Örneksiz öğrenme yöntemi ile görsel yerler üzerinden tanıma gerçekleştirme

Resimler üzerinden tanıma gerçekleştirme halen üzerinde sıkça çalışılan bir konu olmakla beraber gün geçtikçe ihtiyacın da arttığı bir alandır. Örneksiz Öğrenme yöntemi ile daha az veri üzerinde çalışılmakta olduğu için ve gerçek hayat senaryolarına yakın olması itibariyle önceden görülmemiş ve lokasyonu bilinmeyen görsel yerler üzerinden tanıma işleminde kullanılmasının yararlı olacağı düşünülmüştür. Literatürde Örneksiz Öğrenme yöntemi yaklaşımı ile şehir, ülke ve kıta bazında bir tanıma işleminin gerçekleştirilmesi konusunda örnek olabilecek bir çalışmaya rastlanmamıştır. Tanıma işleminin güçlendirilmesi için uzaklık metotları, üç boyutlu histogram ve GIST (resim içerisindeki karakteristik özelliklerin kodlanmış hali) veri seti üzerinden çıkartılarak yer tahmini işleminde kullanılmıştır. Bu çalışmada farklı şehirlerin yer aldığı yeni bir veri seti oluşturulmuş olup, görülmemiş bir yer resmi üzerinden tahminin ancak önceden benzer yerler üzerinden gerçekleşen öğrenme işlemi sayesinde yapılabileceği için çalışmada alınmış olan bazı kararlar da anlatılmıştır. Çalışma kapsamında normal öğrenme tekniği ile kıyaslama yapılıp Örneksiz Öğrenme yönteminin avantajları anlatılmıştır. Tüm sonuçlar incelendikten sonra standart Örneksiz Öğrenme metodunun genelleştirilmiş ve test zamanında sadece test kümesi üzerinde çalışan versiyonundan daha iyi çalıştığı görülmüştür. Ek olarak genelleştirilmiş ve test zamanında eğitim ve test kümesi üzerinde çalışan versiyonun en iyi sonuçlar verdiği ve normal öğrenme tekniği ile kıyaslanabilir olduğu görülmüştür.