Geri Dön

Görüntü tanıma uygulamalarında tensörel ortak bileşen yöntemleri

Tensor based common component methods in image recognition applications

PDF İndir

  1. Tez No: 178905
  2. Yazar: HASAN SERHAN YAVUZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. ATIF ÇAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

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

  1. Tez No

    416444

    Representing images and regions for object recognition

    Nesne tanıma için görüntü ve bölgelerin betimlenmesi

    İLKER BUZCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

  2. Tez No

    315269

    Near-infrared image based face recognition

    Yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma

    NİL SERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. Tez No

    252663

    Örüntü tanıma uygulamalarında fraktal boyut yardımıyla öznitelik çıkarımı

    Feature extraction by fractal dimension in pattern recognition applications

    EFNAN ŞORA GÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELÇUK CANBEK

  4. Tez No

    598751

    A novel and efficient method for face recognition using original and symmetrical samples

    Orijinal ve simetrik örnekleri kullanarak yüz tanımı için yeni ve etkili bir yöntem

    SAAD OMRAN ELHASHMI ALLAGWAIL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN SERDAR GEDİK

  5. Tez No

    78044

    Image classification by means of pattern recognition techniques

    Başlık çevirisi yok

    CUMHUR GÜZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ

Geri Dön