Model Tabanlı Sınıflandırmaya ve Karma Özniteliklere Dayalı Hiyerarşik Yaş Tahmini Sisteminin Tasarımı ve Başarım Değerlendirmesi
Design and Performance Evaluation of a Hierarchical Age Estimation System Using Model Based Classification and Hybrid Features
- Tez No: 397313
- Danışmanlar: PROF. DR. VASIF NABIYEV
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 194
Özet
Bu çalışmada, sınıflandırma ve yaş etiketinin belirlenmesi aşamalarından oluşan, yeni bir hiyerarşik yaş tahmini sistemi tasarlanmıştır. Sınıflandırma aşamasında kullanılan yaş gruplarını yöntemlerden ve veritabanlarından bağımsız olarak ortak bir ölçeğe getirmek ve böylece yapılan çalışmaların karşılaştırılmasını kolaylaştırmak amacıyla, gelişim psikoloğu Erik Erikson'un“insanın sosyal gelişim aşamaları”teorisi temel alınmıştır. Önerilen yaş grupları kullanılarak, mevcut yöntemlerle çıkarılan özniteliklerin, hem sınıflandırma hem de yaş etiketinin belirlenmesi aşamalarında karar seviyesinde birleştirilmesiyle, karma özniteliklere dayalı hiyerarşik bir yaş tahmini sistemi oluşturulmuştur. Bu sistem sayesinde, birbirinden çok farklı özelliklere sahip olan FG-NET, MORPH-I ve PAL veritabanlarında, sınıflandırma başarımı ve yaş tahmini aşamalarında, literatürle kıyaslandığında iyileşme sağlanmıştır. Çalışmada sınıflandırma aşamasında, literatürde ilk defa model tabanlı bir yaş tahmini yöntemi tasarlanmıştır. Bu amaçla, önerilen yaş gruplarının ortak özelliklerini temsil eden yaş modelleri morfleme yöntemi ile üretilmiş ve bu yaş modelleri üzerinden çeşitli uzaklık ölçütleri ile sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, uzaklık ölçütlerinin sonuçları oylamaya dayalı bir puanlama yöntemi ile birleştirilerek sınıflandırma doğruluğu arttırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, a new hierarchical age estimation system consisting of age group classification and age estimation modules is designed. To fit a common basis for the age groups used in the classification phase regardless of the methods and databases, and thus to facilitate the comparison of the studies with each other, the boundaries of age groups are designated according to the developmental psychologist Erik Erikson's“stages of psychosocial development”theory. With the usage of these age groups and fusing the features that are extracted with existing feature extraction methods in decision level both in classification and age estimation phases, a hierarchical age estimation system based on hybrid features was established. The classification accuracy and the age estimation performance of this system outperforms the previous works when using the FG-NET, MORPH-I and PAL aging databases which have very different characteristics.In the study, a model-based age classification method is designed for the first time in the literature. For this purpose, age models representing the common characteristics of proposed age groups are produced using image morphing technique and classification is carried out with various distance metrics over these age models. Then classification accuracy is increased by combining the results of these metrics using a scoring method based on voting.
Benzer Tezler
- Neuro classifiers for condition and bearing health assessment of an electric motor
Elektrik makinasında durum ve rulman sağlığı değerlendirmesi için nöro sınıflandırıcılar
MINA GHORBAN ZADEH BADELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU BAYRAM KARA
- Doku analizi sınıflandırma ve bölütleme için yöntemler
Techniques for texture analysis, segmentation and classification
OSMAN NURİ USLU
- Acoustic anomaly detection in industrial plants
Endüstriyel tesislerde akustik anomali tespiti
TAHA BERKAY DUMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Variational mode decomposition based radio frequency fingerprinting of bluetooth devices
Varyasyonel kip ayrıştırıcı kullanarak bluetooth cihazların radyo frekans parmak izi çıkarımı
ALGHANNAI AGHANAIYA
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ALİ KARA
- Geleneksel öznitelikleri CNN modellerine enjekte ederek uydu görüntülerinde arazi sınıflandırması
Land classification in satellite images by injecting traditional features to CNN models
MEHMET ÇAĞRI AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM ÜNSALAN
