Anlamsal Tabanlı Görüntü Erişimi Üzerine Bir Derleme

Authors : Akif Gaşi, Tolga Ensari, Mustafa Dağtekin

Pages : 445-457

View : 54 | Download : 24

Publication Date : 2021-12-30

Article Type : Review

Abstract :Bilgisayar teknolojisinin hızlı gelişmesi sonucunda çok büyük miktarlarda verilerle çalışmak olağan bir durum haline gelmiştir. Bu verilerin işlenmesi, verilerden anlamlı bilgiler çıkarılması ve kararlar alınması için makine öğrenmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Görüntü içerisinden nesnelerin algılanmasına yönelik son zamanlarda yapılan çalışmalar özellikle Anlamsal Tabanlı Görüntü Erişimi alanına doğru yönelmektedir. Bu alanda yapılan çalışmalar ile Anlamsal Boşluk olarak adlandırılan ve görüntülerden makineler tarafından çıkarılan düşük düzeydeki renk, şekil, doku (color, shape, texture) özellikleri ile insanlar tarafından resimlerden algılanan ve yüksek düzey olarak ifade edilen kavramlar arasındaki uyuşmazlıkların giderilmesine yoğunlaşmaktadır. Bu amaçla, belirli bir bilgi alanına (domain) ait kavramların özelliklerini ve aralarındaki ilişkileri göstermek için iyi tanımlanmış ontolojiler oluşturulmakta ve arama işlemi bu yönde ilerlemektedir. Ontolojiler kullanılarak bilgiler bilgisayarların işleyebileceği biçime dönüştürülmekte ve bilgiler arasında anlamlı ilişkiler oluşturulabilmektedir. Bu çalışmada Anlamsal Tabanlı Görüntü Erişimi (Semantic Based Image Retrieval - SBIR) üzerine bir derleme yapılmıştır. SBIR ile amaç İçerik Tabanlı Görüntü Erişimi (Content Based Image Retrieval - CBIR) ile yapılan arama işlemlerinde karşılaşılan ve Anlamsal Boşluk (Semantic Gap) olarak ifade edilen darboğazın aşılmasıdır. Yapılan çalışmalarda Ontoloji (Ontology) kavramının kullanılmasıyla problemin çözümünde önemli bir gelişme yaşandığı gözlemlenmiştir.
Keywords : Görüntü Alma, Anlamsal Boşluk, Derin Öğrenme, Semantik Görüntü Alma