Nesne Tanımlama – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Nesne Tanımlama için Anlamlı Bölge Çıkarma
CBIR uygulamalarında görüntü bölütlemenin amacı, daha çok görüntülerdeki göze çarpan nesnelerin sayısı ve konumu ile ilgilidir. Bu nedenle, her bir nesneyi doğru bir şekilde bölümlere ayırmak yerine, yalnızca yaklaşık olarak karşılık gelen bölgesi çıkarılabilir.
Görsel algılama ve tanıma sürecinde insan gözünün aktif olarak probleme yönelik ve/veya uygulamaya yönelik seçimi gerçekleştirdiği ve görünür dünyadan gelen bilgiyi agresif bir şekilde hareket ettirerek ve başarılı bir şekilde sabitleyerek işlediği bilinmektedir.
Bu parçalar tüm nesnelerle birebir örtüşmeyebilir, ancak bazı belirgin ortak görsel özelliklere sahiptirler. Bu bilgilendirici kısımlar “anlamlı bölgeler” olarak adlandırılabilir. Burada, anlamlı bölgelerin tanımı daha çok görüntülerdeki büyük bölgelerin şekli ve konumu gibi genel görsel görünüme dayanırken, bölgenin kesin sınırı birincil endişede daha az dikkat çekicidir.
“Anlamlı bölge”, nesne tanımlama açısından nesnelerin etkili bir görsel temsilini sağlar. “Anlamlı bölge” nesnelerin tam bir temsili olmasa da, anlamsal anlamı daha sonra bazı alan bilgilerine dayanarak geri kazanılabilir.
Öte yandan, “anlamlı bölgelerin” sağlam bir şekilde çıkarılması, doğru segmentasyondan nispeten kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir. Bu, nesne tabanlı teknikler kullanarak CBIR’de daha fazla nesne tanımlaması için “anlamlı bir bölgenin” çıkarılmasını uygun bir adım haline getirir.
Anlamlı bölge çıkarımı için genel akış şeması gösterilmektedir. İlk olarak, işlenecek görüntü, farklı görsel özelliklerin (HSI renk özellikleri ve Gabor doku özellikleri gibi) bilgilerini birleştiren bir görsel özellik alanına dönüştürülür veya eşlenir; ağırlıklı yoğunluğa dayalı bir görüntü karmaşıklığı indeksi, görüntüleri bölmek için özellikleri seçmek için kullanılır.
Ardından, anlamlı bölgeler oluşturmak için grup piksellerine denetimsiz ve uyarlanabilir bir kümeleme algoritması uygulanır. Bu şekilde oluşturulan anlamlı bölgeler, bir sahne bilgisi veritabanı yardımıyla daha fazla tanımlanacak, anlamlı bir bölge oluşturamayan pikseller ise atılacaktır. Bu şekilde, görüntülerdeki ana nesne bölgeleri hızlı bir şekilde yakalanabilir ve bunların uzamsal ilişkileri ek olarak kurulabilir.
İki Seviyeli Segmentasyon ve Eşleştirme
CBIR uygulamalarında, görüntülerin aranması, sorgu görüntüsü ile bu veritabanı görüntüleri arasındaki benzerlik eşleşmesine dayanır. İlk olarak görüntü bölütleme yapılırken, bölütlenen bölgeler arasında eşleştirme yapılacaktır.
Jenerik görüntüler için, görüntülerdeki nesnelerin sayısı önceden bilinmediğinden (daha önce belirtildiği gibi), aşırı bölümleme (görüntü çok ayrıntılı olarak bölünmüş) ve alt bölümleme (görüntü çok kaba bölünmüş) sonuçları genellikle oluşturuldu. Her ikisi de sonraki eşleştirme görevini daha az uygulanabilir hale getirecektir.
CBIR uygulamalarında aşırı bölümleme ve alt bölümleme sorunlarını çözmenin bir yöntemi, doğru bir bölümleme için ön koşulu azaltmak için özel bir eşleştirme prosedürü kullanmaktır.
Aşırı segmentasyon ve/veya yetersizlikten kaynaklanan problem olarak bire bir eşleştirmeye bölütleme, sayı tutarsızlığı sorunu olarak kabul edilebilir, çözüm, bire çoğa veya çoktan çoğa eşleştirmeye izin vermek olacaktır.
Bu uyarlanabilir eşleştirme stratejisi, hatalı segmentasyondan kaynaklanan sorunları telafi eder. Uygulamada, görüntü ilk önce aşırı bölümlenir ve daha sonra elde edilen bölgeler, alt bölümlere ayrılmış sonuçlarda birleştirilir.
Aşırı bölümlenmiş sonuca ayrıntılı sonuç, eksik bölümlere ayrılmış sonuca kaba sonuç denir. Her grup için ilkinin orijinal görüntü, ikincisinin ayrıntılı sonuç ve üçüncünün kaba sonuç olduğu iki grup segmentasyon örneği gösterilmektedir.
Nesne tanıma uygulaması
Kamera ile nesne tanımlama
Nesne tespiti yöntemleri
Görüntü işleme ile nesne tanıma
Nesne tanıma Python
Nesne tespiti algoritmaları
Derin Öğrenme ile nesne tespiti
Nesne tespiti Nedir
Hem aşırı segmentli hem de eksik segmentli sonuçlar, kesin bir sonuç üzerinden kolayca elde edilir. Örneğin, segmentasyon algoritmasındaki parametreler, ayrıntılı sonuçlar üretmek için aşırı segmentasyonu gerçekleştirmek için ilk önce önyargılı olabilir. Daha sonra, ayrıntılı sonuçlarda birkaç bölge bir araya getirilerek, alt segmentli bir sonuca karşılık gelen kaba bir sonuç elde edilebilir.
Alma işleminde, veritabanı görüntüleri ayrıntılı sonuca göre açıklanacak, sorgu görüntüleri ise kaba sonuçla açıklanacaktır. Başka bir deyişle, iki düzeyde açıklamalar vardır. Sorgu görüntüleri için kaba tanımlama, veritabanı görüntüleri için ayrıntılı tanımlamadan daha az kısıtlamaya sahiptir; bu, sorguyu daha esnek hale getirir.
Açıklamayı takip eden benzerlik eşleşmesi, iki seviyeli açıklama, sorgu ve veritabanı görüntülerinde bölgeler arasındaki denkliği bozduğundan, bölge ile bölge doğrudan karşılaştırılarak hesaplanmaz.
Öte yandan, sorgu görüntülerinin kabaca tanımlanması, veritabanı görüntülerinden alınan bölgeler ile sorgu görüntüsünden alınan bölgeler arasında çoktan bire eşlemeye izin verir. Bu, veritabanı görüntülerini ayrıntılı açıklamalarla gruplandırmak için sorgu görüntüleri için kaba açıklama kılavuzunun kullanılması olarak da düşünülebilir. Bu şekilde, doğru görüntü segmentasyonu için daha az ön koşulla nesne eşleştirme gerçekleştirilir.
CBIR performansını iyileştirmek için farklı görüntü bölütleme teknikleri geliştirilmelidir:
(1) Nesneleri mümkün olduğu kadar insan algısına uygun olarak tanımlamak üzerinde çalışılmalıdır. İnsanlar hala gerçek dünyadaki tüm bilişsel detayları bilmekten uzak olduğundan, anlamsal nesnelerin otomatik olarak nasıl oluşturulacağı zorlu bir iştir.
(2) Görüntülerin daha fazla özelliğini dikkate alarak, özellikle karmaşık görüntülerde, anlamlı bölge algılama ve çıkarmanın sağlamlığını geliştirmek.
(3) Kullanıcıların geri alma sırasındaki isteklerini takip etmek için sorgulama sürecini hızlı hale getirmek için daha verimli bir geri bildirim prosedürü kullanmak çekici bir araştırma konusudur.
Etkin görüntü bölütleme, bölütleme adımını takip eden görevleri ve bölütlemenin vazgeçilmez bir aşama olduğu uygulama amacını da dikkate almalıdır.
Bu, CBIR için görüntü segmentasyonundaki yeni gelişmelerle açıkça gösterilmiştir. Genel olarak, görüntü bölütleme üzerine daha fazla araştırma, ileri görüntü analizi için somut tekniklerin geliştirilmesi ve görüntüyü anlamaya yönelik hareketlerin izlenmesi yönünde olacaktır.
- Doğruluk: Gerçek ölçüm ile “temel gerçek” olarak alınan bazı nesnel standartlar arasındaki anlaşma. Belirli bir ölçüm deneyinde, doğru numune tasarımı ve ölçüm yöntemleri kullanılarak yüksek doğruluk elde edilebilir. Doğru bir ölçüm, yansız bir ölçüm olarak da adlandırılır.
- Kümeleme: Geniş bir koleksiyon oluşturmak için iki veya daha fazla terimi, tanımlanmış bazı kriterlere dayalı olarak gruplandırma süreci. Görüntü bölütleme bağlamında kümeleme, bir bölge oluşturmak için benzer özelliklere sahip birkaç pikseli veya piksel gruplarını toplamaktır.
- İçerik Tabanlı Görüntü Alma (CBIR): Bir koleksiyondan benzerliğe göre verimli bir şekilde görüntü almak için bir süreç çerçevesi. Geri alma, görüntülerin istenen içeriklerini tanımlayan uygun karakteristik niceliklerin çıkarılmasına dayanır. Ayrıca uygun sorgulama, eşleştirme, indeksleme ve arama tekniklerine ihtiyaç vardır.
- HSI Modeli: Bir rengin üç özellik ile tanımlandığı bir renk modeli: ton (H), doygunluk (S) ve yoğunluk (I). 3 boyutlu bir renk uzayı oluştururlar. HSI modeli, insan algısı ile oldukça uyumludur. Yakın ilişkili bir model, (V) değerinin yoğunluğun yerini aldığı HSV modelidir.
- Görüntü Analizi: Bir görüntüden (özellikle ilginç nesnelerden) bilgilerin çıkarılmasıyla (tanımlayıcı parametrelerle anlamlı ölçümlerle) ilgilenen, hangi nesnelerin (tabanına dayalı olduğunu) bulmak amacıyla önemli bir görüntü mühendisliği katmanı. tanımlama, tanıma ve sınıflandırma) görüntüde mevcuttur.
Derin Öğrenme ile nesne tespiti Görüntü işleme ile nesne tanıma Kamera ile nesne tanımlama Nesne tanıma Python Nesne tanıma uygulaması Nesne tespiti algoritmaları Nesne tespiti Nedir Nesne tespiti yöntemleri