Geri Dön

Örüntü tanıma amaçlı doğrusal olmayan yöntemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

An application and development of nonlinear methods for pattern recognition

  1. Tez No: 212103
  2. Yazar: MURAT AYKUT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT EKİNCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

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

  1. Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  2. 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

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU

  3. 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

  4. 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

    TANSU KÜÇÜKÖNCÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÖMER L. GEBİZLİOĞLU

  5. General derivation and a design methodology for interval type-2 fuzzy logic systems

    Aralık değerli tip-2 bulanık mantık sistemler için genel çıkarımlar ve bir tasarım yöntemi

    MORTAZA ALIASGHARY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM EKSIN

    PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA