Görüntü Alma Sorgu Paradigmaları – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İçerik Tabanlı Görüntü Alma Sorgu Paradigmaları
Dijital görüntü verilerinin hacmindeki çoğalma, genel görüntü alma problemini şiddetlendirerek, verimli depolama ve büyük miktarda görüntü verisinin esnek bir şekilde alınması için bir ihtiyaç yarattı.
Görüntü verilerinin yakalanması ve saklanmasıyla ilgili önemli teknolojik gelişmeler olmasına rağmen, etkili görüntü alımındaki gelişmeler aynı hızda olmadı. Görüntü alımıyla ilgili araştırmalar iki alana ayrılmıştır: konsepte dayalı görüntü alımı ve içerik tabanlı görüntü alımı.
İlki, görüntüleri almak için sınıflandırma şemalarının veya indeksleme terimlerinin kullanımına odaklanırken, ikincisi görüntünün renk, şekil, doku ve uzamsal ilişkiler gibi görsel özelliklerine odaklanır.
İçerik tabanlı görüntü alma alanı, on yılı aşkın süredir gelişen bir araştırma ve geliştirme alanı olmuştur. Kökenleri yapay zeka, bilgisayarla görme, görüntü işleme, bilgi alma, örüntü tanıma ve sinyal işleme konu alanlarında yatmaktadır.
Yaklaşımın ilerlemesi, Kato, Kurita ve Shimogaki (1991) tarafından renk ve şekil özelliklerine göre görüntülerin otomatik olarak alınmasıyla ilgili ilk deneyler. Yaklaşım, görsel nitelikleri ve karakteristikleri ile görüntülerin yarı otomatik veya otomatik çıkarılması, indekslenmesi ve alınmasına odaklanır.
İşlem, bir sorgu görüntüsü ile saklanan görüntülerden oluşan bir veri tabanı arasında doğrudan bir eşleştirme işlemini içerir; burada bir özellik vektörü veya bir görüntünün benzersiz görsel özellikleri için genel imza hesaplanmıştır.
Benzerlik, sorgu görüntüsünün vektörü veya imzasının bir veritabanında depolanan görüntülerinkiyle karşılaştırılmasıyla hesaplanır. Görüntüler arasındaki görsel mesafe D, aşağıdaki gibi işlevlerle ölçülebilir: Öklid uzaklığı, L ve L mesafeleri, ağırlıklı Öklid-12 uzaklığı, şehir bloğu mesafesidir.
Bu işlemin sonucu, 2 boyutlu bir özellik uzayında özellik vektörleri tarafından temsil edilen iki görüntü arasındaki görsel mesafeyi ölçen nicelleştirilmiş bir benzerlik puanıdır. En yaygın görüntü eşleştirme özelliği özellikleri renk, şekil ve dokudur.
İçeriğe dayalı görüntü alma alanındaki araştırmalar, görsel bilgi yönetim sistemlerinin geliştirilmesinde doğasında var olan sorunların yalnızca küçük bir kısmını araştırdı ve önemli miktarda dikkat, alma algoritmalarının geliştirilmesi ve ilerletilmesine yöneldi.
Paradigma Nedir
Paradigma nedir ve örnek
Thomas Kuhn paradigma Nedir
Postmodern paradigma Nedir
Kuhn, paradigma 5 evresi
Kopernik paradigma
Newton paradigma
Paradigma felsefe
Bununla birlikte, içerik tabanlı görüntü almanın uygulanabilir bir erişim aracı olarak ilerlemesi için temel kabul edilen bu alandaki birçok araştırma konusu büyük ölçüde göz ardı edilmiştir. Böyle bir alan kullanıcı arayüzüdür.
Kullanıcı arayüzü, son kullanıcı ile sistem arasındaki köprüyü sağlar ve etkili insan-bilgisayar etkileşimi için çok önemlidir. Alma genellikle etkileşimli bir oturum yoluyla elde edilir.
Bir arama başlatmak için kullanıcı, bilgi ihtiyacının görsel temsilini sağlar veya oluşturur ve ardından önemli olan özellikleri, model parametreleri aralığını ve benzerlik ölçüsünü seçer. Smeulders, Worring, Santini, Gupta ve Jain (2000) bir tanımladı. içerik tabanlı bir görüntü alma sisteminde kullanıcı etkileşimini temsil etmek için soyut sorgu alanı.
Bir sorgu oturumu başlatmak için, Q ={IQ ,FQ ,SQ ,ZQ }bir örneklemesi oluşturulur. BuradaIQ, I görüntü arşivinden görüntülerin seçimidir, F, görüntülerden türetilen Q özelliklerinin seçimidirI , S, benzerlik QQ işlevidir ve Z, hedefe bağımlıdır anlambilim.
Q sorgu alanı, içerik tabanlı bir görüntü alma sisteminde kullanıcı etkileşiminin temelini oluşturur, sorguları belirtir ve sonuçları görüntüler. Benzer şekilde, Rui ve Huang (2001), bir O görüntü nesnesinin, D görüntü verisinin, F özelliklerinin ve R temsillerinin bir fonksiyonu olarak modellenebileceğini belirtmektedir.
Genel olarak, içerik tabanlı görüntü alma sistemlerinin çoğunluğu bu etkileşim modellerini örneklemektedir, ancak araştırma faaliyeti yalnızca belirli unsurları araştırmıştır. Modeller, kullanıcı etkileşiminin, kullanıcı ile sistem arasındaki karmaşık bir etkileşim olduğunu vurgulayarak, ilgili geri alma sonuçlarını elde etmek için yalnızca çok yetenekli ve uzmanlaşmış kullanıcıların sistemi etkili bir şekilde kullanabileceğini öne sürer.
GÖRSEL SORU FORMÜLASYONU
Sorgu formülasyonu, bilgi alma sürecindeki temel bir faaliyettir ve bir görüntü n veritabanı I’de bir sorgu Q belirtmek için bir dizi paradigma önerilmiştir. Hem birinci hem de ikinci olarak görüntü sorgu ifadesini desteklemek için birkaç veritabanı sorgu dili önerilmiştir. – nesil görüntü alma sistemleri ve ilişkisel veya tablo veri modellerine dayanmaktadır.
En yaygın diller, Codd (1970) tarafından önerilen Yapılandırılmış Sorgu Dili’nin (SQL) uzantılarıdır. Bu yaklaşımla kullanıcı sorguyu formüle eder ve sistem bir dizi sonuç alır. Örnekler arasında ISQL PROBE, Uzamsal SQL ve ∑ QL bulunur.
Bu dillere yöneltilen önemli bir eleştiri, basit bir sorguyu ifade etmek için gereken sorgu ifadesinin potansiyel karmaşıklığıdır.
İlişkisel tabanlı sorgu dili yaklaşımına bir alternatif olarak, Zloof (1977) Örnekle Sorgulamayı (QBE) önerdi. Bu, tablolu bir veri modeline dayanır ve sorguları ifade etmek için tablolu bir sorgu yapısı kullanır.
Kullanıcı, uzun sorgular yazmak yerine girdileri doğrudan ilişkisel iskeletlere yapılandırarak sorgunun örnek bir çıktısını belirtir ve sistem bir örneği genelleştirerek hedefi tanımlar. QBE, Codd’un ilişkisel analiz dili SQL’in bir revizyonudur. Örneklere Göre Toplama, Örneklere Göre Zaman, Örneklere Göre Genelleştirilmiş Sorgu, Örneklere Göre Ofis ve Doğal Formlar Sorgu Dili dahil olmak üzere bu yaklaşıma dayalı birkaç örnek oluşturulmuştur.
Diller, sorgu ifadesi yönteminde bir ortaklığa sahiptir ve yalnızca farklı uygulama alanlarına hizmet etmek için QBE paradigmasının genişletilmesi veya revizyonu bakımından farklılık gösterir. Resim veritabanları için özel olarak geliştirilmiş iki dil, Resimli Örnekle Sorgulama ve PICQUERY İçerik tabanlı resim alma, kullanıcının resim arşivi I’den yapılan aramanın temeli olarak sorgu resmi Q’nun görsel bir örneğini veya temsilini sağlamasını veya oluşturmasını gerektirir.
Görsel Örnekle Sorgulama (QVE), bu yaklaşımı tanımlamak için kullanılan genel terimdir. Literatürde sorgulama belirtimine yönelik bu yaklaşımın birkaç örneği rapor edilmiştir. Del Bimbo (1999) ve Lew ve Huang (2001) farklı QVE yöntemlerini birbirinden ayırmaktadır: göz atarak sorgulama, simgeye göre sorgulama, resme göre sorgulama, boyamaya göre sorgulama ve çizime göre sorgulamadır.
Kopernik paradigma Kuhn Newton paradigma paradigma 5 evresi Paradigma felsefe Paradigma Nedir Paradigma nedir ve örnek Postmodern paradigma Nedir Thomas Kuhn paradigma Nedir