Plant identification using local invariants: Dense SIFT approach
Yerel değişkenlerle bitki tanıma: Yoğun SIFT yontemı
- Tez No: 418598
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, bitki resimleri üzerinde Dense SIFT yönteminin farklı veri yapıları ile uygulanarak bitki türünün tanınmasını araştırdık. Çiçeklenmiş bitkileri üç farklı yöntem ile tanımlamak üzerine odaklandık. Birinci yaklaşım Dense SIFT yönteminin işlem görmemiş resimlere doğrudan uygulanması ile tanıma, ikinci yaklaşım renk özniteliklerine dayalı kümelere ayırdığımız veri parçalarında Dense SIFT uygulayarak tanıma, üçüncü yaklaşımda ise ilgi bölgesi yöntemi ile odak noktaları seçme işlemini ikinci yaklaşımın öncesinde uygulayarak tanımayı denedik. Bu çalışmaların sonucunda Dense SIFT yöntemi ile bitki tanınmasında doygunluk ağılıklı renk özü histogramı ve ilgi bölgesi yöntemleri kullanılarak iyileştirmenin mümkün olduğunu gözlemledik. Tasarlanan sistemi kullanarak, LifecLEF 2014 veritabanı çiçek alt kümesinde 0.60 doğru tanıma başarısı elde ettik.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we investigate the use of Dense SIFT approach in automatic identification of plants from photographs. We concentrate on flowering plants and evaluate three alternative approaches. In the first one, we classify the plant directly using the dense SIFT method, using appropriate parameters that are found using experimental validation techniques. In the second approach, we first identify the dominant colour in the photograph and use a separate classifier in each of the colour cluster. The second approach is intended to reduce the problem complexity and the number of classes handled by each classifier. In this approach, the classifier for red flowers will not know about a plant that does not flower in red; furthermore a plant that is only observed with red flowers will only be handled by that classifier. In a third approach, we precede the second approach by adding a Region of Interest detector, in order to extract the flower color more reliably. We find that enhancement of Dense SIFT features based identification is possible with saturation-weighted hue histogram based color clustering and region of interest detector. Using the proposed system, we obtain a $0.60$ accuracy on the flower subset in the LifecLEF 2014 database.
Benzer Tezler
- Utilization of 3D data in face recognition
Başlık çevirisi yok
NESLİ ERDOĞMUŞ
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolInstıtut Mınes-TelecomPROF. DR. JEAN-LUC DUGELAY
- Image leaf classification for plant diseases detection using grey wolf optimization technique
Başlık çevirisi yok
AMENAH NAZAR JABBAR JABBAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- Isolation and characterization of mesophilic bacteria from Yazlık Ilıcası thermal spring water and evaluation of their biofertilizer potential using Brassica juncea (L.) Czern. as a model plant
Yazlık Ilıcası kaplıca suyundan mezofilik bakterilerin izolasyonu ile Brassica juncea (L.) Czern. model bitkisi kullanılarak biyogübre potansiyellerinin değerlendirilmesi
ZEYNEP SUDE AKSU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
BiyolojiSabancı ÜniversitesiMoleküler Biyoloji, Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ÖZTÜRK
DR. ZAEEMA KHAN
- Moleküler markır kullanarak bazı yerel soğan (Allium cepa L.) çeşitlerinde ve ıslah edilen saf hatlarda sitoplazmaların belirlenmesi
Cytoplasmic determination of some local onion (Allium cepa L.) cultivars and inbred lines using moleculer marker
ELİF ÖZOKUTANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
ZiraatUludağ ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN BARUT
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT GÖKÇE
- Mor havuçta erkek kısır ve fertil hatların moleküler yöntemlerle belirlenmesi
Identification of male sterile and fertile lines in purple carrot by molecular methods
ÜNAL KAL