Örüntü tanıma amaçlı doğrusal olmayan yöntemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
An application and development of nonlinear methods for pattern recognition
- Tez No: 212103
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT EKİNCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Temel bileşenler analizi, Örüntü tanıma, Principal components analysis, Pattern recognition
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son zamanlarda görünüşe dayalı tanıma yaklaşımı, örüntü tanıma alanında önemli bir araştırma konusu olmuştur. Modele dayalı yaklaşımların problemlere özgü olması ve çıkartılan özniteliklerin uygun seçilmesindeki zorluk, görünüşe dayalı yaklaşımları daha etkin ve popüler yapmıştır. Yüz, avuç içi, iris gibi biometriklerin tanınması, nesne türlerinin belirlenmesi, tıbbî tanıma uygulamaları, tam veya kısmî olarak görünüşe dayalı yaklaşımlarla yapılmaktadır. Bu çalışmada, nesneleri daha iyi karakterize edebilmek amacıyla yüksek istatistiği sağlayan doğrusal olmayan yaklaşımların kullanılması önerilmektedir. İlk aşama olarak örüntüler öznitelik ayrıştırma ile tayfsal domene aktarılmış, bu domende başarıyı etkilemeyen veya gürültü içeren bilgiler elenmiştir. Daha sonra doğrusal yöntemleri işlem karmaşıklığına neden olmadan doğrusal olmayan biçime dönüştüren çekirdek kavramı üzerinde durularak, öznitelik ayrıştırma için doğrusal ve doğrusal olmayan yaklaşımlar karşılaştırılmıştır. Örüntü tanımada son aşama olan sınıflandırmada ise temel yöntemlerin yanında güncel bir yaklaşım olan SVM ele alınmıştır. Önerdiğimiz yöntem avuç izi veritabanlarında uygulanmıştır. Sonuçlara bakıldığında yapılan çalışmanın oldukça başarılı olduğu görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Recently, appearance based recognition approach became an important research topic in pattern recognition area. Model based approaches are special to the problem and proper selection of extracted features are very difficult. Therefore, appearance based approaches become more effective and popular. Applications for recognition of biometrics, e.g. face, palm, iris; generic object recognition, medical recognition are being developed in order to partially or fully performed by appearance based approaches. In this work, for better characterization of objects, usage of nonlinear approaches which provide higher order statistics is proposed. As a first stage, patterns are transformed to the spectral domain with feature decomposition, and redundant or noisy data are removed from this domain. Then, kernel concept which converts linear approaches to the nonlinear approaches without causing computational complexity is followed up with interest. Linear and nonlinear approaches for extracting features are compared. In the classification which is final stage of pattern recognition, in addition to the basic approaches, one of the current approaches SVM is utilized. Our proposed method is applied to the palmprint databases and experimental results show that this method is quite successful.
Benzer Tezler
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images
Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi
MURAT MERT ÇELEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
- A feedback star identification algorithm via regularized pattern recognition using a unique feature extraction
Özgün öznitelikler ile regülarizasyon ve örüntü tanıma tabanlı geri bildirimli yıldız tanıma algoritması
ERDEM ONUR ÖZYURT
Doktora
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Hiperspektral görüntülerin eğiticisiz bölütlenmesi
Unsupervised segmentation of hyperspectral images
GÖKHAN BİLGİN
Doktora
Türkçe
2009
Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SARP ERTÜRK
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Robust face recognition on nonlinear manifolds
Doğrusal olmayan manifoldlar üzerinde gürbüz yüz tanıma
BİRKAN TUNÇ
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN