Büyük veri tabanlarında özniteliklerin etiketlere indirgenmesine dayalı içerik  tabanlı görüntü erişimi
Content-based image retrieval based on indexing of code words and metadata attributes in large database
Yazar: HALİS YILBOĞA
Danışman: DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Sayısal görüntü = Digital image ; Sayısal görüntü analizi = Digital image analysis ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
İçerik tabanlı görüntü sorgulama sistemlerinde yerel öznitelik çıkarıcı algoritmaların kullanılması gerçek dünya uygulamalarında büyük veri kümeleri için zaman, maliyet ve işlevsellik açılarından uygun olmamaktadır. Bire bir karşılaştırmalar uzun sürdüğü için öznitelik kümesinin artması işlem süresini daha fazla uzatmaktadır. Bu çalışmada kod kitabı yöntemi kullanılarak gerçek dünya uygulamalarında kullanılabilir bir içerik tabanlı görüntü sorgulama sistemi geliştirilmiştir. Görüntülerden elde edilen yerel özniteliklerin kelime indeksleri gibi kullanılır hale getirilebilmesi için öznitelikler kendi aralarında kümelenerek tüm öznitelikleri temsil eden bir kelime uzayına dönüştürülmüştür. Kod kitabı ve kod kelimelerinin üretilmesinde gerekli olan yüksek miktardaki kaynak ihtiyacı için Hadoop iskelet yapısı kullanılarak uygulanabilir bir sistem tasarlanmıştır. Bu yöntem yardımıyla öznitelikler kümesinde yer alan çok boyutlu vektörler tek boyuta dönüştürülmüş, kelime kitabına çevrilmiş ve ters indeksleme algoritması kullanılarak indekslenmiştir. Böylece aranan görüntüye hızlı bir şekilde ulaşma imkânı sağlanmıştır. Tek boyutta aramalar hızını artması;  görüntü sorgulanırken birden fazla algoritmanın kolektif olarak kullanılabilmesine imkân sağlamıştır. 
Bu yöntem gerçek dünya uygulamalarının aranan görüntülere farklı yollardan erişimine de imkân sağlamıştır.  Yapılan bu çalışmada algoritma çeşitliliği ve öznitelik sayısı analiz edilmiş, yerel öznitelik çıkarıcı algoritmalar olarak MSER SIFT ve SURF algoritmaları kullanılmıştır. Bilinen bu yerel öznitelik elde etme yöntemlerine ek olarak genel öznitelik çıkarma algoritmaları olan PHOG, LBP, Tamura, RILBP algoritmaları SURF algoritmasının çıkarmış olduğu yerel anahtar noktalara SURF pencere büyüklüğünde uygulanarak görüntülerden yerelleştirilmiş genel öznitelikler de çıkarılmıştır. SURF pencere genişliğinde uygulanan bu algoritmaların, farklı SURF pencere genişliğinde uygulanması sonucu farklı öznitelik kümeleri elde edildiği görülmüştür. Bu öznitelikler optimizasyon ile en iyi sonucu veren pencere boyutunda uygulanarak yeni özellik kümeleri elde edilmiştir. Bütün genel özellikler için yeni pencere boyutları ile özellikler çıkarılmış ve sorgulama için indekslenmiştir. 
Sisteme kazandırılan hız ve öznitelik çeşitliliği sayesinde, bir algoritma ile elde edilemeyen ulaşılamayan başarıya birden fazla algoritma kullanılarak hızlı ve doğru erişilebildiği görülmüştür. Görsel kelimelerinin etiketler ile birlikte indekslendiği ve sorgulanabildiği bir sistem tasarlanmıştır.

Abstract:
The use of local feature extractor algorithms for content-based image retrieval systems for large data sets in real-world applications is not appropriate in terms of time, cost and functionality. The growth of the feature set yields to prolong duration of process since all features in the set have to be compared to each other. In this study code book technique has been utilized and enhanced in a content-based image retrieval system for the real-world applications. Obtained local features of images were quantized into a new space that represents all the features by the help of cluster. Those cluster centers were used like in word indices in books. Hadoop framework is used for high amounts of resource requirements in generating code book and code words, thus a feasible system has been designed. With the help of this technique, multi-dimensional vector space of feature set were reduced into one dimension and translated into visual words, the latter was indexed using reverse indexing algorithm therefore image retrieval time is shortened. Since search was conducted faster in one dimension, it has been shown that, running multiple algorithms collectively was enabled. In this study, variety of algorithms and features have been analyzed, local feature extractor algorithms such as MSER, SIFT and SURF algorithms were used. In addition to these known local feature extraction methods, using general feature extraction algorithms such as PHOG, LBP, Tamura, RILBP methods applied to local key points of SURF algorithm in SURF window size in order to obtain localized general feature of images. These algorithms applied to SURF window width subsequently applying these technique to different SURF window width showed that different feature sets could be obtained. Therefore, the method was applied to the optimum window size yielded to the best feature sets. All general feature extraction algorithms applied to new window size to derive new features, than those new features were indexed for later retrieval. 

With the gain in retrieval speed and diversity of features, accuracy increased using multiple algorithms over one algorithm.  A system has been designed where visual words and image labels can be indexed and queried.