Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/1960
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBardak, Batuhan-
dc.contributor.authorDemirci, Muhammed Fatih-
dc.date.accessioned2019-07-10T14:42:42Z
dc.date.available2019-07-10T14:42:42Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationBardak, B., & Demirci, M. F. (2017, May). Automatic image selection from images with similar contents. In 2017 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)(pp. 1-4). IEEE.en_US
dc.identifier.isbn978-1-5090-6494-6
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.urihttps://ieeexplore.ieee.org/document/7960673-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/1960-
dc.description25th Signal Processing and Communications Applications Conference (2017 : Antalya; Turkey)
dc.description.abstractWith the increased use of smart devices, digital cameras and abundance of memory in the devices, the pictures of the same scenes have been taken several times, resulting in a number of images consisting of the same or very similar content. in memory. Manually selecting the good ones is time-consuming as well as error prone. In this paper, the features of the images in the data sets were extracted and machine learning algorithms were applied to successfully classify the images as "good" or "bad" with %97.6 precision and %89.3 recall score.en_US
dc.description.abstractAkıllı cihaz kullanımının artması, dijital kameraların gelismesi ve cihazlardaki hafıza miktarının artması ile birlikte aynı sahnenin fotografı birden çok kez çekilmeye baslanmıs ve bu durum cihazlardaki fotograflar bölümünün aynı görüntünün birden çok kopyası ile dolmasına yol açmıstır. Bu görüntülerin manuel olarak tespit edilmesi zaman alıcı bir islemdir. Bu çalışmamızda, elimizdeki veri kümesindeki görüntülerin öznitelikleri çıkartılmış ve oluşturulan yeni veri kümesi üzerine makine ög-renmesi yöntemleri uygulanarak görüntülerin "iyi" veya "kötü" olarak %97.6 kesinlik, %89.3 duyarlılık skoru ile başarılı bir şekilde sınıflandırılması saglanmıştıren_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.ispartofSignal Processing and Communications Applications Conferenceen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectFeature extractionen_US
dc.subjectClassification algorithmen_US
dc.subjectEnsemble learningen_US
dc.subjectöznitelik çıkarımıtr_TR
dc.subjectsınıflandırma algoritmasıtr_TR
dc.subjecttopluluk öğrenimitr_TR
dc.titleAutomatic Image selection from Images with Similar Contentsen_US
dc.title.alternativeBenzer İçeriklere Sahip Görüntüler Arasından Otomatik Görüntü Seçimien_US
dc.typeConference Objecten_US
dc.departmentFaculties, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineeringen_US
dc.departmentFakülteler, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümütr_TR
dc.identifier.wosWOS:000413813100536en_US
dc.identifier.scopus2-s2.0-85026322872en_US
dc.institutionauthorDemirci, Muhammed Fatih-
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2017.7960673-
dc.authorscopusid14041575400-
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.scopusquality--
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextnone-
item.fulltextNo Fulltext-
item.openairetypeConference Object-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1tr-
crisitem.author.dept02.3. Department of Computer Engineering-
crisitem.author.dept02.3. Department of Computer Engineering-
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Department of Computer Engineering
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / WoS Indexed Publications Collection
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

30
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.