Journal Article

·2021 OPEN ACCESS

Süper Piksel Tabanlı Otomatik Kanlı Bölge Tespit Sistemi

Ömer Faruk DURSUN YTU , H. İrem Türkmen YTU

International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences

Abstract

İnternet kullanımının gittikçe yaygınlaşması daha fazla insanın şiddet ve korku içerebilecek içeriğe erişme riskini arttırmıştır. Bu durum internet üzerindeki içeriğin diğer medya araçlarına göre daha az denetlenmesi ile birleştiğinde özellikle çocuklar ve bu tip içeriğe karşı hassas olan kişiler için önlemler alınması gereği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada renk ve doku özellikleri kullanılarak kan içeren görüntülerin tespitini yapabilecek süper piksel tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Öncelikle kan görüntüsü içeren ve içermeyen fotoğraflardan oluşan bir veri seti hazırlanmış ve bu veri setindeki resimlere süperpiksel bölütleme metodu uygulanarak anlamlı, renk ve doku özellikleri bakımından benzer parçalar elde etmek amaçlanmıştır. Sistemin başarısına etkisinin ölçülmesi amacı ile bölütleme algoritmasının oluşturacağı süperpiksel sayısı üç farklı üst sınır ile denenmiştir. Bölütleme algoritmasından elde edilen parçalardan renk ve doku özellikleri çıkartılmış ve destek vektör makinesi yardımı ile kanlı bölge tespiti yapabilecek modeller oluşturulmuştur. Modeller oluşturulurken başarıları karşılaştırmak amacı ile çeşitli çekirdek fonksiyonları denenmiştir. Önerilen sistemde ortalama %96 doğruluk elde edilmiştir

Keywords

Physics Gynecology Medicine

Subject Areas

Video Surveillance and Tracking Methods ·Computer Vision and Pattern Recognition ·Physical Sciences
Face and Expression Recognition ·Computer Vision and Pattern Recognition ·Physical Sciences
Advanced Image and Video Retrieval Techniques ·Computer Vision and Pattern Recognition ·Physical Sciences