Nesneleri Eşleştirme Teknikleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İlgi Alanı Çıkarma Teknikleri
Bir görüntüden ilginç bölgelerin çıkarılmasına genel olarak görüntü bölütleme denir. Görüntü bölütleme, görüntü içeriklerinin otomatik analizinde en kritik görevlerden biridir. Literatürde çok çeşitli bölütleme algoritmaları önerilmiştir.
Önerilen bölütleme algoritmalarından hiçbirinin genel olarak tüm görüntüler için geçerli olmadığı ve farklı algoritmaların belirli bir uygulama için eşit derecede uygun olmadığı unutulmamalıdır. Bu nedenle, binlerce algoritma geliştirilmiş olmasına rağmen, onları geliştirmek ve mükemmelleştirmek için sürekli olarak çok fazla dikkat ve yeni çabalar sarf edilmektedir.
Bölütleme tekniklerindeki ilerlemeyle birlikte, insanlar birçok durumda nesnelerin kesin olarak bölütlenmesinin hala mevcut bilgisayar tekniklerinin kapasitesinin ötesinde olduğunu fark ettiler. Öte yandan, parçalanmış nesnelerden doğru ölçümler elde etmeyi amaçlayan bazı görüntü analiz görevleriyle karşılaştırıldığında, nesnelerin kesin olarak parçalanması gereksinimi, görüntü alma bağlamında bir şekilde gevşetilebilir.
Görüntü alma, kesin nesne ölçümünün hedef olmadığı, özne odaklı bir süreçtir. Ek olarak, nesne tabanlı görüntü alımı için, bölümlendirmenin amacı, yukarıdaki düşüncelerden türetilen Tek fikir, nesneyi doğru bir şekilde bölümlere ayırmak yerine yaklaşık olarak “anlamlı bölge” olarak adlandırılan bölgeyi çıkarmaktır.
“Anlamlı bölge”, nesne tanıma açısından nesnelerin etkili bir görsel temsilini sağlar. “Anlamlı bölge” nesnelerin tam bir temsili olmasa da, bazı alan bilgisine dayanarak, nesnelerin anlamsal anlamı yine de kurtarılabilir. Öte yandan, “anlamlı bölgelerin” sağlam bir şekilde çıkarılmasının başarılması kolaydır. Bu, “anlamlı bölgenin” çıkarılmasıyla nesne tabanlı görüntü alımını uygulanabilir bir yaklaşım haline getirir.
Yukarıdaki değerlendirmelerden türetilen başka bir fikir, kesin nesne bölümleme gereksinimini azaltmak için özel bir eşleştirme prosedürü kullanır. Görüntüler hem kaba bir versiyonda hem de ayrıntılı bir versiyonda bölümlere ayrılmıştır. Kaba olan, birkaç ayrıntılı olanın birleştirme sonucudur ve aşırı veya eksik segmentasyon tarafından daha az uzamsal kısıtlıdır.
Nesneleri Eşleştirme Teknikleri
Eşleştirme, karşılaştırma ve yargıdan oluşan görüntü almada önemli bir görevdir. Geri alma öznel bir süreç olduğundan, karar genellikle benzerliğe göre (mesafe makul ölçüde küçük olacak şekilde) verilir, ancak eşdeğerliğe (özdeş) göre değil. Eşleştirme puanına göre bir veri tabanı araştırması yapılabilir ve gerekli görüntüler alınabilir. Nesne eşleştirme, görüntü almada özellik eşleştirmesinden daha doğrudandır.
Bir prosedür, bir görüntüdeki nesneyi bir M × M matrisi ile tanımlamaktır; burada M, görüntü veritabanındaki tüm nesnelerin sayısıdır. Bu, her girişin görüntüdeki her anlamlı bölgenin özniteliğini gösteren çapraz bir matristir. Ayrıca bir ilişki matrisi de tanımlanır. Her iki anlamlı bölge arasındaki uzamsal ilişkiyi belirtmek için bir K × K matrisidir ve K, tüm görüntüdeki anlamlı bölgelerin sayısını temsil eder.
Eşleme becerisi faydaları
Eşleme becerisi nedir
Eşleme becerisi öğretimi
Aynı olan nesneleri eşleştirme
Birebir eşleştirme nedir okul öncesi
Eşleme becerileri alt basamakları
Özel eğitimde Eşleme Çalışmaları
EŞLEME BECERİLERİ MODÜLÜ
Nesne eşleştirme prosedürü bir karar fonksiyonuna bağlıdır. Bu karar fonksiyonu, tüm içerik tanımlama matrisleri arasındaki korelasyona göre belirlenir. İlgili tüm görüntülerin ortak içeriğe, yani aynı nesnelere sahip olup olmadığını yansıtır. İlgili görüntülerin ortak nesnelere sahip olması durumunda, eşleşme görüntülerin nesnelerine dayalı olacaktır.
İlgili görsellerin ortak nesnelere sahip olmaması durumunda, eşleşme görsellerin özelliklerine göre yapılacaktır. Nesne eşleştirme için, ilgili görüntüler ve aday görüntüler arasında eşleştirmeyi gerçekleştirmek için ilgili tüm görüntülerdeki ortak nesnelerden benzerlik bilgileri çıkarılacaktır. Ayrıntılar Zhang’da bulunabilir.
Bileşik nesneler için, eşleştirme yanlışlıkla farklı parçalar arasında gerçekleştirilebilir. Bu sorunu çözmek için iki seviyeli bir eşleştirme önerilmiştir. Ana fikir, sorgu görüntülerini nispeten kaba bir ölçekte tanımlamak ve veritabanı görüntülerini daha ayrıntılı ölçeklerde tanımlamaktır.
Kaba tanım, detaylı açıklamaların birleştirilmesine dayandığından, eşleştirme süreci düzensiz bir şekilde yürütülecek ve segmentasyondan kaynaklanan küçük hatalar yaklaşık eşleştirme prosedürü ile telafi edilecektir.
Etkileşimli Geri Bildirim Teknikleri
Geri bildirim, özellikle üst düzey erişimde önemli bir rol oynar. Yukarıda belirtildiği gibi, erişim öznel bir süreçtir, bu nedenle kullanıcılardan gelen bilgileri birleştirmek veya başka bir deyişle insan bilgisi ve gereksinimlerini dahil etmek için geri bildirim gereklidir. Geri alma aynı zamanda aşamalı bir süreçtir, bu nedenle etkileşimi başlatmak ve arama yönünü kullanıcının niyetini takip edecek şekilde çevirmek için geri bildirim gereklidir.
Nesne tabanlı bir görüntü alma sisteminde kendi kendine uyarlanan bir alaka düzeyi geri bildirim tekniği kullanılmıştır. Böyle bir sistemde öncelikle nesneler tanımlanır, üst düzey özniteliklere dayanan alaka düzeyi geri bildirimi görüntü semantiğini daha iyi yakalayabilir ve geri alma sonuçları, kullanıcıların isteklerine göre açık bir şekilde rafine edilir.
Pratikte, sorgulamayı kullanıcı için daha uygun hale getirmek için, geri bildirim prosedürü, geri bildirim mekanizmasını daha esnek hale getirmek için, yüksek seviyeli bilgilere dayalı olarak, belleksiz veya bellekli olarak yönlendirilebilir. İlk durumda, her bir geri bildirim, önceki yinelemelerde seçilen tüm ilgili görüntülerin yok sayılacağı bağımsız bir prosedürdür.
İkinci durumda, önceki yinelemelerde seçilen ilgili görüntü, mevcut yinelemede dikkate alınacaktır. İnsanların hafıza mekanizmalarını hafıza ile geri bildirimde simüle etmek için bir zaman gecikme eğrisi de önerilmiştir. Önerilen şemanın ana fikri, kapsamlı benzerlik analizine ulaşmak için kullanıcı tarafından farklı seviyelerde işaretlenen geri beslemeli ilgili görüntüleri analiz etmektir.
İlişkilendirme geribildirimi adı verilen başka bir yaklaşım önerilmiştir. Özellik öğeleri, ilk olarak, ham görüntüler ve görüntülerdeki nesneler arasında yer alan soyutlama seviyelerine sahip bir tür algısal ilkel olarak kabul edilebilecek tanımlanır. Yaygın olarak kullanılan öznitelik vektörlerinden farklı olan bu öznitelik öğeleri, bariz sezgisel görsel duyulara sahiptir ve fiziksel olarak birbirlerinden nispeten bağımsızdır.
Görsel anlamda insanların ilgi alanına daha yakın olan özellik unsurlarını bulmaya çalışan, özellik elemanı değerlendirmesi adı verilen bir seçim mekanizması da önerilmiştir. Bileşik nesneleri temsil etmek için bir grup özellik öğesi kullanılabilir. Özellik öğelerine dayalı olarak, ilişkilendirme geri bildirimi uygulanabilir.
Alaka düzeyi geri bildirimindeki ağırlık ayarlamasının aksine, burada farklı özellik öğeleri arasındaki ilişkili ilişkiler sayılır. Böylece, alma işlemi sırasında yeni özellik öğeleri kümeleri oluşturulabilir ve bu özellik, “faiz anahtarı” olarak adlandırılan durumların ele alınması için uygundur. Başka bir deyişle, ilgi değişikliğine göre yeni özellik öğelerinin tanıtılmasıyla görsel arama kullanıcılar tarafından kontrol edilebilir ve arama yönü yeni hedeflere yönlendirilir.
Aynı olan nesneleri eşleştirme Birebir eşleştirme nedir okul öncesi Eşleme becerileri alt basamakları EŞLEME BECERİLERİ MODÜLÜ Eşleme becerisi faydaları Eşleme becerisi nedir Eşleme becerisi öğretimi Özel eğitimde Eşleme Çalışmaları