda kümelenir. Görüntüler küçük resimler olarak sunulur ve kullanıcı tatmin olana kadar hiyerarşide hareket edebilir. Bu yaklaşımın örnekleri Lai ve diğerleri tarafından önerilmiştir.
Tarama kavramı, bilgi erişimi alanında, insan bilgi arama davranışının temel bir parçası olarak kabul edilmiştir. Marchionini (1995), taramanın hem resmi olmayan hem de fırsatçı olan bilgi aramaya yönelik bir yaklaşım olduğunu belirtmektedir.
Yine de, bir erişim stratejisi olarak taramanın uygulanabilirliği, büyük ölçüde görüntü koleksiyonunun boyutuna ve fiziksel bir düzenin empoze edildiği herhangi bir sınıflandırmanın etkinliğine bağlıdır. Hiçbir ampirik çalışma, bir kullanıcının uygun bir görüntü bulmak için aramaya istekli olduğu maksimum görüntü sayısının tavanını veya eşiğini ölçmemiştir.
İKON İLE SORGU
Simgeye göre sorgulama, kullanıcının bir kategori veya fikrin üst düzey konseptini temsil eden bir simge seçmesine olanak tanır. Simgeler genellikle grafik kullanıcı arabirimlerinde (GUI’ler) bulunur ve bir varlığın, metaforun veya eserin grafik temsilidir. İkonik tabanlı görsel sorgu dillerine benzer şekilde, kullanıcı, istenen görüntü içindeki nesnelerin göreceli konumlarını, yönelimlerini ve boyutlarını belirtmek için nesne simgelerini fiziksel olarak bir sorgu tuvaline yerleştirir.
Lew ve Huang (2001) ikonik sorgu paradigmasının en sezgisel sorgulama yöntemi olduğunu, ancak bunun VIR sistemi ve semantik tarafından kullanıcı tarafından güvenilir bir şekilde anlaşılabilen bir görsel kavramlar sözlüğü ile sınırlı olduğunu öne sürmektedir.
GÖRSELLE SORGU
Görüntüye göre sorgulama, kullanıcının sorgusunun bir temsili olarak örnek bir görüntü sağlamasına olanak tanır. Örnek, sistemden harici veya dahili olarak seçilen bir görüntü olabilir. Di Lecce ve Guerriero (1999) bunu harici resimli örnekle sorgulama ve dahili resimli örnekle sorgulama olarak nitelendirmektedir.
Harici resimli örnekle sorgulama, kullanıcının kendi görüntüsünü sisteme göndermesine izin verir ve genellikle sorgulama formülasyonunun en basit yaklaşımı olarak algılanır. Ancak, kullanıcının sorgusunun temeli olarak kullanmak için uygun bir temsili resme sahip olduğu varsayımına dayanmaktadır.
Dahili resimli örnekle sorgulama, kullanıcının sistem veri tabanından bir resim seçtiği yere göz atarak yapılan sorgulamadır. Veritabanında bulunan tüm görüntüler sunulur veya n boyutlu bir matriste rastgele bir seçim oluşturulur.
Tarama yoluyla sorgulama ile ilgili sorunlara benzer şekilde, bu yöntemin ana dezavantajları, dahili örneği almak için uygun erişim mekanizmaları ve kullanıcının uygun bir görüntü bulmak için aramaya istekli olduğu görüntü koleksiyonunun boyutudur.
Optik tarama Nedir
Optik tarayıcı Nedir
Lazer tarama teknolojisi Nedir
Optik Tarama Cihazı fiyatları
3D optik Tarama
3D Tarama Cihazı
LAZER TARAMA cihazı
3D optik Tarama CİHAZI Fiyatları
BOYAMA İLE SORGU
Boyama ile sorgulama, kullanıcının renk değerlerinin yüzdesini veya dağılımını manuel olarak belirlemesine olanak tanır. Örneğin, kullanıcı bir kompozisyon içindeki %50 yeşil, %25 sarı ve %25 kırmızı gibi renk yüzdelerini belirleyebilir. Benzer şekilde, kullanıcı, sorgu tuvalindeki renk değerlerinin x y konumlarını belirleyebilir. Bu yaklaşımın örnekleri Flickner ve diğerleri tarafından önerilmiştir.
SKETCH İLE SORGU
Çizime göre sorgulama, kullanıcının bilgisayar grafik uygulamalarında yaygın olarak bulunan çeşitli özellikleri birleştirerek istenen görüntünün bir taslağını çizmesine olanak tanır. Çizim, tamamlanmış bir nesnenin veya sahnenin bir şablonunu temsil eder. Kato, Kurita, Otsu ve Hirata (1992) taslakla sorgu sağlayan ilk kişilerdi, ancak bu yaklaşımın diğer örnekleri o zamandan beri önerildi.
Korfhage’in (1997) belirttiği gibi, bu yöntemle formüle edilen sorgular basit, istenen sorgu görüntüsünün nispeten kaba taslaklarıdır ve aracın daha karmaşık görüntü sorgularını ifade etmek için sınırlı bir işlevi vardır. Eakins (1992), bir şekil sorgusu çizmenin doğası gereği zaman alıcı olduğunu ve bir nebze de olsa sanatsal yetenek gerektirdiğini vurguladı.
Benzer şekilde, şekil eşleştirme özelliklerinin etkinliği, sorgu görüntüsündeki gürültü ve piksel düzenine karşı oldukça hassastır. Bird, Elliott, Hayward (1999), sorgu sonuçları başarısız olduğunda kullanıcının kendi sanatsal çizim yeteneklerini suçladığını gösterdi.
Görüntüye göre sorgulama, boyama ve taslak, içerik tabanlı görüntü alma sistemlerinde bulunan sorgu formülasyonunun en yaygın etkileşim yöntemleridir. Zachary ve Iyengar’ın (1999) önerdiği gibi, anlamlı sonuçlar çıkarmak için kullanıcıdan yeterli bilgiyi yakalamanın yanı sıra iyi bir sorgulama yönteminin kullanılması doğal olacaktır.
Bununla birlikte, bu etkileşim modları tarafından görüntü sorgularının ifadesinin desteklenmesi önemsiz olmayan bir sorundur. Eakins (1992), sorgu şekil ve yapı açısından ne kadar karmaşıksa, kullanıcının anlamlı bir görsel örnek ifade etmesinin ve üretmesinin o kadar zor olacağını vurgular.
Benzer şekilde, Chang ve Jungert (2001) çoğu görsel sorgulama sisteminin (VQS) insan-bilgisayar etkileşimini yalnızca bir tür etkileşim paradigması ile sınırladığını belirtmektedir. Her biri farklı özelliklere ve avantajlara sahip birkaç paradigmanın varlığının, hem naif hem de deneyimli kullanıcıların sistemle etkileşime girmesine yardımcı olacağını öne sürüyorlar.
QVE paradigmasını genişletmek için alternatif yöntemler önerilmiştir. Gupta ve Jain (1997), çoğu sistemin işleyebilecekleri sorgu türleri, yani renk, şekil ve doku açısından sınırlı olmasına rağmen, görüntü sorgusu belirtiminin yalnızca görsel örnek paradigması ile sorgu içinde gerçekleştirilmesi gerektiğini, bunun yerine genişletilmesi gerektiğini belirtmektedir. görsel bilgi alma sorgu dili olarak hizmet veren bir dizi farklı araç.
Şunları içeren dokuz bileşenli bir sorgu dili çerçevesi önerdiler: görüntü işleme, özellik-uzay manipülasyonu, nesne belirleme, ölçüm belirtimi, sınıflandırma, uzamsal düzenleme, zamansal düzenleme, açıklama ve veri tanımlama vb.
Cinque, Levialdi, Malizia ve Olsen (1998), Santini ve Jain (1997) ve Nakazato ve Huang (2001) tarafından metin tabanlı bilgi görselleştirme sistemlerinde kullanılan genişletilmiş yaklaşımlara sahip görüntü tarama için çeşitli görselleştirme araçları önerilmiştir. Bilgi alımını destekleyen birçok görselleştirme prototipi olmasına rağmen, görselleştirmenin faydalarını beraberindeki çeşitli özelliklerden ayırt etmek için çok az sistematik değerlendirme yapılmıştır.
Assfalg, Del Bimbo ve Pala (2000), sanal gerçekliğin (VR), özellikle görüntülerin gerçek dünya sahnelerini temsil ettiği durumlarda, kullanıcının doğal ortamının gerçekçi bir şekilde yeniden üretilmesini sağladığını savunuyor. Sürükleyici olmayan bir 3-D ortamının kullanılmasının, içeriğe göre sorgulama yapmak için doğal ve etkili bir arayüz olduğunu öne sürüyorlar.
Üç boyutlu sanal gerçeklik (3DVR), potansiyel olarak bilgi alımı için yeni nesil kullanıcı arayüzlerini temsil eder. Operasyonel bir ortamda nasıl etkili bir şekilde uygulanabilecekleri belirsizdir ve daha fazla araştırma için yeni bir yol sunar.
3D optik Tarama 3D optik Tarama CİHAZI Fiyatları 3D Tarama Cihazı LAZER TARAMA cihazı Lazer tarama teknolojisi Nedir Optik Tarama Cihazı fiyatları Optik tarama Nedir Optik tarayıcı Nedir