Geri Dön

Örüntü tanıma ve görüntü analizinde rasgele yapay sinir ağı kullanımıyla boolean rasgele kümelerin modellenmesi

Modelling boolean random sets for pattern recognition and image analysis by using random neural network

PDF İndir

  1. Tez No: 185899
  2. Yazar: TANSU KÜÇÜKÖNCÜ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ÖMER L. GEBİZLİOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 177

Özet

ÖZETDoktora TeziÖRÜNTÜ TANIMA ve GÖRÜNTÜ ANALİZİNDE RASGELE YAPAY SİNİR AĞIKULLANIMIYLA BOOLEAN RASGELE KÜMELERİN MODELLENMESİTansu KÜÇÜKÖNCÜAnkara ÜniversitesiFen Bilimleri Enstitüsüİstatistik Anabilim DalıDanışman : Prof. Dr. Ömer L. GEBİZLİOĞLUDoğrusal ya da doğrusal olmayan işleçlerle şekillerden elde edilen çıktılara istatistikselyöntemlerin uygulanmasına dayanan istatistiksel şekil inceleme çalışmaları, Rasgele Kümelerve Boolean modeli gibi şekilleri tanımlayıcı ve Matematiksel Morfoloji gibi şekillerinincelenmesinde kullanılan işleçler ve yöntemler sağlayıcı ve Rasgele Yapay Sinir Ağları(RYSA) gibi genel amaçlı çözüm yöntemleri sağlayıcı kuramsal çalışmalarla desteklenmektedir.Bu çalışmada Boolean rasgele kümeler RYSA yardımıyla görüntü analizi ve örüntü tanımaçerçevesinde modellenmiştir. Rasgele Kümeler ve Boolean modeli, Matemetiksel Morfoloji veRYSA ilk kez bir uygulamada bir arada kullanılmıştır. Boolean rasgele kümelerinincelenmesinde ve modellenmesinde ilk kez yapay sinir ağlarından yararlanılmıştır. Çok girdiliVE ve VEYA işleçleri RYSA ile ilk kez gerçeklenmiştir. Morfolojik işleçler, RYSA ile ilk kezgerçeklenmiştir.Geliştirilen yöntem, düzgün sınırlı kesikli Boolean rasgele küme (DSKBRK) görüntülerininincelenmesi için tasarlanmıştır. Yöntem, sentetik, doğal, ve farklı algılayıcılardan elde edilenDSKBRK görüntülerinin incelenmesine uygun olup, geniş bir yelpazede uygulama gizilgücünesahiptir.Bu çalışmada Boolean model parametresi olarak büyüklük ölçüleri, şekil büyüklüğü dağılımı,yoğunluğu, spektrumu, ve beklenen değeri kullanılmıştır. Boolean model parametreleri,DSKBRK görüntülerinin morfolojik eleklerden geçirilerek elde edilen verilerle, deneyseltahmin edici yöntemi, ve Monte Carlo tahmin edici yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir.Monte Carlo yönteminde Boolean Rasgele Kümelerin benzetişimi, iki boyutlu Poissonbenzetişim yöntemi ile yapılmıştır. Morfolojik elekler, aşınma ve genişleme kombinasyonlarıolan açılış ve kapanış işlemleridir, ve çok girdili VE ve VEYA işlemlerinin kombinasyonlarınıyerine getiren RYSA mimarileri ile gerçeklenmiştir.2007, 165 sayfaAnahtar Kelimeler : Rasgele Küme, Boolean Modeli, Matematiksel Morfoloji, MatematikselBiçimbilim, Rasgele Yapay Sinir Ağı, Deneysel Tahmin Edici, Monte Carlo Tahmin Edicisi,Şekil Analizi, Görüntü Analizi, Örüntü Tanıma

Özet (Çeviri)

ABSTRACTPh.D. ThesisMODELLING BOOLEAN RANDOM SETS FOR PATTERN RECOGNITION AND IMAGEANALYSIS BY USING RANDOM NEURAL NETWORKTansu KÜÇÜKÖNCÜAnkara UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment of StatisticsSupervisor : Prof. Dr. Ömer L. GEBİZLİOĞLUStatistical shape analysis studies, which are based on application of statistical methods to dataextracted from shapes via linear or nonlinear operators, are supported with theoretical studiessuch as Random Sets and Boolean model, which are descriptive for shapes, and MathematicalMorphology, which provides operators and methods to analyze shapes, and Random NeuralNetworks (RNN) that provide general purpose solution methods.In this study, Boolean random sets are modelled by using RNN from the perspective of imageanalysis and pattern recognition. For the first time Random Sets and Boolean Model,Mathematical Morphology, and RNN are used together in an application. Also among the firststhat are done in this thesis work comprise neural networks to analyze and to model Booleanrandom sets, and multiple input AND and OR functions and morphological operators that areimplemented by using RNN.The developed method is designed to analyze uniformly bounded discrete boolean random sets(UBDBRS). It is appropriate for analyzing images which can be synthetic, natural, and obtainedfrom different sensors. It also has an application potential in a wide spectrum.In this study, size measures such as shape size distribution, density and spectrum, and expectedvalue are used as Boolean model parameters. Boolean model parameters are estimated by usingexperimental estimator and Monte Carlo Estimator, with data obtained morphologically sievingUBDBRS images. Boolean Random Sets are simulated for Monte Carlo method via twodimensional Poisson simulation. Morphological sieves are opening and closing functions whichare combinations of erosion and dilation, and are implemented via RNN architectures whichperforms multiple input AND and OR functions.2007 , 165 pagesKey Words : Random Set, Boolean Model, Mathematical Morphology, Random NeuralNetwork, Experimental Estimator, Monte Carlo Estimator, Shape Analysis, Image Analysis,Pattern Recognition

Benzer Tezler

  1. Tez No

    768890

    A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Tez No

    243594

    Hiperspektral görüntülerin eğiticisiz bölütlenmesi

    Unsupervised segmentation of hyperspectral images

    GÖKHAN BİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SARP ERTÜRK

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  3. Tez No

    327229

    Kümeleme analizinde melez evrimsel algoritmalar üzerine bir çalışma

    A study of hybrid evolutionary algorithms for cluster analysis

    AYTUĞ ONAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. SERDAR KORUKOĞLU

  4. Tez No

    438841

    Smart monitoring of worm gears

    Sonsuz dişlilerin akıllı izlemesi

    BERKAN HIZARCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mekatronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKİ KIRAL

  5. Tez No

    384933

    An embedded design and implementation of a facial expression recognition system

    Yüz ifadelerini tanıma sistemi gömülü sistem tasarım ve uygulaması

    ÖMER SÜMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

Geri Dön