`ozellik-cikarimi` Related Article Results

Autoencoderlar; girdi verisini daha düşük boyutlu, anlamlı bir temsile sıkıştırarak ve bu temsilden girdiyi yeniden oluşturarak öğrenen yapay sinir ağı tabanlı bir makine öğrenmesi yöntemidir. İlk olarak 1980'li yıllarda tanıtılan autoencoderlar, denetimsiz öğrenme yaklaşımı çerçevesinde çalışmakta ve temel amaç olarak veri içerisindeki önemli özellikleri öğrenerek verinin düşük boyutlu bir temsilini oluşturmaktadır. Girdi ve çıktı verilerinin aynı olduğu bu mimaride, ağın eğitimi sırasında veri

Ölçekten bağımsız özellik dönüşümü (Speeded-Up Robust Features - SURF), bilgisayarlı görü ve görüntü işleme alanında sıklıkla kullanılan bir özellik çıkarım yöntemidir. SURF, özellikle nesne tanıma, görüntü eşleme ve 3B rekonstrüksiyon gibi uygulamalarda etkili bir şekilde kullanılır. Bu yöntem, ölçek değişimlerine karşı dayanıklı olması ve hızlı çalışması nedeniyle tercih edilir. SURF'ün GelişimiSURF’ün geliştirilmesinden önce, özellik çıkarımı alanında en yaygın kullanılan yöntemlerden biri SI

Bölge İlgi Alanı (Region of Interest, RoI), görüntü işleme ve bilgisayarla görme disiplinlerinin temel kavramlarından biri olarak, bir görüntünün bütününden ziyade belirli bir kısmının analiz amacıyla ayrıştırılmasını ifade eder. RoI, görüntünün yalnızca anlamlı ya da görevle doğrudan ilişkili olan kısmının işleme tabi tutulmasına olanak tanıyarak hem hesaplama maliyetlerini azaltmakta hem de analiz doğruluğunu artırmaktadır. Tanımsal olarak bir RoI, görüntü uzayında şeklinde temsil edilebilir;