Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/2308
Title: Verimli neredeyse özdeş erişimi için ayırıcı öznitelik seçimi
Other Titles: Distinctive feature selection for efficient near-duplicate retrieval
Authors: Demirci, Muhammed Fatih
Yıldız, Burak
Keywords: Feature selection
Near-duplicate image detection
Near-duplicate image retrieval
Density map creation
Öznitelik seçimi
Neredeyse özdeş görüntü tepiti
Neredeyse özdeş görüntü bulma
Yoğunluk haritası oluşturma
Issue Date: 2016
Publisher: TOBB University of Economics and Technology,Graduate School of Engineering and Science
TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü
Source: Yıldız, B. (2016). Verimli neredeyse özdeş erişimi için ayırıcı öznitelik seçimi. Ankara: TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü. [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi]
Abstract: Belirgin öznitelik alt kümesini oluşturma, neredeyse özdeş görüntü erişimi için iki açıdan önemlidir. Bunlardan ilki sorgu süresi önemli ölçüde azalır. İkincisi ise neredeyse özdeş görüntü algılamada belirgin özniteliklerin alt kümesini kullanmak sıradan alt kümeleri kullanmaktan daha iyi sonuç verir. Bu tezde belirgin öznitelik seçimi için özgün bir yöntem önerildi. Bu yöntemde belirgin alt küme, öznitelikleri derecelendirmek için yine bu özniteliklerle hesaplanan bir yoğunluk haritasıyla oluşturuldu. Önerilen bu metodun performansını göstermek için bazı testler yapıldı ve ortalamada %93.08'lik geri çağırmaya karşılık %98.54'lük bir kesinlik elde edildi.
The creation of distinctive subset of the features for near-duplicate image detection is significant in two terms. The former is that the query time decreases reasonably. The latter is that using the distinctive subset of the features for near-duplicate detection performs better than the ordinary subsets. In this thesis, we propose a novel interest point selection method. Using such a method, the distinctive subset is created with a density map, which is calculated from the features to rank them. We examined some experiments to show the performance of the proposed method. The recall rate of 93.08% is obtained when the precision is 98.54% in average.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.11851/2308
https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Computer Engineering Master Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
427895.pdf7.05 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

20
checked on Dec 26, 2022

Download(s)

12
checked on Dec 26, 2022

Google ScholarTM

Check


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