Classification of textile images
Tekstil resimlerinin sınıflandırılması
- Tez No: 119589
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü sınıflandırma, Sınıflandırma, Tekstil, Image classification, Classification, Textile
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
VI ÖZET Bu tezde, tekstil resimleri çizgili, ekoseli ve puantiyeli resim kategorilerine sınıflandırılmıştır. Çizgili resimler de yatay, dikey, 45 dereceli ve 135 dereceli çizgili resimler gruplarına sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırmada, doğru ve çember özellikleri kullanılmıştır. Doğru özelliklerini tespit etmek için“Line Detection”operatörü, çember özelliğini tespit etmek için“Hough Transform”metodu uygulanmıştır. Çizgi özelliğiyle çizgili ve ekoseli resimler, çember özelliğiyle puantiyeli resimler sınıflandırıldı. Resimlerin sınıflandırılmasında“Manual Thresholding”,“Nearest Neighbor”,“k-Nearest Neighbor”,“Minimum Distance”ve“Manual Thresholding”ile yukardaki diğer sınıflandırma metotlarının birleştirilmesiyle oluşturulan sınıflandırma metotları kullanıldı. Sınıflandırmayı yaptıktan sonra sistemi değerlendirdik ve oldukça iyi sonuçlar elde ettik. Çizgili resimlerin sınıflandırılmasında“Nearest Neighbor with Manual Thresholding”ve“k- Nearest Neighbor with Manual Thresholding and k=5, k=7, k=l 1”en iyi metotlardır. Ekoseli resimlerin sınıflandırılmasında“Nearest Neighbor”ve“Nearest Neighbor with Manual Thresholding”en iyi sonuç aldığımız metotlardır. Puantiyeli resimlerin sınıflandırılmasında ise“Manual Thresholding with Line and Circle Threshold > 0”metodu en başarılı olan metot oldu.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this study, textile images are classified into striped, plaided and speckled image classes. Striped images are also categorized into the classes of horizontal, vertical, 45 and 135 degree lines. Line and circle features are used for the classification. To detect line and circle features, it is applied to line detection operator and Hough transform method respectively. With the line feature, striped and plaided images are classified, but speckled images are classified with circle feature. For the classification of the textile images, it is used some classification methods as Manual. Thresholding, Nearest Neighbor, ^-Nearest Neighbor, Minimum Distance. After the evaluation of the system, we have found that the best methods to classify striped images are“Nearest Neighbor with Manual Thresholding”and“^-Nearest Neighbor with Manual Thresholding and £=5, k=7, kr=\ 1”. The best methods to classify plaided images are“Nearest Neighbor”and“Nearest Neighbor with Manual Thresholding”. The best method to classify speckled images is“Manual Thresholding with Line and Circle Threshold > 0”. The results of the classification are quite successful.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme kullanılarak tekstil desenlerinin sınıflandırılması
Classification of textile patterns using deep learning
ERHAN ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAydın Adnan Menderes ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RIFAT AŞLIYAN
- Yüksek benzerlikli nesnelerin makine öğrenmesi tabanlı sınıflandırılması
Classification of high-similarity objects based machine learning
CANAN TAŞTİMUR TEMİZ
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN AKIN
- Derin öğrenme yöntemi ile kumaş hatalarının otomatik tespiti ve sınıflandırılması
Automatic detection and classification of fabric defects with deep learning method
SAFA ZENHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep İslam Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İPEK ATİK
- Derin öğrenme ve görüntü işleme kullanılarak kumaş hatalarının tespit edilmesi ve sınıflandırılması
Detection and classification of fabric defects using deep learning and image processing
UĞUR CAN TOPÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKUN DENİZ
- Beden imgesinin sanat nesnesi olarak tekstil malzemesiyle ifadesi
Expression of the body as an art object throught textile material
DEFNE BOZBIYIK
Sanatta Yeterlik
Türkçe
2024
Güzel SanatlarHaliç ÜniversitesiTekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÜRGÜLER