Sınıf içi ve sınıflar arası dağılımlardan elde edilen ölçütlerin birleştirilerek fonem tanımada kullanılması
Combining criteria obtained from within and between class scatters for phoneme recognition
- Tez No: 184018
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. RİFAT EDİZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sınıflandırıcı birleştirme, sesli tanıma, altuzay yöntemleri, ortakvektör yaklaşımı, doğrusal ayırtaç analizi, Combining classifier, vowel recognition, subspace methods, commonvector approach, linear discriminant analysis
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
SINIF İÇİ ve SINIFLAR ARASI DAĞILIMLARDAN ELDE EDİLENÖLÇÜTLERİN BİRLEŞTİRİLEREK FONEM TANIMADA KULLANILMASIMehmet KOÇÖZETSınıflandırıcı birleştirmedeki amaç örüntü tanımada en iyi sınıflandırmabaşarımını elde etmektir. Sınıflandırıcıların üstün özelliklerini birleştirerek daha iyisınıflandırma yapılabilir. Sınıflandırıcı topluluğunun başarımı, sınıflandırıcıların tekbaşlarına kullanılmasıyla elde edilen başarımdan daha iyi olacaktır. Örüntü sınıflamadasınıf içi ve sınıflar arası dağılımları kullanan ölçüt sınıflandırma başarımını arttıracaktır.Bu çalışmada, sırasıyla sınıf içi ve sınıflar arası dağılımlardan ortak vektöryaklaşımı(OVY) ve ana bileşen analizi(PCA) kulanarak elde edilen sınıflandırıcılaryapay sinirağı ile birleştirilmiştir. İki-sınıf problemi için hedeflenen sınıflandırıcınınbaşarımı, iki boyutlu yapay veriler ve TIMIT veri tabanındaki seslilerinsınıflandırılmasından elde edilmiştir. Sınıflandırıcının başarımı ayrıca sınıf içi ve sınıflararası dağılımları kullanan doğrusal ayırtaç analizi(LDA)'nin başarımları ilekarşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
COMBINING CRITERIA OBTAINED FROM WITHIN AND BETWEEN CLASSSCATTERS FOR PHONEME RECOGNITIONMehmet KOÇSUMMARYThe aim of classifier combination is to achieve the best classificationperformance in pattern recognition. Better classification can be achived by combining thesuperior charecteristics of the classifiers. The performance of ensemble classifier will bebetter than the performace of each individual classifiers. In pattern classification, themetric that considers within-class and between-class scatters will improve theclassification performance. In this study, the classifiers that are derived from within-classand between-class scatters using the common vector approach(CVA) and the principalcomponent analysis(PCA) respectively are combined in a neural network architecture.The performance of purposed classifier for two-class problem is obtained from theclassification of two dimensional artificial data and the vowels in TIMIT database. Theperformance of the classifier is also compared with the performance of lineardiscriminant analysis(LDA) that uses within-class and between-class scatters.
Benzer Tezler
- Sınıf içi ve sınıflar arası saçılmaya duyarlı ortak uzamsal örüntüler ile motor hareket hayalinin tanınması
Motor imagery recognition with within class and between class scatter sensitive common spatial patterns
MECİT EMRE DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Fiziksel etkinlik kartları uygulamalarının 1. ve 2. sınıf öğrencilerinin hareket becerilerinin kazanımına etkisi
The effect of physical activity card sapplications on the acquisition of movoment skills of 1st and 2nd grade students
GÜNER KAPTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
SporMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN BOZKURT
- REBA yönteminin sınıf içi ve sınıflar arası güvenirliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of inter-class and intra-class reliability of REBA method
GÜLÇİN ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE ESEN
- A multilevel structural model of mathematical thinking in derivative concept
Türev kavramındaki matematiksel düşünmenin çok aşamalı yapısal modeli
UTKUN ÖZDİL
Doktora
İngilizce
2012
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHİYE UBUZ
- Örüntü tanımada altuzay metriklerinin birleştirilmesi
Combining with the subspace metrics on pattern recognition
ŞÜKRAN KÜNKÇÜ
Doktora
Türkçe
2008
Bilim ve TeknolojiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATALAY BARKANA