A bayesian approach to textile defect detection problem and a comparative analysis
Tekstil hatalarının tespiti problemine bayesçi bir yaklaşım ve karşılaştırmalı bir analiz
- Tez No: 270418
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞIN BAYTAN ERTÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Bu tezde, tekstil doku imgelerindeki hataların, parçacık filtresi ile tespit edilebilmesi amaçlanmaktadır. Bunun için probleme Bayesçi perspektiften yaklaştık ve modelimizi durum uzayı formülasyonu ile ifade ettik. Durum uzayı formülasyonunu tanımlayabilmek için de; doğrusal, iki boyutlu doğrusal ve Markov rassal alan gibi örüntü modellerini; Gauss, Gauss karışımı ve alfa durağan gibi de gürültü çeşitlerini doku imgelerini en iyi şekilde temsil edebilmek için inceledik. Elde ettiğimiz sonuçları; diğer Kalman, genişletilmiş Kalman ve kokusuz Kalman filtelerinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırdık. Son olarak da filtrelerin zaman ve performans analizi yapıldı.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis was to detect the defects on textile fabric images using the particle filters. We approached the problem from a Bayesian perspective and represented the model in a state space formulation. To describe the state space formulation; the texture models such as linear, 2-D linear and Markov Random Field models and the noise types like Gaussian, mixture of Gaussian and alpha-stable noise are investigated to find the best representation that is appropriate for our textile images. The implementation results are compared with Kalman, Extended Kalman and Unscented Kalman filters. Finally time and performance analysis of the filters is given.
Benzer Tezler
- Bayesci yaklaşımda eşlenik aileleri önseli ile jeffreys önselinin karşılaştırılması
Comparison of conjugate families' prior and jeffreys' prior in bayesian aproach
ASLI GÜNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN KIVANÇ AKSOY
- A Bayesian approach to the clustering problem with application to gene expression analysis
Öbekleme problemine Bayesci bir yaklaşım ve gen ifadesi analizinde uygulanması
IŞIK BARIŞ FİDANER
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL
- İki düzeyli lojit ve probit modellerde parametre tahminlerine bayesci bir yaklaşım
A bayesian approach to the parameter estimation in binary logit and probit models
DERYA TEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
EkonometriHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. SÜLEYMAN GÜNAY
- Seyrek olumsallık çizelgelerinde odds oranlarına bayesci yaklaşım
A bayesian approach to odds ratios for sparse contingency tables
DENİZ TAŞÇI
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
- Öngörü ve zaman serileri analizinde Bayesyen yaklaşım
Bayesian approach in forecasting and time series analysis
KADİR KARAGÖZ