Görüntü alma sistemi
Yöntemler

İçerik tabanlı görüntü erişim sistemleri, görüntüyü tanımlamak için görsel tanılayıcılar kullanır. Bu tanımlayıcılar renk, doku ve şekil olmak üzere üç temel grupta toplanabilir.
Her doku, çok boyutlu öznitelik alanında bir noktayı gösteren özelliklerin öznitelik vektörü ile betimlenir. İstatistiksel yaklaşımlar, konumsal alan metotlarını, sinyal işleme metotlarını ve model tabanlı metotları kapsar. Konumsal alan metotlarında öznitelikler, özellikle ikinci sıra istatistiklerden elde edilir, çünkü insanlar ikinci sıradaki istatistiklere karşı daha duyarlıdır. Bu tür istatistiklerin örnekleri, gri seviye eş oluşum matrisi ve gri seviye varyans matrisidir. Gri seviye dizi uzunluğu, Fourier güç spektrumu ve otokorelasyon işlevi gibi daha yüksek düzeydeki istatistikler de ölçülebilir.
Gri Seviye Eş Oluşum Matrisi(GLCM) - M. Haralick tarafından önerilen gri seviye eş oluşum matrisi, dokunun uzaysal anlamda yönlü olarak gri seviye bağımlılığını açıklamanın bir ölçüsüdür.
Gri Seviye Dizi Uzunluk Matrisi (GLRLM) - Gri seviye dizi uzunluk metodu, farklı uzunlukların gri seviye sayılarının hesaplanmasına dayanır. Bir gri seviye uzunluğu, aynı gri seviye değerine sahip doğrusal bir komşu resim noktaları dizisidir. Gri seviye dizi uzunluğu içindeki resim noktalarının sayısıdır.
Çok sayıda aynı gri seviyedeki komşu pikseller, kaba bir dokuyu temsil eder; bu piksellerin azı da ince dokuyu betimler. Farklı yönlerdeki doku ilkellerinin uzunlukları, doku tanımı olarak işe yarar. Bir doku ilkeli, bir çizgide yer alan sabit gri seviye piksellerinin maksimum yakın olan dizisidir. Bunlar daha sonra gri seviye, uzunluk ve yön ifadeleri ile tanımlanabilir. Doku tanımlama öznitelikleri, uzunluğun yakın olasılıklarının hesaplanmasına ve dokudaki ilkellerin gri seviyesine dayanabilir.
Öznitelikleri:
Short Run Emphasis (SRE)
Long Run Emphasis (LRE)
Gray-Level Nonuniformity (GLN)
Run Length Nonuniformity (RLN)
Run Percentage (RP)
Low Gray-Level Run Emphasis (LGRE)
Öklid Uzaklığı - .Öklid uzaklık formülü en yaygın olarak kullanılan uzaklık hesaplama formülüdür. Genelde özellik vektörlerinin elde edilmesinden sonra benzerlik miktarını bulmada Öklid uzaklığı kullanılır. Öklid uzaklığı ve Öklid uzaklığının karesi formülleri ile standartlaştırılmış verilerle değil, işlenmemiş verilerle hesaplama yapılır. Öklid uzaklıkları kümeleme analizine sıra dışı olabilecek yeni nesnelerin eklenmesinden etkilenmezler. Ancak boyutlar arasındaki ölçek farklılıkları Öklid uzaklıklarını önemli ölçüde etkilemektedir.
KNN(K Nearest Neighbor) -  Sistem, öncelikle tüm özellikler için eşit ağırlıklar kullanarak en yakın K komşuyu alır. Kullanıcı daha sonra alınan görsellerden hangilerinin alakalı olduğunu, hangilerinin olmadığını işaretler. Ağırlıklar daha sonra olasılıksal bir model kullanılarak göreceli ilgi temelinde yeniden hesaplanır.
COIR (İçerik Odaklı Görüntü Alma) - COIR, genellikle önceden tanımlanmış bir örüntü veya nesneyle eşleşen pikselleri veya özellikleri tespit etmek için kullanılır. Örneğin, bir güvenlik kamerası sistemi, COIR kullanarak belirli bir kişinin yüzünü algılayabilir veya bir trafik kamerası, COIR kullanarak araç plakalarını tanımlayabilir. Bu teknik, nesne tanıma, yüz tanıma, plaka tanıma gibi birçok uygulamada kullanılabilir ve genellikle yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleriyle birlikte kullanılır.