Geri Dön

Classifier fusion methods adapted to template matching on satellite images

Uydu görüntüleri için sınıflandırıcı kaynaştırma yöntemlerinin şablon eşleme metodlarına adaptasyonu

  1. Tez No: 340961
  2. Yazar: AHMET ERSÖZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY PARNAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

Sınıflandırıcı birleştirme ve seçme üzerine olan çalışmalar son yıllarda çok popüler olmuştur. Yeni algoritma geliştirme yaklaşımı yerini olan algoritmaları birleştirip daha başarılı bir sistem oluşturma yaklaşımına bırakmaktadır. Bu çalışmada şablon eşleme metodları sınıflandırı olarak ele alınmış ve uydu görüntüsüne uygulanan şablon eşleme metodlarının sonuçları sınıflandırıcı kaynaştırma yöntemlerine girdi olarak verilmiştir. Şablon eşleme yönteminin kullanılan sınıflandırıcı kaynaştıcı yöntemine göre adaptasyonu sağlanmıştır. Literatürde uydu görüntüsüne uygulanan şablon eşleme yöntem sonuçları için ortak bir performans ölçüm metodu bulunmadığı için iki performans ölçüm yöntemi önerilmiştir. Bu metodlardan ilkinde çıktı görüntüsü ile kesin sonuç görüntüsündeki pikseller arası örtüşme göz önünde bulundurulmuştur. Diğer yöntem ise çıktı görüntüsünün nesnelerden oluştuğunu varsayıp çıktı görüntüsü ile kesin sonuç görüntüsündeki nesnelerin örtüşmesini ölçer. Şablon eşleme yöntemlerinin başarısı algoritma içinde seçilen eşik değerine bağımlıdır. Şablon eşleme yöntemlerini birleştirirken algoritmalar için bireysel olarak optümum eşik değerleri seçilmesi kullanılan sınıflandırıcı kaynaştırma metodunun başarısını analiz etmek açısından çok önemlidir. Literaturde kaynaştırıcı sistemin başarısını optimumlaştırmak adına çok fazla çalışma yer almamaktadır ve olan çalışmalar da genellikle ikili karar seviyesindeki çıktılar için yapılmıştır. Bu çalışmada algoritmaların skor (ham) seviyesindeki çıktıları için optimumlaştırma yöntemi önerilmiştir. Yapılan testlerde umut verici sonuçlar elde edilmiştir. Önerilen metodda, literaturdeki skor seviyesindeki sınıflandırıcı kaynaştırıcı metodlarının çoğuna göre daha başarılı sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

Classifier combination and selection methods are becoming popular in vision research. Classifier fusion studies started to take the place of continuous development of new algorithms. In this study, template matching methods are used as classifiers and the results of the template matching methods from satellite images are taken as input to the fusion center. Template matching methods are adapted to different classifier fusion methods. In literature, there is not any performance measurement standard for the binary template matching output images. In order to analyze and compare the template matching methods and the classifier fusion methods, two performance measurement methods are proposed. In one of them, pixel-by-pixel intersection of the output image and the ground truth image are considered. In the other method, the output image is considered as a set of objects and the intersection of the object in the output image and the ground truth image is analyzed. The individual performance of the template matching methods is highly dependent on the threshold values used in the methods. When combining the template matching results, choosing optimal threshold is important to analyze the performance of the classifier fusion method. There have been very few studies for optimizing the fusion system performance and the studies have only been presented on decision level fusion. As a final task, a method for optimizing the performance in score (raw output) level fusion system is proposed. The results are quite promising such that the outputs of the proposed method outperformed to most of the score level fusion methods in the literature.

Benzer Tezler

  1. Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı

    A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models

    MERT ARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  2. Yüz görüntülerinden kırışıklık tespiti ve sınıflandırılmasıyla yaş tahmini algoritması geliştirilmesi

    Development of age estimation algorithm by determination and classification of wrinkle from face images

    ŞULE BERNA AYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyomühendislikTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN EROĞUL

  3. Deep neural network (DNN) based multilingual speaker age estimation

    Derin sinir ağı (DSA) tabanlı çok dilli konuşmacı yaş tahmini

    MOHAMMED MUNTAZ OSMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN BÜYÜK

  4. Tiroid karsinomlarının dünya sağlık örgütü 5. edisyonuna göre yeniden değerlendirilmesi ile tiroid papiller ve anaplastik karsinomlarında nörotrofik reseptör tirozin kinaz (NTRK) ekspresyonunun immünohistokimyasal olarak araştırılması ve floresan in situ hibridizasyon (FISH) yöntemiyle korelasyonu

    Reevaluation of thyroid carcinomas according to the 5th edition of the world health organization and immunohistochemical investigation of neurotropic receptor tyrosine kinase (NTRK) expression in thyroid papillary and anaplastic carcinomas and its correlation with fluorescent in situ hybridization (FISH) method

    ZELİHA YILDIZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PatolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER BOZDOĞAN

    PROF. DR. NAZAN BOZDOĞAN

  5. Exploring the conformational transition between closed and open states of the sars-CoV-2 spike glycoprotein using molecular dynamics simulations

    Sars-CoV-2 spike glikoproteininin kapalı ve açık halleri arasındaki konformasyonel geçişin moleküler dinamik simülasyonları kullanılarak araştırılması

    CEREN KILINÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT GÜR