Feature extraction from acoustics and hyperspectral data by 2D local discriminant bases search
2B yerel ayırtaç tabanları araştırması ile akustik ve hyperspektral veriden öznitelik çıkarımı
- Tez No: 251769
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
- Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Bu tezde, akustik ve hyperspektral veriden 2B Yerel Ayırtaç Tabanları (YAT)araştırmasına dayalı bir öznitelik çıkarımı algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilenalgoritma gereksiz özniteliklerin atılması ve/veya tek başlarına fazladanbilgi taşımayanların birleştirilmesi sureti ile gerekli öznitelikleri çıkarır. Çarpmaakustik verisi kullanılarak çatlak kabuklu fındıklar sağlam kabuklu olanlardanyüksek bir sınıflandırma oranı ile ayıklanmıştır. Kavrulmuş iç fındıkarın (SRT)sınıflandırılmasında hyperspektral görüntüler kullanılmış ve algoritma bu sınıflandırma içinspektral ve uzamsal-frekans özniteliklerini çıkarmıştır. Tespit edilen bozulmuş fındıkların ayıklanmasıile SRT fındıklarındaki aflatoksin yoğunluğuotomatik olarak 608 ppb den 0.7 ppb'ye düşürülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a feature extraction algorithm based on 2D Local DiscriminantBases (LDB) search is developed for acoustic and hyperspectral data. The developedalgorithm extracts the relevant features by both eliminating the irrelevantones and/or by merging the ones that do not provide extra information on theirown. It is implemented on real world data to separate aflatoxin contaminated orhigh risk hazelnuts from the sound ones by using impact acoustic and hyperspectraldata. Impact acoustics data is used to sort cracked and intact shell hazelnutswith high classification accuracy. Hypespectral images of the shelled and roasted(SRT) hazelnuts are used for classification and the algorithm extracted the spectraland spatial-frequency features for that classification. Afatoxin concentrationof the SRT category hazelnuts is automatically decreased to 0.7 ppb from 608ppb by eliminating the detected contaminated ones.
Benzer Tezler
- Design of robust speaker idintification with built-in noise immunity
Gürültü ayırıma özellikli hoparlör tasarımı
ALI NAJDET NASRET CORAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ SEVER
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAD MOHAMMED AMIN
- Lifelong learning for auditory scene analysis
İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme
BARIŞ BAYRAM
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Müzik türü sınıflandırma
Music genre classification
YUNUS ATAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
DR. AHMET ELBİR
- Akustik ve prosodik özniteliklere dayalı olarak konuşmacıların yaş ve cinsiyet grubuna göre sınıflandırılması
Classification of speakers based on acoustic and prosodic features according to age and gender groups
ERGÜN YÜCESOY
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VASIF NABIYEV
- Akustik ve görsel özellikleri kullanarak müzik tür sınıflandırması uygulaması
Musical genre classification application using both acoustic and visual features
ALİ ÖZKAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI