Hyperspectral imaging and machine learning of texture foods for classification
Dokulu gıdaların sınıflandırılmasında hiperspektral görüntüleme ve makine öğrenmesi
- Tez No: 309640
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN, YRD. DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Gıda güvenliği, Yapay sinir ağları, Öznitelik, Food safety, Artificial neural networks, Feature extraction
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora çalışmasının temel amacı hiperspektral görüntüleme ve makine öğrenmesi ile aflatoksinli pul biberleri temiz biberlerden, hızlı ve tahribatsız bir şekilde ayırabilecek bir bilgisayarla görü sistemi geliştirmektir. Türkiye'nin değişik bölgelerinden toplanmış değişik biberlerin halojen ve UV altındaki hiperspektral görüntüleri elde edilmiştir. Nicemlenmiş ardışık bantların piksel farklarının mutlak değeri temelli yeni bir öznitelik kümesi önerilmiştir. Spektral bant enerjisi ve ardışık bantların piksel farklarının mutlak değeri kullanılarak elde edilen öznitelikler ile Teager enerji işlemi ve iki boyutlu dalgacık dönüşümü Yerel Ayırtaç Tabanları (YAT) temelli öznitelikler karşılaştırılmıştır. Öznitelik seçimi için Fisher ayrımsallık gücü, bilgi teorisi yaklaşımı en küçük fazlalık en büyük ilişki (KFBİ) ve önerilen çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) tabanlı teknikler kullanılmıştır.Son olarak, Doğrusal Ayrımsallık Sınıflandırıcısı (DAS), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) modelleri sınıflandırıcı olarak kullanılmıştır. Ortalama doğruluk başarım ölçütüne göre ÇKA`ların daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Önerdiğimiz yöntemlerin başarımı ve gürbüzlüğü, değişik veri kümeleri üzerinde gösterilmiştir. Yüksek sınıflandırma başarımı ve gürbüz sınıflandırıcı elde etmek için, halojen ışıklandırma ile birlikte ardışık spektral bantların mutlak değer fark özniteliklerinden meydana gelen bilgisayarla görü sisteminin kullanılması tavsiye edilmektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis the main objective is to design a machine vision system that classifies aflatoxin contaminated chili peppers from uncontaminated ones in a rapid and non-destructive manner via hyperspectral imaging and machine learning techniques. Hyperspectral image series of chili pepper samples collected from different regions of Turkey have been acquired under halogen and UV illuminations. A novel feature set based on quantized absolute difference of consecutive spectral band features is proposed. Spectral band energies along with absolute difference energies of the consecutive spectral bands are utilized as features and compared with other feature extraction methods such as Teager energy operator and 2D wavelet Linear Discriminant Bases (2D-LDB). For feature selection, Fisher discrimination power, information theoretic Minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) method and proposed Multi Layer Perceptron (MLP) based feature selection schemes are utilized.Finally, Linear Discriminant Classifier (LDC), Support Vector Machines (SVM) and MLP are used as classifiers. It is observed that MLP outperforms other learning models in terms of predictor performance. We verified the performance and robustness of our proposed methods on different real world datasets. It is suggested that to achieve high classification accuracy and predictor robustness, a machine vision system with halogen excitation and quantized absolute difference of consecutive spectral band features should be utilized.
Benzer Tezler
- Taşıyıcı sistemi düşeyde düzensiz binaların statik ve dinamik olarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
DENİZ GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECMETTİN GÜNDÜZ
- Şüpheli belge incelemelerinde kullanılan spektroskopik yöntemlerin karşılaştırılmalı incelemesi
Comparative investigation of the spectroscopic methods that are used in questioned document examination
SEDAT BÜLBÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Adli TıpAnkara ÜniversitesiAdli Tıp Ana Bilim Dalı
PROF.DR. DURDU MEHMET ZENGİN
- Synthesis and characterization of various macromolecular architectures by using combined controlled and photoiniated polymerization methods
Kontrollü ve fotokimyasal polimerizasyon yöntemleri birlikte kullanılarak çeşitli makromoleküler yapıların sentezi ve karakterizasyonu
ALİ EKREM MÜFTÜOĞLU
Doktora
İngilizce
2005
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. YUSUF YAĞCI
- Uydu görüntüleri kullanılarak hidrokarbon sızıntılarının belirlenmesi: Batman örneği
Determined hydrocarbon leakage using satellite imagery: Batman application
MEHMET BAHA DİNİBÜTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. TAŞKIN KAVZOĞLU