Geri Dön

Değişmez momentler kullanarak içerik tabanlı görüntü erişim sistemi ve imge sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması

The comparison of methods content-based image retrieval system and image classification using invariant moments

PDF İndir

  1. Tez No: 434819
  2. Yazar: ABUBEKİR SEYYARER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Son yıllarda veri madenciliği çok yüksek bir hızla gelişmektedir. Bu gelişmeler aynı zamanda sayısal görüntü işleme teknolojisinde kullanılan programların da gelişmesini tetiklemektedir. İmge sınıflandırma ve içerik tabanlı görüntü erişim sistemleri; esas olarak imgeden farklı özellikler (renk, doku, enerji vs.) çıkararak anlamlı bir biçimde sınıflara ayırma işlemidir. Bu tez kapsamındaki yazılımlar, Visual Studio 2012 platformu üzerinde C# programlama dili ile kodlanmıştır. İmge sınıflandırma yöntemi olarak geri yayılımlı yapay sinir ağı; içerik tabanlı görüntü erişim sistemlerinde mesafe ölçümü için öklid uzaklığı ve öznitelik çıkarma işleminde ise bir görüntü işleme kütüphanesi olan Emgu CV kullanılmıştır. Programda Caltech101 imge seti üzerinde hem imge erişim hem de imge sınıflandırma işlemi yapılarak iki işlemin sonuçları karşılaştırılmıştır. İçerik tabanlı görüntü erişim sisteminin imge sınıflandırma yönteminden doğruluk kriteri bakımından daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca öznitelikler çıkarılırken, genelde renksiz imgeler üzerinde ve imgenin farklı bakış açılarına bakılarak çıkarılan değişmez moment öznitelikleri, bu tezde renkli Caltech101 imge setine uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, data mining has developed with very high speed. These developments have also led to the development of software used in digital image processing technology. Image classification and content-based image retrieval systems extract different features (color, texture, energy, etc.) from the images to separate them in a meaningful manner. C# language and Visual Studio 2012 platform are selected for developing the software for this thesis. Back-propagation neural network was employed as the image classification method; Euclidean distance was selected to measure the distance in content-based classification system and finally, Emgu CV image processing library was selected in feature extraction processes. Caltech101 data set was used to compare the effectiveness of image classification and content-based image retrieval systems. The results show that content-based image retrieval systems are superior in terms of classification accuracy. Furthermore, invariant moments have been applied to Caltech101 data set, where all images are colorful. Normally, these moments are employed on colorless images and extracted from the different angles of view of the same image.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    150220

    İki ve üç boyutlu nesnelerin afin normalizasyonu ve eliptik Fourier tabanlı örtük polinomlarla afin değişmez olarak modellenmesi

    Affine normalization of 2D and 3D objects and affine invariant modeling of implicit polinomials by elliptic Fourier based descriptors

    SAİT ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MUSTAFA ÜNEL

  2. Tez No

    553132

    Radarla hedef tanıma ve sınıflandırma için radar kesit alanını kullanarak destek vektör makineleri ve temel bileşenler analizine dayalı yeni yaklaşımlar

    Novel approaches for radar target recognition and classification based on SVM and PCA using RCS

    ERGİN GÖKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL

  3. Tez No

    168094

    El yazısı karakter tanıma: Dalgacık moment özniteliklerinin yenilenen ANFIS ile sınıflandırılması

    Handwritten character recognition: Classification of the wavelet moment features using modified ANFIS

    BAYRAM CETİŞLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. RİFAT EDİZKAN

  4. Tez No

    714574

    Numerical investigation of running dynamics of a freight wagon bogie with variable gauge wheels

    Aks açıklığı değiştirilebilir bir yük vagonu bojisinin seyir dinamiğinin sayısal olarak incelenmesi

    GÖKHAN KARAKAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Raylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİN SÜNBÜLOĞLU

  5. Tez No

    69194

    Farklı fibril türlerinin belirlenmesinde NH3 ve alan testlerinin kullanılabilirliği

    The Efficiency of NH3 and fields tests in determining different fibril types

    MUSTAFA ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    SporMarmara Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDAT MURATLI

Geri Dön