Geri Dön

Çok yüzlü konik fonksiyonlar temelli sınıflandırma yaklaşımları ile hareket tanıma

Gesture recognition with polyhedral conic functions based classifiers

  1. Tez No: 342619
  2. Yazar: EMRE ÇİMEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

İnsan vücut hareketlerinin algılanması ve anlamlandırılması ile makinelere komut verme, özellikle cihazları uzaktan kontrol etmek için kullanılan önemli bir teknoloji haline dönüşmektedir. Bu çalışmada kümeleme temelli Çok Yüzlü Konik Fonksiyonlar algoritmaları ile sınıflandırıcıların oluşturulması, özellikle görüntü üzerinde işlem yapılan problemler için büyük öneme sahip öznitelik seçimi yaklaşımlarının incelenmesi ve yeni bir yaklaşım önerilmesi, son olarak da Çok Yüzlü Konik Fonksiyonlar temelli algoritmaların hareket tanıma problemine uygulanması gerçekleştirilmiştir. Uygulama aşamasında hareket tanıma için kullanılan veri kümeleri kameradan alınan görüntüler kullanılarak oluşturulmuştur. Elde edilen veriler kullanılarak çok yüzlü konik fonksiyonlar temelli sınıflandırıcılar elde edilmiş ve uygulama probleminin çözümünde başarı ile kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Controlling a machine via detecting and recognising human gestures, becomes important technology especially using for remote controlling a device. In this study we carried about generating clustering based polyhedral conic functions algorithms, investigating and proposing a new method for the feature selection problem, which is very important for the applications like video processing, and finally implementing generated polyhedral conic functions based algorithms to the gesture recognition problem. In implementation step data needed for the classifiers are collected from the camera. The data obtained are used for generating classifiers based polyhedral conic functions and these classifiers are used successfully in the application.

Benzer Tezler

  1. Sınıflandırma problemleri için matematiksel programlama temelli çözüm yaklaşımları

    Mathematical programming based solution approaches for classification problems

    MÜGE ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFAİL KASIMBEYLİ

  2. Özellik seçimi problemleri için polihedral konik fonksiyonlar temelli çözüm yaklaşımı

    A solution approach based on polyhedral conic functions for feature selection problems

    ÖZNUR AY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFAİL KASIMBEYLİ

  3. Çok yüzlü konik sınıflandırıcılar için marj enbüyüklenmesi

    Margin maximization for polyhedral conic classifiers

    GÜRHAN CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnadolu Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK

  4. Optimization based predictive methods for large scale data

    Büyük ölçekli veri için eniyileme temelli tahminleyici yöntemler

    EMRE ÇİMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK

  5. Çok yüzlü konik sınıflandırıcılarda gürbüz koni tepe noktası tahmini

    Robust estimation of cone vertex in polyhedral conic classifiers

    GOLARA GHORBAN DORDINEJAD

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN ÇEVİKALP