İçerik tabanlı görüntü erişiminde öznitelik füzyonu
Özet
Bu çalışmada, içerik tabanlı görüntü erişim problemlerinin çözümünde tercih edilen
tanımlayıcılardan en yaygın olarak kullanılan SIFT (Scale Invariant Feature
Transform), SURF (Speeded-Up Robust Features) ve ORB'nin (Oriented FAST
and Rotated BRIEF) performansları değerlendirilmiş ve probleme özgü tanımlayıcı
tercih etmek yerine jenerik bir çözüm olarak “Ağırlıklandırılmış Öznitelik Füzyonu”
gerçekleştirilmiştir. Inria'nın 2 temel veri kümesi üzerinde testler yapılmış ve geri
getirim sonuçlarının hassasiyetinin yükseltilmesi hedeflenmiştir. Önerilen
yaklaşımın, tanımlayıcıların tek başlarına uygulandığı durumlarda; ORB'nin tek
başına uygulandığı duruma göre %10-30, SIFT'in tek başına uygulandığı duruma
göre %9-22, SURF'un tek başına uygulandığı duruma göre %12-29 daha az Yanlış
Pozitif ürettiği gözlenmiştir.
The feature descriptors such as SIFT (Scale Invariant Feature Transform), SURF
(Speeded-up Robust Features) and ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) are
known as the most commonly used solutions for the content-based image retrieval
problems. In this paper, a generic approach called "Weighted Feature Fusion" is
implemented as a generic solution instead of applying problem-specific descriptors
alone. Experiments were performed on two basic data sets of the Inria in order to
improve the precision of retrieval results. It was found that in cases where the
descriptors were used alone the proposed approach yielded 10-30% more
accurate results than the ORB alone. Besides, it yielded 9-22% and 12-29% less
False Positives compared to the SIFT alone and SURF alone, respectively.