Filtreler

2011 - 20192
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

search.filters.applied.f.publicationcategory: Konferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı × Konu: Data structures ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Yayın
    Kodlayıcı destekli video çerçeve hız artırımı
    (IEEE, 2011) Çizmeci, Burak; Ateş, Hasan Fehmi
    Videoda çerçeve hız artırımı (ÇHA), devinim denkleştirme yöntemlerinin kullanılmasıyla hareketlerin daha keskin ve sürekli gösterimini sağlayarak görsel kaliteyi artırmaktadır. Fakat, devinim kestiriminde karşılaşılan problemler ÇHA başarımını etkileyen yapaylıklara neden olabilmektedir. Bu bildiride, kodlayıcı desteği ile kodçözücüdeki ÇHA art işleminin başarımını artıran bir yaklaşım önermekteyiz. Bu yaklaşımda, kodlayıcı, ÇHA sırasında yardımcı olabilecek yan bilgiyi türetip kodlayarak kodçözücüye göndermektedir. Kodçözücü, bu yan bilgiyi kullanarak ÇHA ile daha kaliteli çerçeveler sentezleyebilmektedir. Geliştirilen algoritma, ÇHA sırasında özellikle kapatmadan kaynaklanan yapaylıkları azaltarak önemli görsel kalite kazançları sağlamaktadır. Ayrıca çeşitli video içeriklerinde kodlayıcı destekli ÇHA ile sentezlenen çerçevelerin ortalama PSNR değerlerinin, aynı bithızında H.264 standardı ile kodlanan B-çerçevelere göre daha yüksek olduğu gözlenmiştir.
  • Küçük Resim
    Yayın
    An open, extendible, and fast Turkish morphological analyzer
    (Incoma Ltd, 2019-09) Yıldız, Olcay Taner; Avar, Begüm; Ercan, Gökhan
    In this paper, we present a two-level morphological analyzer for Turkish which consists of five main components: finite state transducer, rule engine for suffixation, lexicon, trie data structure, and LRU cache. We use Java language to implement finite state machine logic and rule engine, Xml language to describe the finite state transducer rules of the Turkish language, which makes the morphological analyzer both easily extendible and easily applicable to other languages. Empowered with a comprehensive lexicon of 54,000 bare-forms including 19,000 proper nouns, our morphological analyzer is amongst the most reliable analyzers produced so far. The analyzer is compared with Turkish morphological analyzers in the literature. By using LRU cache and a trie data structure, the system can analyze 100,000 words per second, which enables users to analyze huge corpora in a few hours.