stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Paul Kantner

Paul Kantner, Mayıs 2012
Paul Lorin Kantner (17 Mart 1941 - 28 Ocak 2016), Amerikalı rock müzisyeni ve gitaristi ve aktivisttir. Jefferson Airplane'in kurucularındandır . Müzisyen 17 Mart 1941 San Francisco, Kaliforniya doğumludur.
Paul Kantner, 74 yaşında çoklu organ yetmezliğine bağlı kalp krizi sonucu San Francisco, Kaliforniya'da 28 Ocak 2016'da 74 yaşında ölmüştür.
Hasibe Eren

| Hasibe Eren |
| --- | --- |
Doğum: Hasibe Özlem Eren 6 Haziran 1975 (49 yaşında) Almanya
Milliyet:  Türkiye
Meslek: Oyuncu

Hasibe Özlem Eren (d. 6 Haziran 1975, Almanya), Türk oyuncudur.
Hayatı

İstanbul Üniversitesi Piyasa Araştırmaları ve Reklamcılık bölümünü bitirdi. Daha sonra Edebiyat Fakültesi Tiyatro Eleştirmenliği ve Dramaturji Bölümü'nü bitirdi. 2010 yılında ise Bahçeşehir Üniversitesi İleri Oyunculuk Yüksek Lisans programından mezun olmuştur.
Kariyerine başladığı 1997 ile 2003 yılları arasında Show TV'de yayımlanan Sıdıka dizisi ile ünlendi. 1996'dan bu yana, İstanbul Belediyesi Şehir Tiyatroları çocuk eğitim biriminde görev yapmaktadır.
Anlat İstanbul filminde, Külkedisi bölümünde oynadı. Ayrıca bu filmde Ece Hakim'e ve Azra Akın'a, Babam ve Oğlum filminde ise, Ege Tanman'a oyuncu koçluğu yaptı. 2006 yılında katıldığı Avrupa Yakası adlı dizide Makbule rolüyle hafızalara kazındı. Dizinin final yaptığı 2009 yılına kadar aynı rolü oynadı.
24'ün aktüalite programı Bir Zamanlar Türkiye ile 2008'de televizyon sunuculuğuna adım attı. 2010-2011 yılları arasında TRT 1'de yayımlanan Yerden Yüksek adlı dizide Gülizar rolünü canlandırmıştır. 2012-2014 yılları arasında Kanal D'de yayımlanan Yalan Dünya dizisinde Gülistan rolünü oynamıştır. 2016 yılında atv'de yayımlanan Aile İşi dizisinde Emel rolünü canlandırmıştır. Günümüzde ise, Show TV'de yayımlanan komedi/skeç programı Güldür Güldür Show'da Nazlı karakterini canlandıran Hasibe Eren ayrıca programa 2017-2018 sezonunda, 164. bölümde konuk oyuncu olarak da katılmıştır.
Tiyatro oyunları

Arzunun Onda Dokuzu
Yaşar Ne Yaşar Ne Yaşamaz
Rumuz Goncagül
Yeditepeli Aşk
Filmografisi

Aşk, Evlilik, Nefret - Yakında
Chaplin Dörtlüsü - Yakında
Hazine - 2022
Güldür Güldür - Nazlı - 2022-günümüz
Hakim - Gülbahar Yalçın - 2022
Sen Ben Lenin Meryem - 2021
Jet Sosyete - Pelin Soner / Şennur Yılmaz / Gülnur Kühn - 2018-2020
Türk Malı  - Bakiye Çekirdek - 2017
Aile İşi - Emel - 2016
Kara Bela - Kudret'in karısı - 2015
Yalan Dünya - Gülistan Çakaler - 2012-2014
Pazarları Hiç Sevmem - Reyhan - 2012
Yerden Yüksek - Gülizar - 2010-2011
Adab-ı Muaşeret
Anlat İstanbul
Kıskanmak - 2009
Avrupa Yakası - Makbule Kıral - 2006-2009
Usta - Hilal - 2008
Yağmur Zamanı - Turna - 2004-2006
Oyuncak Fabrikası - 2003
Kibar Ana - 2002
Canım Kocacığım - 2002
Aşk Meydan Savaşı - İclal - 2002
Şaşıfelek Çıkmazı - Nurşim - 2000
Sıdıka - Sıdıka Saka - 1997
Ödülleri ve adaylıkları

| Yıl | Ödül Töreni | Kategori | Sonuç |
| --- | --- | --- | --- |
| 2007 | 34. Altın Kelebek Ödülleri | En İyi Kadın Komedi Oyuncusu | Kazandı |
| 2024 | 50. Pantene Altın Kelebek Ödülleri | En İyi Komedi Kadın Oyuncusu | Kazandı |
Miho Nakayama

(Japonca:中山 美穂, Nakayama Miho, 1 Mart 1970 - 6 Aralık 2024), Japon şarkıcı, aktris ve söz yazarı.
Hayatı

Nakayama, 1 Mart 1970'te Saku, Nagano, Japonya'da doğdu. Koganei Belediyesi Yüksek Okulu'ndan mezun oldu. 1985'te başladığı müzik ve oyunculuk kariyerini 2024 yılındaki ölümüne kadar sürdürdü.
Be-Bop High School adlı rol aldığı ilk sinema filmi döneminde "C" adlı ilk teklisinide piyasaya sürdü. 1980'lerde en parlak dönemini yaşadı. Özellikle 1985 yapımı Maido Osawagase Shimasu adlı yapımdaki oyunculuğu ile akıllarda kaldı.
Seslendirdiği; "Waku Waku Sasete", "50/50", "Catch Me" ve "You're My Only Shinin' Star" gibi parçalar hit olurken 1995 yapımı Love Letter adlı sinema filminde rol aldı. Bu filmdeki oyunculuğuyla 1995'te "En İyi Kadın Oyuncu" dalında Mavi Kurdele Ödülü'nü kazandı.
2014'te ayrıldığı eşi Hitonari Tsuji'den bir çocuğu bulunan Nakayama, 6 Aralık 2024'te Tokyo, Japonya'daki aile evinde 54 yaşında geçirdiği kalp krizi nedeniyle öldü.
Al Green

| Al Green |
| --- | --- |
Al Green 2006'da Santa Ynez, Kaliforniya'da konser verirken.
Genel bilgiler
Doğum: Albert Green 13 Nisan 1946 (78 yaşında) Forrest City, Arkansas, ABD
Tarzlar: R&B, gospel, soul, smooth soul
Meslekler: Peder, vokalist, yapımcı, söz yazarı
Çalgılar: Vokal, gitar
Müzik şirketi: Hi, Myrrh, The Right Stuff
İlişkili hareketler: The Creations, Willie Mitchell
Resmî site: algreenmusic.com

Albert Greene (13 Nisan 1946), bilinen isimleriyle Al Green ya da Reverend Al Green Amerikalı gospel ve soul müzik sanatçısı. En popüler dönemini "How Can You Mend a Broken Heart", "You Oughta Be With Me", "I'm Still In Love With You", "Love and Happiness", "Livin' for You" ve "Let's Stay Together" gibi şarkılarıyla 1970'lerde yaşadı. Rolling Stone dergisinin 2005'te hazırladığı "tüm zamanların en iyi 100 sanatçısı" listesinde 66 numarada yer almış ve 20 milyonun üzerinde albüm ve şarkı satmıştır.
Diskografi

Back Up Train (1967)
Green Is Blues (1969)
Al Green Gets Next to You (1971)
Let's Stay Together (1972)
I'm Still in Love with You (1972)
Call Me (1973)
Livin' for You (1973)
Al Green Explores Your Mind (1974)
Al Green Is Love (1975)
Full of Fire (1976)
Have a Good Time (1976)
The Belle Album (1977)
Truth n' Time (1978)
The Lord Will Make a Way (1980)
Higher Plane (1981)
Precious Lord (1982)
I'll Rise Again (1983)
The Christmas Album (1983)
Trust in God (1984)
He is the Light (1985)
Soul Survivor (1987)
I Get Joy (1989)
From My Soul (1990)
Love Is Reality (1992)
Don't Look Back (1993)
Your Heart's in Good Hands (1995)
I Can't Stop (2003)
Everything's OK (2005)
Lay It Down (2008)
NSA ANT Kataloğu

RAGEMASTER için NSA ANT ürün verileri
NSA ANT kataloğu, Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Güvenlik Ajansı (NSA) Özel Erişim Operasyonları (TAO) tarafından siber izleme için Gelişmiş Ağ Teknolojisi (ANT) Bölümü tarafından kullanılabilen 50 sayfalık  sınıflandırılmış bir doküman listeleme teknolojisidir. Çoğu cihaz halihazırda operasyonel olarak tanımlanmıştır ve ABD ile Five Eyes ittifakı üyeleri tarafından kullanılabilir durumdadır. 30 Aralık 2013'te kataloğu halka yayınlayan Der Spiegel'e göre, "Liste, NSA çalışanlarının hedeflerinin verilerine erişmek için ANT bölümünden teknoloji sipariş edebileceği bir posta siparişi kataloğu gibi görünmektedir." Belge 2008 yılında oluşturulmuştur.
Güvenlik araştırmacısı Jacob Appelbaum, Almanya'nın Hamburg kentindeki Kaos İletişim Kongresi'nde bir konuşma yaptı ve aynı zamanda yayınladığı Der Spiegel makalesininde NSA'nın ABD ve uluslararası gözetim çabalarında kullandığı teknikleri ayrıntılı olarak detaylandırdı.
Katalogdaki ürünlerin fiyatları (genellikle yazılım için) ücretsiz olmakla birlikte 250.000 ABD Dolarına kadar çıkabilmektedir.
Geçmiş

Der Spiegel, 2013 yılında Jacob Appelbaum, Judith Horchert ve Christian Stöcker tarafından ortaklaşa yazılan NSA'nın "araç çantasını" ortaya koyan bir makale yayınladı. Belgenin kaynakları açıklanmadı. Makale eski NSA yüklenicisi Edward Snowden tarafından sızdırılan belgelere sahip olan haber ajanslarından birinden gelirken, güvenlik uzmanı Bruce Schneier, "TAO kataloğunun Snowden belgelerinden geldiğine inanmadığını, dışarıda ikinci bir sızıntıcı olabileceğini" söyledi.
Belgede açıklanan istismarlar çoğunlukla Apple, Cisco, Dell, Juniper Networks, Maxtor, Seagate ve Western Digital dahil olmak üzere ağırlıklı olarak ABD şirketleri tarafından üretilen cihazları hedeflemektedir, ancak belgede bu şirketlerin suç ortağı olduğunu gösteren hiçbir şey yoktur. Der Spiegel, NSA'nın DROPOUTJEEP adlı bir ANT ürünü kullanarak iPhone'lara yazılım enjekte edebildiğini açıkladıktan sonra Apple, NSA casus yazılımı hakkında önceden bilgi sahibi olduğunu bildiren bir açıklama yayınladı ve müşterilerini güvenlik saldırılarına karşı korumak için "arkasında kim olursa olsun" adımlar atacaklarını belirtti. Cisco, bilgisayar korsanlığı güvenlik açılıklarını araştırmak için Cisco Ürün Güvenliği Olay Yanıt Ekibi'ni (PSIRT) topladı.
32 bit bilgi işlem

Bilgisayar mimarisinde 32-bit bilgi işlem, 32-bit birimlerde veriyi işleyen işlemci, bellek ve diğer önemli sistem bileşenlerini içeren bilgisayar sistemlerine verilen addır. Daha küçük bit boyutlarıyla karşılaştırıldıklarında, 32-bit bilgisayarlar daha büyük hesaplamaları daha verimli yapabilir ve bir işlemci saat döngüsünde daha fazla veriyi işleyebilir. Tipik 32-bit kişisel bilgisayarlar ayrıca 32-bit adres veriyoluna sahiptir ve önceki nesil sistem mimarilerinin izin verdiği miktardan çok daha fazla olan 4 GB'a kadar RAM'e erişime izin verir.
32-bit tasarımlar, elektronik hesaplamanın ilk günlerinden beri, deneysel sistemlerde ve ardından büyük ana bilgisayar ve mini bilgisayar sistemlerinde kullanılmaktadır. İlk hibrit 16/32-bit mikroişlemci Motorola 68000, 1970'lerin sonlarında tanıtıldı ve orijinal Apple Macintosh gibi sistemlerde kullanıldı. HP FOCUS, Motorola 68020 ve Intel 80386 gibi tamamen 32 bit mikroişlemciler 1980'lerin başından ortalarına kadar piyasaya sürüldü ve 1990'ların başında baskın hale geldi. Bu nesil kişisel bilgisayarlar, World Wide Web'in ilk kitlesel olarak benimsenmesiyle aynı zamana denk geldi ve bunu mümkün kıldı. 32 bit mimariler, belirli uygulamalarda hala yaygın olarak kullanılırken, PC pazarındaki hakimiyetleri 2000'lerin başında sona erdi.
Dosya biçimi

32-bit dosya biçimi her temel bilginin 32 bit (4 bayt) üzerine tanımlandığı ikili (binary) dosya biçimidir. Bu dosya biçimine örnek olarak Geliştirilmiş Meta Dosyası Biçimi verilebilir.
Tam sayı saklama aralığı

32-bit bir kayıt 2 32 farklı değer saklayabilir. 32-bitte saklanabilecek tam sayı değer aralığı, kullanılan tam sayı gösterimine bağlıdır. En yaygın iki gösterimden ilki (işaretsiz) ikili sayının aralığı 0 ila 4.294.967.295 (2 32 − 1) ve ikinci gösterim olan ikinin tümleyeni içinse aralık −2.147.483.648 (−2 31 ) ila 2.147.483.647 (2 31 − 1) arasındadır.
Önemli sonuçlardan birisi, 32-bitlik bellek adreslerine sahip bir işlemci bayt-adreslenebilir belleğin en fazla 4 GiB'ına  direkt olarak erişebilir (pratikte bu limit daha düşük olabilir).
Mimariler

Genel amaçlı bilgi işlemde kullanılan öne çıkan 32-bit komut seti mimarileri arasında IBM System/360 ve IBM System/370 (24 bit adreslemeye sahipti) ve System/370-XA, ESA/370 ve ESA/390 (31 bit adreslemeye sahipti), DEC VAX, NS320xx, Motorola 68000 ailesi (ilk iki modeli 24-bit adreslemeye sahipti), x86 mimarisinin 32-bit sürümü olan Intel IA-32 ve ARM, SPARC, MIPS, PowerPC ve PA-RISC mimarilerinin 32-bit sürümleri bulunur. Gömülü bilgi işlem için kullanılan 32-bit komut seti mimarileri, 68000 ailesini ve ColdFire, x86, ARM, MIPS, PowerPC ve Infineon TriCore mimarilerini içerir.
Teknik tarih

Dünyanın ilk depolanmış program elektronik bilgisayarı olan Manchester Baby, 1948'de 32-bit mimari kullandı, ancak bu yalnızca 32-bit mimariye bir kanıttı ve pratik olarak çok az kapasiteye sahipti. Bir Williams tüpünde yalnızca 32 tane 32-bit RAM kelimesi tuttu ve sadece çıkarma işlemi yapabiliyordu, toplama işlemi yapamıyordu.
Belleğin yanı sıra diğer dijital devreler ve kablolama, 32-bit mimarilerin ilk on yıllarında (1960'lardan 1980'lere kadar) pahalıydı. Bu nedenle, daha eski 32-bit işlemci aileleri (veya daha basit, daha ucuz varyantları), maliyetleri düşürmek için birçok taviz ve sınırlamaya sahip olabilirdi. Bu, örneğin 16-bitlik bir ALU veya 32-bitten daha dar harici (veya dahili) veri yolları, bellek boyutunu sınırlama veya komut alma, yürütme veya geri yazma için daha fazla döngü talep etme olabilir.
Buna rağmen, bu tür işlemciler, hala 32-bitlik kayıtlara ve 32-bitlik nicelikleri işleyebilen talimatlara sahip olduklarından, 32-bit olarak etiketlenebilir. Örneğin, IBM System/360 Model 30'da 8-bitlik bir ALU, 8-bitlik dahili veri yolları ve 8-bitlik bir bellek yolu vardı ve orijinal Motorola 68000'de 16-bitlik bir veri ALU'su ve bir-16 bit harici veriyolu vardı ancak 32-bit kayıtlara ve 32-bit yönlendirilmiş komut setine sahipti. 68000 tasarımına bazen 16/32-bit adı verilirdi.
Ancak, daha yeni 32-bit tasarımlar için genellikle bunun tersi geçerlidir. Örneğin, Pentium Pro işlemci, 32-bitlik kayıtlara ve 32-bitlik nicelikleri yöneten talimatlara sahip 32-bitlik bir makinedir, ancak harici adres yolu 36 bit genişliğindedir ve 4 GB'tan daha büyük bir adres alanı sağlar ve harici veriyolu, öncelikle talimatların ve verilerin daha verimli bir şekilde önceden getirilmesine izin vermek için 64 bit genişliğindedir.
Kaynaklar

↑  Prosise, Jeff (7 Kasım 1995). "16 or 32 Bits: Should It Matter to You?". PC Magazine. ss. 321-322. 27 Şubat 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Kasım 2022.
↑  Buchanan, William (1997). Software Development for Engineers : C/C++, Pascal, Assembly, Visual Basic, HTML, Java Script, Java DOS, Windows NT, UNIX. Burlington: Elsevier Science. s. 230. ISBN 978-0-08-054137-2. OCLC 854975383.
↑  Venkateswarlu, N.B. (2012). Essential Computer and IT Fundamentals for Engineering and Science Students. S. Chand Publishing. s. 143. ISBN 978-81-219-4047-4.
↑  "ARM architecture overview" (PDF). 6 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 6 Mart 2023.
↑  Readings in Computer Architecture. San Diego: Academic Press. 2000. s. 136. ISBN 9781558605398.
↑  IBM System/360 Model 30 Functional Characteristics (PDF). IBM. August 1971. ss. 8, 9. GA24-3231-7. 10 Mart 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 10 Mart 2023.
↑  "Motorola 68000 Family Programmer's Reference Manual" (PDF). 1992. s. 1Şablon:Hyp1. 3 Aralık 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 18 Ocak 2022.
↑  "Intel's P6 Uses Decoupled Superscalar Design" (PDF). Microprocessor Report. 16 Şubat 1995. 7 Mayıs 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 3 Aralık 2012.  Birden fazla yazar-name-list parameters kullanıldı (yardım); Yazar |ad1= eksik |soyadı1= (yardım)
Ballar

| Ballar |
| --- | --- |
Köy

Ballar Azerbaycan'ın Ağdam Rayonu'nda bir köydür.
| g t Ağdam Rayonu idari birimleri |
| --- | --- | --- |
| Rayon | Ağdam |  |
| Köyler |  Abdal  Adıgözəlbəyli  Ağdamkənd  Aliağalı  Alıbəyli  Ayaq Qərvənd  Bağbanlar  Baharlı  Ballar  Baş Günəypəyə  Baş Qərvənd  Bənövşələr  Bəybabalar  Birinci Alıbəyli  Birinci Baharlı  Birinci Dördyol  Birinci Quzanlı  Birinci Yüzbaşılı  Boyəhmədli  Böyükbəyli  Bozavənd  Cavahirli  Çəmənli  Çıraxlı  Çullu Vtoroye  Çullu, Quzanlı  Çuxurməhlə  Dadaşlı  Cinli  Əfətli  Əhmədağalı  Əhmədavar  Əlimədədli  Ətyeməzli  Evoğlu  Eyvazlı  Gəngərli  Göytəpə  Gül-Baharlı  Gülablı  Güllücə  Hacıməmmədli  Hacıturalı  Həsənçobanlı  Həsənxanlı  İkinci Alıbəyli  İkinci Baharlı  İkinci Dördyol  İkinci Yüzbaşılı  İmamqulubəyli  Imeni Revolyutsii  İsalar  İsmayıbəylı  Karadagly  Kəbləhüseynli  Xaçındərbətli  Kiçikli  Kolqışlaq  Kosalar  Küdürlü  Kürdlər  Mafruzlu  Mahrızlı  Maqsudlu  Məlikli  Məmmədbağırlı  Mərzili  Mirəşelli  Mollalar  Mollalar  Muğanlı  Muradbeyli  Naibli  Nəmirli  Novruzlu  Orta Günəypəyə  Orta Qərvənd  Orta Qışlaq  Papravənd  Paşabəyli  Pərioğlular  Poladlı  Qalayçılar  Qarabağ  Qaradağlı  Qarapirimli  Qasımbəyli  Qasımlı  Qazançı  Qəhrəmanbəyli  Qərvənd  Qiyaslı  Qızıl Kəngərli  Qurdlar  Quzanlı  Rzalar  Salahlı Kəngərli  Sarıcalı  Sarıçoban  Sarıhacılı  Saybalı  Səfərli  Seidli  Şelli  Şirvanlı  Sırxavənd  Şişpapaqlar  Sıxbabalı  Şıxlar  Sofulu  Şotlanlı  Şükürağalı  Şükürbəyli  Suma  Şuraabad  Tağıbəylı  Tarnöyüt  Təzəkənd  Üçoğlan  Xıdırlı  Xındırıstan  Yeniyol  Yusifcanlı  Yusifli  Zəngişalı  |  |
Ağdamkənd

| Ağdamkend |
| --- | --- |
Köy

Ağdamkend Azerbaycan'ın Ağdam Rayonu'nda bir köydür.
| g t Ağdam Rayonu idari birimleri |
| --- | --- | --- |
| Rayon | Ağdam |  |
| Köyler |  Abdal  Adıgözəlbəyli  Ağdamkənd  Aliağalı  Alıbəyli  Ayaq Qərvənd  Bağbanlar  Baharlı  Ballar  Baş Günəypəyə  Baş Qərvənd  Bənövşələr  Bəybabalar  Birinci Alıbəyli  Birinci Baharlı  Birinci Dördyol  Birinci Quzanlı  Birinci Yüzbaşılı  Boyəhmədli  Böyükbəyli  Bozavənd  Cavahirli  Çəmənli  Çıraxlı  Çullu Vtoroye  Çullu, Quzanlı  Çuxurməhlə  Dadaşlı  Cinli  Əfətli  Əhmədağalı  Əhmədavar  Əlimədədli  Ətyeməzli  Evoğlu  Eyvazlı  Gəngərli  Göytəpə  Gül-Baharlı  Gülablı  Güllücə  Hacıməmmədli  Hacıturalı  Həsənçobanlı  Həsənxanlı  İkinci Alıbəyli  İkinci Baharlı  İkinci Dördyol  İkinci Yüzbaşılı  İmamqulubəyli  Imeni Revolyutsii  İsalar  İsmayıbəylı  Karadagly  Kəbləhüseynli  Xaçındərbətli  Kiçikli  Kolqışlaq  Kosalar  Küdürlü  Kürdlər  Mafruzlu  Mahrızlı  Maqsudlu  Məlikli  Məmmədbağırlı  Mərzili  Mirəşelli  Mollalar  Mollalar  Muğanlı  Muradbeyli  Naibli  Nəmirli  Novruzlu  Orta Günəypəyə  Orta Qərvənd  Orta Qışlaq  Papravənd  Paşabəyli  Pərioğlular  Poladlı  Qalayçılar  Qarabağ  Qaradağlı  Qarapirimli  Qasımbəyli  Qasımlı  Qazançı  Qəhrəmanbəyli  Qərvənd  Qiyaslı  Qızıl Kəngərli  Qurdlar  Quzanlı  Rzalar  Salahlı Kəngərli  Sarıcalı  Sarıçoban  Sarıhacılı  Saybalı  Səfərli  Seidli  Şelli  Şirvanlı  Sırxavənd  Şişpapaqlar  Sıxbabalı  Şıxlar  Sofulu  Şotlanlı  Şükürağalı  Şükürbəyli  Suma  Şuraabad  Tağıbəylı  Tarnöyüt  Təzəkənd  Üçoğlan  Xıdırlı  Xındırıstan  Yeniyol  Yusifcanlı  Yusifli  Zəngişalı  |  |
Görüntü alma sistemi

Görüntü alma sistemi, geniş bir dijital görüntü veritabanından görüntülere göz atmak, aramak ve almak için kullanılan bir bilgisayar sistemidir. Görüntü almanın en geleneksel ve yaygın yöntemleri, görüntülere resim yazısı, anahtar sözcükler, başlık veya açıklamalar gibi meta veriler eklemeye yönelik bazı yöntemleri kullanır, böylece erişim açıklama sözcükleri üzerinden gerçekleştirilebilir. Görüntüye manuel açıklama eklemek zaman alıcı, zahmetli ve pahalıdır; Bu sorunu çözmek için otomatik görüntü açıklaması üzerine çok sayıda araştırma yapılmıştır. Ek olarak, sosyal web uygulamalarının ve anlamsal webin artması, birçok web tabanlı görsel açıklama aracının geliştirilmesine ilham kaynağı olmuştur.
İlk mikrobilgisayar tabanlı görüntü veritabanı erişim sistemi 1990'larda Banireddy Prasaad, Amar Gupta, Hoo-min Toong ve Stuart Madnick tarafından MIT'de geliştirildi.
2008 tarihli bir anket makalesi, 2007'den sonraki ilerlemeleri belgeledi.
2021 yılı sonrasındaki tüm görüntü alma sistemleri, 3D görüntüler için değil, 2D görüntüler için tasarlandı.
İçerik tabanlı görüntü alma

Görüntü benzerliği, iki farklı görüntü arasındaki görsel benzerliği ölçmeyi amaçlayan bir kavramdır. Bu metrik, içerik ve özellik bakımından hedef görsele benzeyen diğer görsellere yüksek benzerlik değerleri, farklı görsellere ise düşük benzerlik değerleri vermelidir. Hedef ve aday görüntüler, görüntü sınıflandırma uygulamalarından farklı olarak aynı sınıf etiketiyle değil, farklı niteliklerle karşılaştırılır. Kullanılan teknikler, araçlar ve algoritmalar istatistik, örüntü tanıma, sinyal işleme ve bilgisayarlı görme gibi alanlardan kaynaklanmaktadır.
Büyük bir görüntü veritabanından görüntülere otomatik olarak erişim için farklı yöntemler uzun zamandır tanıtılmaktadır. Tüm yöntemler renk, şekil ve doku gibi görüntü özelliklerine dayanır.
İçerik tabanlı görüntü alma sistemleri iki aşamadan oluşu:
Özellik Çıkarma: Bir ayırt edilebilir dereceye kadar görüntü özellikleri elde edilmektedir.
Eşleştirme: Görsel olarak benzer bir sonucu elde etmek için bu özellikleri eşleştirmeyi gerektirir.
Görüntü Sorgulama Teknikleri
Metin tabanlı sorgulama: Kullanıcı tarafından tanımlanan anahtar kelimelerle sorgulama yapılıyor.
Çizime dayalı sorgulama: Kullanıcıya Şekil ortamlarına benzer bir ortam hazırlanıyor ve kullanıcı istediği resmi çizip istediği renklere boyayabilir ve bu çizimle sorgulama yapıyor.
Renk dayalı sorgulama: Bu tür sorgulamada kullanıcı için sadece renk önemlidir ve kullanıcılara manuel olarak renk yüzdesini, görüntünün ortaya çıkma mekaniği ve renk değerlerinin dağılımının öngörülmesi için izin verilir.
Semptomlara (işaret) dayalı sorgulama: Kullanıcılara üst düzey anlamsal semptomlar seçimine izin verilir. Semptomların her biri bir dizi ve belirli kavramlara ile ilişkililer.
Model tabanlı sorgulama: Kullanıcı yapılandırılmış sorgu dilinebenzer uzaysal, SQL, ISQL, QL ve PROBE gibi dilleri istenilen görüntüleri aramak için kullanır.
Metin Tabanlı Görüntü Alma

Metin tabanlı görüntü alma (TBIR) yöntemlerinde uzmanlar, coğrafi konum, anahtar kelimeler, etiketler, etiketler veya kısa açıklamalar kullanarak görüntülere manuel olarak açıklama ekler. Kullanıcılar, veritabanında bulunan benzer görselleri almak için anahtar sözcükleri, açıklamaları veya açıklamaları kullanabilir.
Kullanıcı arama terimi olarak metin veya açıklama belirttiğinde TBIR, benzer metin etiketlerine sahip görselleri döndürecektir.Bu yöntem basit ve sezgiseldir ancak bazı eksiklikleri de vardır. İlk olarak, görüntülere manuel olarak açıklama eklemek çok zaman aldığı için yoğun emek gerektirir. Ek olarak, etiketler insanların algılarına ve yorumlarına dayandığı için güvenilmez olabilir ve bunlar gruplar arasında büyük farklılıklar gösterebilir. Bu sorunları çözmek için CBIR, görüntülerin görsel içeriğini doğrudan karşılaştırır. Bu, insan emeğine olan ihtiyacı ve onların subjektif, hataya açık algılarını ortadan kaldırır. [8]
|  | CBIR (Görsel Tabanlı) | TBIR (Metin Tabanlı) |
| --- | --- | --- |
| Avantajlar | - Doğrudan görsel içeriği kullanır. | - Metin verileriyle daha fazla bilgiye erişir. |
|  | - Görsel benzerlikleri daha doğrudan yakalar. | - Çeşitli dil işleme tekniklerinden faydalanabilir. |
|  | - Daha az insan müdahalesi gerektirir. | - Anahtar kelimeler, etiketlerle esnek arama sağlar. |
| Dezavantajlar | - İçerik ve anlam arasındaki boşluğu doldurmak zor olabilir. | - Metin analizi hatalı veya eksik olabilir. |
|  | - Anlam karmaşıklığına dayalı hassasiyet sorunu. | - Görsel içeriğin tüm yönlerini kapsamayabilir. |
|  | - Görsel içeriği tam olarak anlamak zor olabilir. | - İnsan dilinin nüanslarından dolayı zorluklar. |
Arama yöntemleri

Görsel arama, görselleri bulmak için kullanılan özel bir veri aramasıdır. Görselleri aramak için, kullanıcı anahtar kelime, görsel dosyası/bağlantısı gibi sorgu terimlerini sağlayabilir veya bir görsele tıklayabilir ve sistem, sorguya "benzer" görseller döndürecektir. Arama kriterleri için kullanılan benzerlikler; meta etiketler, görsellerdeki renk dağılımı, bölge/şekil nitelikleri vb. olabilir.
Resim meta araması - anahtar kelimeler, metin vb. gibi ilişkili meta verilere dayalı olarak görsellerin aranması.
İçerik tabanlı görüntü alımı (CBIR) - bilgisayarlı görmenin görüntü alımına uygulanması. CBIR, metinsel açıklamaların kullanılmasından kaçınmayı amaçlar ve bunun yerine, içeriklerindeki benzerliklere (dokular, renkler, şekiller vb.) dayalı olarak görüntüleri kullanıcı tarafından sağlanan bir sorgu görüntüsüne veya kullanıcı tarafından belirlenen görüntü özelliklerine göre alır.
CBIR Motorlarının Listesi - renk, doku, şekil/nesne vb. gibi görsellere dayalı görsel içerikleri arayan motorların listesi.
Görüntü koleksiyonu keşfi - yeni keşif paradigmalarının kullanımına dayalı görsellerin aranması.
CBIR'in farklı sorgulama teknikleri ve uygulamaları, farklı türdeki kullanıcı sorgularını kullanır.
CBIR teknikleri > Örnekle sorgula

QBE (Sorgulama Örneği örneği ), CBIR sistemine daha sonra aramasını temel alacağı örnek bir görüntü sağlamayı içeren bir sorgulama tekniğidir. Temel arama algoritmaları uygulamaya bağlı olarak değişiklik gösterebilir ancak sonuç görsellerinin tümü, verilen örnekle ortak unsurları paylaşmalıdır.
Sisteme örnek görseller sağlama seçenekleri şunları içerir:
Önceden var olan bir görüntü kullanıcı tarafından sağlanabilir veya rastgele bir gruptan seçilebilir.
Kullanıcı, örneğin renk damlaları veya genel şekillerle, aradığı görüntünün kabaca bir yaklaşıkını çizer.
Bu sorgulama tekniği görselleri kelimelerle anlatmaya çalışırken ortaya çıkabilecek zorlukları ortadan kaldırır.