Nearest-neighbor based metric functions for indoor scene recognition

İç mekan tanıma, insan yapımı yapıların yüksek sınıf içi varyasyonlar ve sınıfarası benzerlikler göstermesi sebebiyle klasik mekan tanıma alanının zorlu birproblemidir. Resmin bütüncül temsillerini çıkarmak gibi en ileri mekan tanımateknikleri iç mekanlarda düşük performans göstermektedirler. Nesnelerin belirlenmesive ardından onların mekanlarla ilişkilendirilmesi gibi ara kademeler kullanandiğer yöntemlerin de oldukça karmaşık bir ortamda nesnelerin başarıyla lokalizeedilmesi ve tanınması handikapları vardır.Kodkitabı olarak da bilinen görsel kelimeler kümesi tekniğinden faydalanaraken yakın komşu yöntemine dayalı bir metrik fonksiyonu ile bu zorluklarınüstesinden gelebilen bir sınıflandırma yöntemi öneriyoruz. Kodkitabı oluşumuöznitelik uzayının mozaikleştirilmesi olarak ele alınırsa, verilen bir resim için,öznitelik vektörlerinin Voronoi hücrelerinin ortalarına olan öğrenilmiş ağırlıklıuzaklıklarının resmin kategorisi için güçlü bir gösterge olduğunu gözlemledik.Yöntemimiz tek bir tanımlayıcı ile bir iç mekan testinde en gelişmiş yaklaşımlarıgeçmekte ve genel bir mekan veri kümesinde rekabetçi sonuçlar üretmektedir.Bu çalışmada her ne kadar temel sorunumuz iç mekan kategorizasyonu olsa da,önerilen metrik fonksiyonunu otomatik etiketleme problemine de bir temel uygulamaoluşturmak için kullanıyoruz. Gittikçe artan sayısal medya ile, otomatik olarak resimlereanlamsal etiketler çıkarma problemine son on yılda araştırmacılar büyük ilgigöstermişlerdir. Bu tarz içerikleri manüel olarak etiketlemek gibi geleneksel yaklaşımlarçok bıktırıcı ve zaman harcayıcı olarak değerlendirilmektedir. Bu neden resimlerianlamsal olarak başarıyla açıklayan anahtar kelimelerle otomatik olarak etiketleme,çözülmeyi bekleyen önemli bir sorundur.