Detection of man-made structures in aerial imagery using quasi-supervised learning and texture features
Doku öznitelekleri ve yarı güdümlü öğrenme ile hava görüntülerinde insana ait yapıların tespit edilmesi
- Tez No: 276948
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLGE KARAÇALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu tezde, doku özniteliklerinin tanınması ve analizi için istatistiksel ?yarı güdümlü öğrenme? hava fotoğraflarına uygulanmıştır. Sözü edilen metodun ana hedefi; insana ait nesneleri ve arazideki değişimleri tespit etmektir. Bu bakış açısıyla; incelenenen bir arazi parçasında insan varlığına ilişkin bir bilgiye sahip olmak büyük önem arz etmektedir. Bu iş yarı güdümlü öğrenme yardımıyla yapılmaya çalışılacaktır.Tüm hesaplamalarda ve analizlerde farklı boyuttaki 18 hava fotoğrafı kullanılmıştır. Mevcut resimler, insana ait izler bulunmayan referans kontrol grubuna ve insana ait izler içeren karışık test grubuna ayrılmıştır. Daha sonra gri seviyeli eş oluşum matrisleri hesaplanmış ve bu matrislerden ?Haralick öznitelikleri? ile desen vektörleri elde edilmiştir. Sonraki adımda yarı güdümlü öğrenmenin, insana ait izler içeren blokları tespit edebilmesi için öğrenme algoritması desen vektörleri üzerinde koşturulmuştur.Performans değerlendirme kısmında ise; yarı güdümlü öğrenmenin tespit ettiği anormal bölgeler, el ile etiketlenmiş bloklarla karşılaştırılarak sınıflandırma başarım eğrisi çıkartılmaktadır. Sonuçlar yarı güdümlü öğrenmenin evler, yollar gibi insana ait nesneler ile doğal yaşamda bulunması güç olan dokuları yüksek bir yüzdeyle otomatik olarak tespit edebildiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the quasi-supervised statistical learning algorithm has been applied for texture recognitioning analysis. The main objective of the proposed method is to detect man-made objects or differences on the terrain as a result of habitating. From this point of view, gaining information about human presence in a region of interest using aerial imagery is of vital importance. This task is adressed using a machine learning paradigm in a quasi-supervised learning.Eigthteen different sized aerial images were used in all computations and analysis. The available data was divided into a reference control set which consist of normalcy condition samples with no human presence, and a mixed testing data set which consisting images of habitate and cultivated terrain. Grey level co-occurrence matrices were then computed for each block and ?Haralick Features? were extracted and organized into a texture vector. The quasi-supervised learning was then applied to the collection of texture vectors to identify those image blocks which show human presence in the test data set.In the performance evaluatian part, detected abnormal areas were compared with manually labeled data to determine the corresponding reciever operating characteristic curve. The results showed that the quasi-supervised learning algorithm is able to identify the indicators of human presence in a region such as houses, roads and objects that are not likely to be observed in areas free from human habitation.
Benzer Tezler
- Object detection in aerial and satellite images
Hava ve uydu görüntülerinde nesne tanıma
BERİL SIRMAÇEK
Doktora
İngilizce
2009
Astronomi ve Uzay BilimleriYeditepe ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN
- A fast shape detection approach by directional integrations
Yönlü integraller ile hızlı bir geometrik şekil tespit yöntemi
OSMAN ERMAN OKMAN
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE AKAR
- Model based building extraction from high resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından model tabanlı metotla binaların belirlenmesi
BURAK BİLEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Uzaktan algılama görüntülerinde derin öğrenme temelli yaklaşımlar kullanarak nesne tespiti
Object detection by using deep learning based approaches in remote sensing images
NURİ ERKİN ÖÇER
Doktora
Türkçe
2020
Astronomi ve Uzay BilimleriEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
- Derin öğrenme ile uydu görüntülerinde hedef tespiti
Target detection in satellite images using deep learning
VAZIRKHAN TARVERDIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER