Geri Dön

A bayesian approach to textile defect detection problem and a comparative analysis

Tekstil hatalarının tespiti problemine bayesçi bir yaklaşım ve karşılaştırmalı bir analiz

  1. Tez No: 270418
  2. Yazar: ABDULLAH YAKIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞIN BAYTAN ERTÜZÜN
  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: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2014

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN KIVANÇ AKSOY

  2. 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

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  3. 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

    Türkçe

    2006

    EkonometriHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SÜLEYMAN GÜNAY

  4. Seyrek olumsallık çizelgelerinde odds oranlarına bayesci yaklaşım

    A bayesian approach to odds ratios for sparse contingency tables

    DENİZ TAŞÇI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY

  5. Öngörü ve zaman serileri analizinde Bayesyen yaklaşım

    Bayesian approach in forecasting and time series analysis

    KADİR KARAGÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET GÖKÇEN