Abstract
Son yıllarda, dijital kütüphanelerin ve video veritabanlarının büyümesi nedeniyle, videolardan aktivitelerin otomatik olarak tespit edilmesi ve büyük veri kümelerinden örüntülerin elde edilmesi ön plana çıkmaktadır. Görüntüden nesne algılama, çeşitli uygulamalar için bir araç olarak kullanılır ve video sınıflandırmanın temelidir. Videolardaki bilgilerin zaman sürekliliği kısıtlaması olduğundan, videolardaki nesneleri tanımlamak tek görüntüye göre daha zordur. Bilgisayarlı görme alanındaki gelişmelerin ardından, makine öğrenmesi ve derin öğrenme için açık kaynaklı yazılım paketlerinin kullanımı ve donanım teknolojilerinde yaşanan gelişmeler, yeni yaklaşımların geliştirilmesine imkân sağlamıştır. Bu çalışmada, video üzerinde spor dallarının sınıflandırılmasına yönelik derin öğrenme tabanlı bir sınıflandırma modeli geliştirilmiştir. CNN kullanılarak geliştirilen modelde, VGG-19 ile öğrenme aktarımı uygulanmıştır. 32827 adet frame üzerinde, CNN ve VGG-19 modelleri kullanılarak yapılan deneysel çalışmalar, VGG-19’un %83 doğruluk oranı ile CNN’den daha başarılı bir sınıflandırma performansına sahip olduğunu göstermiştir.
Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
