Görüntü veri setlerindeki aykırı örneklerin belirlenmesi
Identification of outliers in image datasets
- Tez No: 1022177
- Danışmanlar: DOÇ. DR. METİN TURAN, PROF. DR. MEHMET SEZGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde veri setlerindeki aykırı örnek bulma problemini çözmeye odaklanılmıştır. Günümüzde, endüstri, tıp, sosyal ağlar, finans, veri ağları vb. gibi alanların neredeyse tamamında hayati bilgiler sağlayan birçok istatistiksel veri seti bulunmaktadır. Bu verilerin az bir kısmı, verilerin çoğunluğundan bilinçli olarak saparak, aykırı değer olarak adlandırılan bir anormallik oluşturmaktadır. Bu aykırı değerlerin belirlenmesi 2 büyük fayda sağlamaktadır. Birincisi makine öğrenmesi eğitimini daha yüksek bir başarıya ulaştırmaktadır. İkinci faydası ise aykırı örnekler veri setlerinin bulunduğu alandaki oluşan ve beklenmeyen anormal durumları ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışmada aykırı örnek belirleme algoritmaları ölümcül bir kanser türü olan cilt kanseri, melanomun, teşhis performansını artırmak için kullanılmıştır. Tezin birinci kısmında Fourier şekil tanımlayıcılarının spektral enerji dağılımına dayalı, eğim adı verilen yeni bir özellik ile desteklenen bir Yapay sinir Ağı ile melanom teşhisi %94 başarı ile yapılmıştır. Tezin ikinci kısmında başarısız olarak belirlenen %6'lık kısım Tek Sınıflı Destek vektör Makinesi algoritması ile aykırı örnek belirlemesi yapılarak %70 oranında düzeltilerek toplam başarım %98'e çıkarılmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis focuses on solving the problem of finding outliers in datasets. Today, numerous statistical datasets provide vital information in almost all fields, including industry, medicine, social networks, finance, and data networks. A small portion of this data intentionally deviates from the majority, creating an anomaly called an outlier. Identifying these outliers offers two major benefits. Firstly, it improves the success rate of machine learning training. Secondly, it reveals unexpected anomalies in the datasets containing outliers providing vital information in that field. In this study, outlier detection algorithms were used to improve the diagnostic performance of melanoma, a deadly type of skin cancer. In the first part of the thesis, melanoma diagnosis was achieved with 94% success using an Artificial Neural Network supported by a novel feature called slope, based on the spectral energy distribution of Fourier shape descriptors. In the second part, the 6% of cases identified as unsuccessful were corrected by 70% using a One-Class Support Vector Machine algorithm for outlier detection, bringing the total success rate to 98%.
Benzer Tezler
- Fractional-order derivative based adaptive methods for control and optimization
Kontrol ve optimizasyon için kesir mertebeli türev tabanlı adaptif yöntemler
MERT CAN KURUCU
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
PROF. DR. İBRAHİM EKSİN
- Transfer learning effects on image steganalysis with pre-trained deep residual neural network model
Önceden eğitilen derin artıklı sinir ağları modeli ile görüntü steganalizinde transfer öğrenmenin etkileri
SELİM ÖZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Şehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENSAR GÜL
DR. AHMET FATİH MUSTAÇOĞLU
- Bilgisayar ağ trafiğinin sinyal düzeyinde incelenerek yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of computer network traffic with artificial neural networks by examining at signal level
MUNİP GEYLANİ
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYHAN AKBAL
DOÇ. DR. MUSA ÇIBUK
- Aydınlatmanın görüntü işleme problemlerine etkisinin yapay zeka teknikleri kullanılarak analizi
Analysis of the effect of lighting on image processing problems using artificial intelligence techniques
BİRKAN BÜYÜKARIKAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN ÜLKER
- Beyin tümörlerinin ileri görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri kullanılarak bilgisayar destekli tespiti
Computer-aided detection of brain tumors using advanced image processing and pattern recognition techniques
SEDA KAZDAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BUKET DOĞAN
PROF. DR. ALİ YILMAZ ÇAMURCU