Geri Dön

Online local algorithms for linear discriminant analysis with application to face recognition

Yüz tanıma uygulamalı doğrusal ayırtaç analizi için çevrimiçi yerel algoritmalar

  1. Tez No: 109549
  2. Yazar: GÜLESER KALAYCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

ÖZET Bu çalışmada, sınıf ayrıştırılabilirliğini koruyan öznitelikleri çıkarmak için Doğrusal Ayırtaç Analizi (LDA) gerçekleyen tek katmanlı sinir ağı modeli ve farklı öğrenme algoritmaları önerildi. LDA çözümü genelleştirilmiş özdeger probleminin çözümünü gerektirir, dolayısı ile bu öğrenme algoritmaları genelleştirilmiş özdeger ve özvektörlerin çıkarılması için kullanılır. Algoritmalar ağırlıkların büyüklüğü üzerindeki belli koşullar altında iki farklı yaklaşım kullanılarak bulunmuştur: (i) Düzeltmeli öğrenme (ii) Hebbian öğrenme. Ağ yapısı iki farklı bağlantıdan oluşmaktadır; giriş ünitelerinden çıkış ünitelerine direkt uzanan ileri besleme bağlantısı ve çıkış üniteleri arasındaki yanal bağlantılar. Algoritmalar sadece yerel olmayıp çevrimiçidirler, yani girişler veri akışı olarak düşünülmüştür. Algoritmalar ayrıştıncı güçleri azalan sırada olarak LDA özniteliklerini çıkarmaktadır. Yanal bağlantılara sahip ağ için Hebbian öğrenme algoritmasının yakınsanma analizi yapılmıştır. Bu teorik analize ek olarak yakınsama özelliklerini test etmek için çeşitli öğrenme algoritmalarının detaylı simulasyonu verilmiştir. Çalışma, tanıma performansı önerilen öğrenme ile elde edilmiş özniteliklerin kullanımı ile elde edilen yüz tanıma uygulamasıyla sona ermektedir. XC YÜKSEKÖĞRETİM KUftUU) DOKÜMANTASYON MERKEZİ

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this study, we propose a single-layer neural network structure, and several learning algorithms to perform Linear Discriminant Analysis (LDA) in order to extract features preserving class separability. The solution of LDA requires the solution of Generalized Eigenvalue problem, so these learning algorithms are used for extracting generalized eigenvalues and eigenvectors. The learning algorithms are found by using two distinct approaches: (i) the error correction learning, and (ii) the hebbian / anti-hebbian learning under certain constraints on the norm of the weights. The network structure has two types of connections: the feedforward connection, directed from input units to the output units directly, and the lateral ones extending among the output units. Algorithms are online in addition to being local, namely, the network inputs are considered as a flow of data. The algorithms provide the LDA features that are extracted in descending order of discriminative power. The convergence of the system has been analyzed for an algorithm realizing Hebbian type learning of a neural network structure with lateral connections. In addition to this theoretical discussion, a detailed simulation of various learning algorithms are presented for an experimental test of their convergence properties. The work ends with an application of the theoretical knowledge about the LDA to the face recognition problem to demonstrate the recognition performance using features extracted with the proposed learning rule.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    835247

    Determinant maximization criterion as a normative principle for biologically plausible credit assignment

    Biyolojik olarak makul kredi tahsisi için normatif bir ilke olarak determinant maksimizasyon kriteri

    BARIŞCAN BOZKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN

  2. Tez No

    567883

    Hibrit elektrikli bir kamyon için bulanık mantık tabanlı enerji yönetim sistemi algoritmalarının geliştirilmesi

    Development of fuzzy logic based energy management system algorithms for hybrid electric truck

    HAZAL SÖLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ

  3. Tez No

    737899

    Duruma bağlı Riccati denklemi (SDRE) temelli kontrol yöntemi ve SDRE'nin yaklaşık çözümü

    State dependent riccati equation (SDRE) based control method and approximate solution of SDRE

    HAFSA CEREN DEMİRCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN

  4. Tez No

    201764

    Autopilot design and guidance control of ulisar UUV (unmannded underwater vehicle)

    Ulisar (çok maksatlı ulusal insansız su altı aracı) insansız su altı aracının otopilot tasarımı ve güdüm kontrolu

    KADİR ISIYEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  5. Tez No

    310564

    Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı

    Design of PID controller via support vector regression

    KEMAL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

Geri Dön