Büyük hacimli görüntü veri tabanlarında hızlı görüntü arama
Fast image search on high dimensional image database
Yazar: OSMAN DURMAZ
Danışman: DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, büyük hacimli görüntü veri tabanları üzerinde hızlı ve doğru bir şekilde
görüntü arama yapılabilmesi için geliştirilen RDH (Randomized Distributed Hashing)
yöntemi sunulmuştur. Büyük görüntü veri tabanlarında sorgulanan görüntülere yakın
örneklerin bulunabilmesi için genellikle ANN (Approximate Nearest Neighbor) yöntemleri
kullanılmaktadır. Bu yöntemlerde aranan örneklere benzer en yakın gerçek örneklerin
bulunması yerine yakın olması muhtemel örnekler bulunmaktadır. Çoğu zaman özetleme
yöntemleriyle gerçeklenen bu yöntemlerin kullanılmasıyla arama zamanı ciddi oranda
azaltıbilmektedir. ANN arama yöntemleri genellikle merkezi olarak uygulanmaktadır.
Ancak gerçek dünya uygulamalarında veriler genellikle dağıtık bir şekilde saklanmaktadır.
Bu durum ANN arama yöntemlerinin dağıtık bir şekilde uygulanabilmesini
gerektirmektedir. Bu amaçla önerdiğimiz yaklaşımda LSH (Locality Sensitive Hashing)
dağıtık bir şekilde uygulanmıştır. Veri bir küme içindeki farklı düğümlere dağıtılmış
sonrasında her bir düğümde aynı özet fonksiyon kümesi kullanılarak veri özetlenmiştir.
Sorgu aşamasında sorgu örneği her bir düğümde yerel olarak aranmaktadır. Paralel
sorgulardan faydalanıldığında sorgu süresi önemli oranda düşmüştür. Deneysel çalışmalarda
10 düğüm kullanıldığında sorgu hızı yaklaşık olarak 10 kat artırılmıştır. Sistemin başarısını
değerlendirmek için kullanılan MAP (Mean Average Precision) değeri literatürdeki
çalışmalarla kıyaslanabilecek ölçüde yüksek çıkmıştır. Bu çalışmada aynı zamanda
düğümlerde aynı özet fonksiyonların kullanılması yerine farklı özet fonksiyonların ve
seçilmiş özet fonksiyonların kullanımıyla LSH yönteminin dağıtık kullanımı detaylı bir
şekilde irdelenmiştir. Seçilmiş özet fonksiyonları indeksleme yapılmadan önce veriyi bölme
özelliğine göre oluşturulmuştur. LSH yöntemi veri bağımsız bir yöntem olduğundan
düğümlerde aynı özet fonksiyonu kullanıldığında alınan sonuçlara benzer sonuçlar elde
edilmiştir. Alınan sonuçlar son zamanlarda yayınlanan ve dağıtık özetleme konusunda farklı
yöntemlere ait sonuçlar içeren bir çalışma ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem dağıtık
olarak büyük boyutlu veri kümelerinde görüntü arama için umut vermektedir.

Abstract:
In this thesis, RDH (Randomized Distributed Hashing) method which is developed for fast
and accurate image search on large scale image databases is presented. ANN (Approximate
Nearest Neighbor) approaches are usually used to find the nearest samples to the queried
images in large scale image databases. In these methods approximate nearest samples are
found instead of finding the real nearest samples. Using these methods, which are often
implemented by hashing methods, can significantly reduce the query time. ANN search
methods are generally applied in centralized manner. However in real-world applications,
data are often stored in a distributed manner. This situation requires to implement ANN
search methods in a distributed manner. For this purpose in our proposed approach, LSH
(Locality Sensitive Hashing) method is applied in a distributed way. Data are distributed to
different nodes within a cluster, and then the data are hashed on each node using the same
hash function set. In query phase, the query instance is searched locally on each node. By
exploiting from parallelism, the query time is significantly decreased. In the experimental
studies, we have a speed up of 10 for the query performance in the distributed scheme with
10 nodes. The level of MAP (Mean Average Precision) scores that are used to evaluate
system performance are quite high which are comparable to other methods in literature. We
have also investigated the usage of different and selected randomized hash functions in
different nodes rather than using same indexing. By this way the distributed usages of LSH
are scrutinized. We create selected hash functions according to their data division property
before indexing. Since LSH is data independent method, we have obtained similar results
with using same hash functions. We compared our experimental results with state-of-the-art
methods given in a recent study. The proposed distributed scheme is promising for searching
images in large datasets with multiple nodes.