Semantic and goal-oriented signal processing: Semantic extraction

Makine öğrenimi teknolojisindeki ilerlemeler, sinyal işleme tekniklerinde devrim yaratma ve yeni nesil uygulamalar için performanslarını büyük ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip olan sinyallerdeki anlamsal bilgilerin gerçek zamanlı olarak çıkarılmasını sağlamıştır. Semantik bilginin yapılandırılmış ve evrensel temsili ve verimli işlenmesi için grafik tabanlı bir semantik dil ve hedef odaklı bir semantik sinyal işleme yapısı benimsenmiştir. Benimsenilen yapıda, sinyal girdilerinin ön işlenmesine bir anlamsal çıkarıcı eşlik etmektedir. Bu anlamsal çıkarıcı, anlamsal bileşenlerin tanımlanması, tanımlanmış bileşenler arasındaki durumların, eylemlerin ve ilişkilerin uygulamaya özel önceden tanımlanmış bir küme içinden seçilmesini sağlar. Ek bilgi için, elde edilen anlamsal grafik çıktısına ayrıca hiyerarşik bir dizi öznitelikle gömülmüştür. Bu tezde, önemli semantik çıkarıcı bloğuna odaklanıyoruz ve önerilen yapının uygulanabilirliğini göstermek için video akışı verileri üzerinde gerçek zamanlı bir görüntü işleme uygulaması sunuyoruz. Daha sonra, benimsenen anlamsal temsil ve hedef odaklı filtreleme ile sinyal işleme yapısının geleneksel yaklaşımlara kıyasla veri hızlarında son derece yüksek azalma sağlayabileceğini gösteriyoruz. Son olarak, çok seviyeli özniteliklerin gelişimini izleyerek uzun zaman dilimlerinde önemli yenilik noktalarını belirlemenin bir yolunu gösteriyoruz ve ileriki araştırma konularını tartışıyoruz.