Classification of images using support vector machines
Destekçi vektör makinesi kullanarak resim sınıflandırma
- Tez No: 232855
- Danışmanlar: PROF. DR. HOCİNE CHERİFİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnternetin gelişip büyümesi, dijital fotoğraf makinelerinin yaygınlaşması ve buna bağlı olarak resim veri tabanlarının büyümesi ile birlikte resim sınıflandırma son yıllarda büyük önem kazandı. Resim sınıflandırma esas olarak verilen bir fotoğrafın farklı özelliklere dayalı olarak sınıflandırılmasıdır. Amaç resimlerin anlamlı sınıflara ayrılmasıdır.Yapay görme alanında çalışan araştırmacılar resim sınıflandırma işini otomatik olarak yapabilen bir sistem tasarlamaya çalışmaktadırlar. İnsanın görme ve algı yeteneklerini mükemmel bir şekilde taklit ederek resim sınıflandırabilen bir sistem henüz bulunmamaktadır.Bu çalışmada sınıflandırma işi Destekçi Vektör Makineleri (DVM) kullanılarak yapılmıştır. DVM'ler el yazısı tanıma, doküman sınıflandırma ve veri madenciliği alanlarında kullanılan bir tekniktir. Başka bir deyişle DVM genel olarak tanıma ve sınıflandırma alanlarında kullanılan önemli bir araçtır.Herhangi bir sınıflandırma yönteminin etkin bir şekilde kullanılması için sınıflandırılacak verinin iyi bir şekilde nitelendirilmesi zorunludur. Biz bu çalışmada resimleri niteleme konusuna özellikle önem verdik ve resimleri yerel, genel ve orta seviye özellikler olmak üzere farklı seviyelerde niteledik. Bu şekilde DVM yönteminden tam anlamıyla fayda sağlamayı amaçladık.
Özet (Çeviri)
Image categorization has become more and more important in the last decade with the development of Internet, digital cameras becoming widespread and the growth in the size of image databases. Image categorization task consists of categorizing real-world natural scenes based on different features. The objective is to regroup images into semantically meaningful categories.Computer vision researchers have been working to design computational systems that are capable of automatic scene categorization. A computational system that can perfectly mimic the human visual system and perception in order to categorize images is still missing.In this work, the categorization task is accomplished using Support Vector Machines (SVM) that has been applied to many real-world problems producing state-of-the-art results. These include text categorization, biological data mining and handwritten character recognition. In other words SVM is a very effective method for general purpose pattern recognition and classification.For an effective use of a classification algorithm, the data that is the subject to the classification has to be represented in a suitable way. We insisted on image representation using local, global and intermediate representations in order to obtain good results and take full advantage of SVM.
Benzer Tezler
- Aşamalı öğrenmeli destek vektör makineleri ile hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması
Classification of hyperspectral images using incremental support vector machines
FERHAT ŞÜKRÜ RENDE
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilim ve TeknolojiGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
- Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden tekstür analizi ve sınıflandırma yöntemleri yardımıyla karaciğer fibrozisinin evrelendirilmesi
Staging of the liver fibrosis from computed tomography images using texture analysis and classification methods
ÖMER KAYAALTI
Doktora
Türkçe
2014
BiyomühendislikErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSA HAKAN ASYALI
PROF. DR. SADIK KARA
- Mikroskobik imgelerde tüberküloz bakterisinin rastgele ormanlar yöntemiyle sınıflandırılması
Classification of tuberculosis bacteria in microscopic images using random forests algorithm
SELEN AYAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT EKİNCİ
- İkili zemin karışımları için özgün bir görüntü veri seti oluşturulması ve destek vektör makineleri ile sınıflandırılması analizi
Construction of an original image dataset for binary soil mixtures and classification analysis using support vector machines
MİRA BAĞMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
DOÇ. DR. MÜGE BALKAYA
- Yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri ile kemik erimesinin teşhisi
Diagnosis of osteoporosis using artificial neural networks and support vector machines
MUSTAFA İSTANBULLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT