Anlamsal Boşluk Doldurulmasında Derin Öğrenme Yöntemlerinin Kullanılması Üzerine Bir İnceleme

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorMetin, İbrahim Ali
dc.contributor.authorKarasulu, Bahadir
dc.date.accessioned2025-05-29T05:38:44Z
dc.date.available2025-05-29T05:38:44Z
dc.date.issued2024
dc.departmentÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
dc.description.abstractAnlamsal boşluk kavramı, makineler aracılığıyla veriden elde edilen temel renk, doku ve şekil gibi özniteliklerle insan tarafından aynı veriye bakıldığında algı yoluyla tanımlanan kavramsal sonuçların farklılıklarından doğmaktadır. Bu boşluğun giderilmesi için çeşitli yol ve yöntemler literatürdeki çalışmalarda denenmiştir. Bu çalışmalarda, ontolojik sistemlerin geliştirildiği ve arama işlemlerinin de bu tarafa yoğunlaştırılmasının sağlandığı görülmektedir. Çalışmamızın ana amacı genel olarak Anlamsal Tabanlı Görüntüden Bilgi Elde Etme çalışmalarıyla İçerik Tabanlı Görüntüden Bilgi Elde Etme için gerçekleştirilen aramada ortaya çıkan Anlamsal Boşluk sorunun üstesinden gelinmesine dair yapılan çalışmaları ortaya koymaktır. Çalışmamızda literatürdeki çeşitli uluslararası dergi ve konferans yayınları incelenerek, kıyaslamalı özlü ve sistematik bir literatür taraması sunulmaktadır. Bilimsel tartışmaya da yer verilmektedir
dc.description.abstractThe concept of semantic gap arises from the differences between the basic attributes such as color, texture and shape extracted from the data by machines and the conceptual results defined by human perception when looking at the same data. Various ways and methods have been tried in the literature to bridge this gap. In these studies, it is seen that ontological systems have been developed and search operations have been focused in this direction. The main purpose of our study is to present the studies on Semantic Based Image Retrieval in general and the studies on overcoming the Semantic Gap problem that arises in the search for Content Based Image Retrieval. We present a concise and systematic comparative literature review by analyzing various international journal and conference publications in the literature. Scientific discussion is also included.
dc.identifier.endpage62
dc.identifier.issn2667-582X
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage54
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12428/31970
dc.identifier.volume7
dc.language.isotr
dc.publisherMurat GÖK
dc.relation.ispartofVeri Bilimi
dc.relation.publicationcategoryDiğer
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250529
dc.subjectYapay Zekâ
dc.subjectGörüntü İşleme
dc.subjectAnlamsal Boşluk
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.subjectEvrişimli Sinir Ağı
dc.titleAnlamsal Boşluk Doldurulmasında Derin Öğrenme Yöntemlerinin Kullanılması Üzerine Bir İnceleme
dc.title.alternativeA Review on Using Deep Learning Techniques to Bridge The Semantic Gap
dc.typeReview

Dosyalar

Koleksiyon

DergiPark