Automatic Image Selection From Images With Similar Contents

Abstract

With the increased use of smart devices, digital cameras and abundance of memory in the devices, the pictures of the same scenes have been taken several times, resulting in a number of images consisting of the same or very similar content. in memory. Manually selecting the good ones is time-consuming as well as error prone. In this paper, the features of the images in the data sets were extracted and machine learning algorithms were applied to successfully classify the images as "good" or "bad" with %97.6 precision and %89.3 recall score.

Akıllı cihaz kullanımının artması, dijital kameraların gelismesi ve cihazlardaki hafıza miktarının artması ile birlikte aynı sahnenin fotografı birden çok kez çekilmeye baslanmıs ve bu durum cihazlardaki fotograflar bölümünün aynı görüntünün birden çok kopyası ile dolmasına yol açmıstır. Bu görüntülerin manuel olarak tespit edilmesi zaman alıcı bir islemdir. Bu çalışmamızda, elimizdeki veri kümesindeki görüntülerin öznitelikleri çıkartılmış ve oluşturulan yeni veri kümesi üzerine makine ög-renmesi yöntemleri uygulanarak görüntülerin "iyi" veya "kötü" olarak %97.6 kesinlik, %89.3 duyarlılık skoru ile başarılı bir şekilde sınıflandırılması saglanmıştır