Büyük veri tabanlarında yarı eğitmenli yaklaşımlar kullanarak imge erişimi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MERVE ELMAS ERDEM

Danışman: Kemal Özkan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İmge erişimi son yıllarda üzerinde çok çalışılan önemli bir görüntü işleme dalıdır. Temel olarak, bir sorgu imgesine karşılık, bu imgeye benzer imgelerin benzerlik sırasına göre döndürülmesi işlemi olarak özetlenebilir. Benzer imgelerin arandığı veritabanının boyutu arttıkça problem zorlaşmaktadır. Web tabanlı ve gerçek zamanlı uygulamalarda, internet kullanımına bağlı olarak sayısı katlanarak artan imge verileri kullanılmaktadır ve büyük verilerde imge erişimi işleminin gerçek zamanlı uygulanabilmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmektedir. Bu çalışmada, yarı eğitmenli algoritmalar kullanılarak imge erişimi probleminin çözümü amaçlanmıştır. Transdüktif SVM ve İkili Hiyerarşik Karar ağaçları kullanılarak veritabanlarına ait ikili kodlar elde edilmiştir ve yaklaşık 23 milyon imgenin kullanıldığı, görsel arama motoru tasarlanarak gerçek zamanlı imge erişimi sağlanmıştır.