Görüntü tanıma uygulamalarında tensörel ortak bileşen yöntemleri
Tensor based common component methods in image recognition applications
- Tez No: 178905
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. ATIF ÇAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü tanıma, Sınıflandırma, Image recognition, Classification
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, sayısal görüntü tanıma uygulamalarında kullanılabilecek, ortak bileşen öznitelikleri üzerinden, vektörel yöntemlerden daha iyi tanıma başarımlarını gerçekleştirebilen yeni yöntemler sunulmuştur. Tensörel ortak bileşen yöntemleri olarak adlandırılan bu yeni yöntemlerde, tensör biçiminde temsil edilen veri örneklerinin orijinal yapısını değiştirme zorunluluğu yoktur. Çalışmada, üç farklı tensörel ortak bileşen yöntemi önerilmiştir. Yöntemlerden birincisi, yetersiz veri durumu için ortak vektör yaklaşımının tensör cebirine doğal bir genişlemesidir. İkinci yöntem, yüksek dereceden tekil değer ayrıştırmasına dayanan farklı bir yöntemdir. Üçüncü yöntemse, yüksek dereceden tekil değer ayrıştırması temeline dayanan tensörel ortak bileşen yönteminin multilineer diskriminant analizi kavramlarıyla birleştirilmiş olan yeni bir biçimidir. Yöntemlerin sayısal görüntü tanıma başarımları, çeşitli yüz veritabanları ve bir nesne veritabanı üzerinde yapılan deneylerle test edilmiş ve uygulamalar sonucunda genelde başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, new methods which can be used in digital image recognition applications on common component features to achieve better recognition efficiencies than vector based methods have been presented. For these new methods, called as tensor based common component methods, there is no obligation of conversion of the form of the data samples which are represented by tensors. In the present study, three tensor based common component methods have been proposed. The first method is the natural extension of the common vector method for the insufficient case into the tensor algebra. The second method is a different method which is based on higher order singular value decomposition. The third method is a new form of the higher order singular value decomposition based common component method in connection with multilinear discriminant analysis concepts. Digital image recognition efficiencies of the methods have been tested by making the experiments on some face databases and an image database. It has been observed that the application results have been found to be successful in general.
Benzer Tezler
- Machine vision uygulamalarında otomatik tanıma ve ölçme işlemleri için çapraz korelasyonu kullanarak bir bilgisayar programı geliştirilmesi
Development of a computer program for the automatic recognition and measurement in the machine vision applications using cross correlation
UĞUR ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SITKI KÜLÜR
- Object recognition and localization with ultrasonic imaging in robotics applications
Robot uygulamalarında ultrasonik görüntüleme ile nesne tanıma ve yerleştirme
HASAN KIRAĞI
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ERSAK
- Cuda tabanlı görüntü işleme ve bir paralel yüz tanıma uygulaması
Cuda-based image processing and a parallel facial recognition application
FİKRİYE ATAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DENİZ DAL
- Representing images and regions for object recognition
Nesne tanıma için görüntü ve bölgelerin betimlenmesi
İLKER BUZCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Near-infrared image based face recognition
Yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma
NİL SERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN