Geri Dön

Temel bileşenler analizi ve kanonik korelasyon analizi ile imge tanıma ve sınıflandırma

Image recognition and classification by principal component analysis and canonical correlation analysis

  1. Tez No: 355680
  2. Yazar: MEHMET CEM ÇATALBAŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme yöntemleri, Görüntü işleme-bilgisayarlı, Görüntü sınıflandırma, Görüntü tanıma, Sayısal görüntü işleme, Çoklu sınıflandırma, Image processing methods, Image processing-computer assisted, Image classification, Image recognition, Digital image processing, Multi classification
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada temel bileşenler ve kanonik korelasyon analizlerinin imge tanıma ve sınıflandırma problemlerindeki rolü incelenmiştir. Temel bileşenler analizi yüz tanıma problemlerinde yaygın olarak kullanılan bir öznitelik seçimi ve boyut indirgeme yöntemidir. Bu çalışmada, kanonik bileşenler analizinin de imge tanıma ve sınıflandırma problemleri için etkin bir öznitelik belirleme ve boyut indirgeme yöntemi olarak kullanılabileceği gösterilmiş ve temel bileşenler analizi ile kıyaslamaları yapılmıştır. Çalışmada, çok sınıflı imge sınıflandırma problemlerine yönelik olarak, çoklu kanonik bileşenler analizinin bir öznitelik belirleme ve indirgeme paradigması olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Önerilen yaklaşım çeşitli imge sınıflandırma problemlerine uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak analize tabi tutulmuştur. Çalışılan örnek problemler üzerinden, kanonik korelasyon analizinin imge tanıma ve sınıflandırma problemlerinde, temel bileşeler analizine kıyasla daha etkin bir boyut indirgeme yöntemi olduğu görülmüştür. Kanonik bileşenler analizi ile öznitelikleri belirlenmiş ve boyut indirgemesi yapılmış imgeler üzerinden farklı sınıflandırma yöntemleri karşılaştırmalı olarak çalışılmıştır. Yapılan çalışmalarda, doğrusal ayırma analizi ve en-yakın-komşu gibi temel sınıflandırma algoritmalarının kanonik bileşenler analizi ile uyumlu olarak kullanılabileceği ve doğrusal-olmayan sınıflandırma yöntemlerine başvurmadan, daha yüksek tanıma başarımları elde edilebileceği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

This work investigates the role of canonical correlations analysis in image recognition and classification problems with comparison to principal components analysis. Principal components analysis is a well-known and widely used feature selection and reduction method for face recognition problems. In this thesis, canonical correlation analysis is proposed as an alternative feature selection and reduction method for generic image recognition and classification problems. This new method is studied via various image recognition and classification problems in comparison with principal components. Multiple canonical correlation analysis is proposed as a new feature selection and dimension reduction algorithm for image classification problems involving multiple classes. By studying various image recognition and classification problems, it is shown that canonical correlation analysis is a more efficient methodology for feature reduction in comparison to principal components analysis. Canonical correlation analysis is studied together with various classification algorithms. Comparative studies show that higher classification/recognition performance of canonical correlation analysis can be achieved with basic classification algorithms like linear discriminant analysis or nearest-neighbor methods without resorting to nonlinear classification methodologies.

Benzer Tezler

  1. Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması

    Başlık çevirisi yok

    G. FERZAN KÜÇÜKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ

  2. Gelişim nörolojisi polikliniğine başvuran nöral tüp defektli olgularda prospektif bir inceleme

    Başlık çevirisi yok

    İLKBAHAR EMİNE GÜLTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    Aile Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK APAK

  3. Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    EMEL ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER

  4. Sanayi politikaları ve planlı dönemde imalat sanayine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    AHMET CAFOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    EkonomiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YALÇIN EROL