Yapay sinir ağlarıyla örüntü tanımanın matris dedektörden alınan görüntülere uygulanması
Application of neural network based pattern recognition to images from a matrix dedector array
- Tez No: 35076
- Danışmanlar: PROF. DR. ERDEM YAZGAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1994
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ÖRÜNTÜ TANIMANIN MATRİS DEDEKTÖRDEN ALINAN GÖRÜNTÜLERE UYGULANMASI Oktay ÜRETEN Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman : Doç.Dr. Faruk ÖZEK 1994, Sayfa: 66 Jüri : Prof.Dr. Erdem YAZGAN Prof.Dr. Önder TÜZÜNALP Doç.Dr. Faruk ÖZEK Bu tezde, basit geometrik şekillerin bilgisayar tarafından tanınmasını gerçekleyecek bir sistem tasarımı amaçlanmıştır. Tasarlanan hu sistem, bir matris dedektör ile, cisimlerin görüntülenmesi ve görüntülenen hu şekillerin ne olduğuna karar verilmesi işlemlerini kapsar. Sistem, bir optoelektronik algılayın, bir arabirim devresi, bir kişisel bilgisayar ve uygun yazılımlardan oluşmuştur. Optoelektronik algılayın, 8xS lik bir matris dedektördür. fi4 adet fototransistörderı oluşmuştur. Arabirim devresi (54 adet transistor ve S adet tutumdan oluşmuş bir seri. devredir. Tanıma işlemini gerçekleyen yazılını, Turbo Pascal fi.O ortamında geliştirilmiştir. Tanıma işlemi için yapay sinir ağları kullanılmıştır. Çalışma sonunda, tasarlanan yapay sinir ağı, tanımak üzere eğitildiği şekilleri büyük oranda tanımıştır. Ağdaki nöron sayısının, eğitimde kullanılan paternlerin ve kullanılan öğrenme algoritmasının öğrenme süreri için önemli olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis APPLICATION OF NEURAL NETWORK BASED PATTERN RECOGNITION TO IMAGES FROM A MATRIX DEDECTOR ARRAY Oktay ÜRETEN Ankara University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electronics Engineering Supervisor : Assoc.Prof. Faruk ÖZEK 1994, Page: 66 Jury : Assoc. Prof.Dr. Faruk ÖZEK (Supervisor) : Prof.Dr. Önder TÜZÜNALP : Prof.Dr. Erdem YAZGAN In this thesis, it was aimed to design a computerized system which can perform the recognition of simple geometrical shapes. This system realizes the imaging of objects by the help of matrix dedector and deciding what the imaged objects are. The system consists of an optoelectronic detector, an interface circuit, a personel computer and proper software. Optoelectronic detector is an 8x8 matrix which contains 64 phototransistor?. The interface circuit, composed of 64 transistors and 8 latches, is a selector circuit. The software which performs the recognition was developed by using Turbo Pascal. Neural networks were used for recognition process. At the end of the work, a high rate recognition of the simple geometrical shapes was implemented by the neural network. It was proved that the number of the neurons in the network, the choice of training class and learning algorithm were important parameters for improvement of the recognition process. Key Words : Pattern Recognition, Neural Networks, Machine Perception, Machine Intelligence, Optoelectronic Detector, Matrix Detector.
Benzer Tezler
- Telsiz ve telekomünikasyon terminal ekipmanlarının ışınımla yayınım dalga örüntüsünün çıkarılarak sınıflandırılması
Classification of radio and telecommunications terminal equipments with deriving radiated emission wave patterns
ZEKERİYA ORAL YAĞDIRAN
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRK
- Bilgisayar destekli el yazısı karakterlerini tanıma sistemi tasarımı
Computer aided handwriting character recognition system design
PELİN ARAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OĞUZHAN ÖZTAŞ
- Doğrusal vektör kuantizasyon modeli kullanılarak yapay sinir ağlarıyla kontrol şemalarında örüntü tanıma: Hazır beton üreten bir işletmede uygulama
Control charts pattern recognition based on linear vector quantization neural networks: Application on the business produced ready mixed concrete
ŞEBNEM KOLTAN YILMAZ
- Yapay sinir ağlarıyla mühendislik yapılarının titreşim özelliklerine dayalı hasar tespiti
Damage detection based on vibration properties of engineering structures with artificial neural networks
BETÜL DEMİRTAŞ
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL TÜRKER
- Yüksek dereceden yapay sinir ağları ile değişmez örüntü tanıma
Invariant pattern renognition with higher order neural networks
EZGİ YALIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR