System parameter adaptation based on image metrics for automatic target detection
Görüntü ölçütleri kullanımı ile otomatik hedef tesbit sistemleri için parametre adaptasyonu
- Tez No: 153333
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Otomatik Hedef Tespiti, Görüntü Ölçütleri, Performans Modeli, Deneysel Tasarım vı, Automatic Target Detection, Image Metrics, Performance Models, Experimental Design IV
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ GÖRÜNTÜ ÖLÇÜTLERİ KULLANIMI İLE OTOMATİK HEDEF TESPİT SİSTEMLERİ İÇİN PARAMETRE ADAPTASYONU KUREKLİ, Kenan Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Gözde Bozdağı AKAR Nisan 2004, 88 sayfa Otomatik nesne tespiti son yıllarda üzerinde çalışmaların yoğunlaştığı önemli bir araştırma alanıdır. Uygulamaları kapsamında tıbbi görüntüleme, robot görüşü, keşif ve askeri hedef tespiti bulunan otomatik nesne tespit çalışmalarında askeri alana yoğun önem verilmiştir. Bu alanda, çeşitli algılayıcılardan gelen işaretler üzerinden otomatik hedef tespiti ve sahne analizi yapılmaya çalışılmıştır. Otomatik hedef tespit çalışmalarında önemli problemlerden biri her senaryoda çalışabilecek sistemler geliştirmek olmuştur. Bugüne kadar geliştirilen sistemlerin vbüyük kısmı bu konuda yetersiz kalmaktadır ve bu konu çözülene kadar otomatik hedef tespit sistemlerinin savaş alanında kullanımı soru işareti olarak kalacaktır. Bu tez çalışmasında parametreli otomatik hedef tespit sistemlerini, değişen çalışma senaryolarında, görüntü ölçütlerine göre performansı arttıracak şekilde uyumlayan bir metodoloji anlatılmaktadır. Metodoloji, deneysel olarak elde edilmiş, görüntü ölçütleri ve sistem parametrelerinin bir fonksiyonu olan performans modellerini sistem performansını optimize etmek için kullanmaktadır. Optimizasyon sistem çalışması sırasında, gelen görüntülerden elde edilen ölçütlerin kullanılması ve buna bağlı olarak sistem parametrelerinin değiştirilmesiyle sağlanmaktadır. Önerilen metodolojinin tanımlanması ve test edilmesi için örnek bir otomatik hedef tespit sistemi geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT SYSTEM PARAMETER ADAPTATION BASED ON IMAGE METRICS FOR AUTOMATIC TARGET DETECTION KÜREKLI, Kenan M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Gözde Bozdağı AKAR April 2004, 88 pages Automatic object detection is a challenging field which has been evolving over decades. The application areas span many domains such as robotics inspection, medical imaging, military targeting, and reconnaissance. Some of the most concentrated efforts in automatic object detection have been in the military domain, where most of the problems deal with automatic target detection and scene analysis in the outdoors using a variety of sensors. One of the critical problems in Automatic Target Detection (ATD) systems is multi- scenario adaptation. Most of the ATD systems developed until today perform unpredictably i.e. perform well in certain scenarios, and poorly in others. Unless mATD systems can be made adaptable, their utility in battlefield missions remains questionable. This thesis describes a methodology that adapts parameterized ATD systems with image metrics as the scenario changes so that ATD system can maintain better performance. The methodology uses experimentally obtained performance models, which are functions of image metrics and system parameters, to optimize performance measures of the ATD system. Optimization is achieved by adapting system parameters with incoming image metrics based on performance models as the system works in field. A simple ATD system is also proposed in this work to describe and test the methodology.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme modellerinin transfer öğrenme ile farklı veri setleri üzerindeki performanslarının karşılaştırılması
Comparative performance analysis of deep learning models on different datasets using transfer learning
GÜLAHMET YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU ÇARKLI YAVUZ
- Accelerated MRI sampling and reconstruction with reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile hızlandırılmış MRG örnekleme ve geriçatımı
RURU XU
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. İLKAY ÖKSÜZ
- Deprem sonrasında binaların hasar tespitinde kullanılan yapay öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of machine learning algorithms used in post-earthquake building damage assessment
SERHAT MÜRSEL KÖROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- Mı̇yokart perfüzyon sı̇ntı̇grafı̇sı̇nde ı̇skemı̇ tespı̇t edı̇len hastalarda koroner arter hastalığı tanısında yapay zeka uygulamalarının rolü
The role of artificial intelligence applications in the diagnosis of coronary artery disease in patients with ischemia detected on myocardial perfusion scintigraphy
HİLAL YILDIZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYHAN KARAÇAVUŞ
- Tromboanjiitis obliterans (Buerger hastalığı) hastalarındaintravenöz ilioprost tedavisinin distal kan akımı üzerineorta dönem etkisinin klinik ve in silico yöntemlerleklopidogrel ve asetil salisilik asit direnci ilekarşılaştırılarak incelenmesi
Investigation of the mid-term effect of intravenous iloprost treatment on distal blood flow in patients with thromboangiitis obliterans (Buerger's disease), compared with clopidogrel and acetylsalicylic acid resistance using clinical and in silico methods
İREM CANIAZ KINALI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Göğüs Kalp ve Damar Cerrahisiİstanbul ÜniversitesiKalp ve Damar Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLGÜN BOZBUĞA