Geri Dön

Temel bileşen analizi ve bağımsız bileşen analizi yöntemlerini temel alan bazı görüntü tanıma uygulamaları ve karşılaştırmaları

Some image recognition applications based on principle component analysis and independent component analysis and their comparisons

  1. Tez No: 178921
  2. Yazar: IŞIL YAZAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ATIF ÇAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, 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: 63

Özet

Bu çalışmada, günümüzde birçok alanda kullanılan, Temel Bileşen Analizi ve Bağımsız Bileşen Analizi yöntemlerinin görüntü tanıma alanında yapılan bazı uygulamaları ve karşılaştırmaları analiz edilmiştir. Çalışmanın ?Giriş? bölümünde örüntü tanıma, biyometri, yüz tanıma gibi kavramlar üzerinde durulmuştur. ?Temel Bileşen Analizi Tabanlı Yöntemler? ve ?Bağımsız Bileşen Analizi Tabanlı Yöntemler? bölümlerinde yöntemler üzerine teorik bilgi verilmiştir. ?Yüz Tanıma Deneyleri? bölümünde farklı veritabanlarında Temel Bileşen Analizi ve Bağımsız Bileşen Analizi yöntemleri kullanılarak yapılan deneylerin sonuçlarına yer verilmiştir. ?Sonuç ve Tartışma? bölümünde yöntemlerin kendi içlerinde ve birbirleriyle olan karşılaştırmaları yapılmış, gelecekte yapılması hedeflenen çalışmalardan bahsedilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda, hem temel bileşen analizi hem bağımsız bileşen analizi için önerilen yöntemler olumlu sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, two widely used theories, Principle Component Analysis and Independent Component Analysis have been analysed according to some applications and comparisons within image recognition area. In the first part of the study, some concepts like pattern recognition, biometrics, face recognition are explained. In the second and third part two theories, Principle Component Analysis and Independent Component Analysis are examined theoritically. In the fourth part the application results based on these two theories within different databases are found. In the last part the two methods are compared within each other and according to each other, then the study has been completed by the discussion of the results. Finally, according to the study results, the suggested methods for both principle component analysis and independent component analysis gave good results.

Benzer Tezler

  1. Geomagnetic signal analysis based classification of earthquake magnitudes

    Jeomagnetik işaretlerin çözümlenmesine dayalı deprem şiddeti sınıflandırması

    SHABNAM DERAKHSHAN DILMAGHANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  2. Çok değişkenli yöntemlerde entropi kullanımı: Mutluluk endeksi üzerine bir uygulama

    Using entropy in multivariate methods: An application on the happiness index

    ESRA ÖNCÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ

  3. Performans olgusu bağlamında beden mekan ilişkilerinin araştırılması

    Investigations of body and space relations in the context of performance

    DAMLA DURU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA ERKÖK

    DOÇ. DR. PELİN DURSUN

  4. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  5. Destek vektör makineleri ile karakter tanıma

    Character recognition by support vector machines

    DENİZ ADİL DEMİRCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT