Görüntü madenciliği ve görüntü işlemeye dayalı meyve resimlerinin sınıflandırması üzerine bir uygulama
An application on the classification of fruit imafes based on image mining and image processing techniques
- Tez No: 449378
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: görüntü madenciliği, görüntü işleme, makine öğrenmesi, bilgi çıkarma, bulanık mantık, yapay sinir ağları, image mining, image processing, data mining, knowledge extraction, fuzzy logic, artificial neural networks
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Görüntüleme ve görüntülerin depolanmasında yapılan gelişmeler, görüntü veri tabanı ve ayrıntılarının büyümesine neden olmuştur. Görüntü madenciliği, görüntüdeki gizli bilgileri ayıklama, görüntü verileri arasındaki ilişkileri bulma ve resimde net olarak depolanmayan modelleri çıkarma konularını tartışır. Görüntü madenciliği, özel yapay görme, görüntü işleme, görüntü alma, veri madenciliği, makine öğrenme, veri tabanları ve yapay zekâ üzerine disiplinler arası inşa edilmiş bir alandır. Ancak her ne kadar bu alanların her birinde birçok araştırma yapılmışsa da görüntü madenciliği araştırmaları yeni ve başlangıç aşamasındadır. Uydu görüntüleri, tıbbi görüntüler ve dijital fotoğraf görüntüleri gibi birçok görüntü günlük olarak yüksek hacimde üretilmektedir ve bu görüntüler incelendiği zaman bizim için çok yararlı olabilirler. Bu çalışmada görüntü işleme ve veri madenciliği yardımı ile bir dizi görüntü (meyve görüntüleri) sınıflandırılacaktır. Görüntü işleme bölümü bulanık mantık, sınıflandırma bölümü yapay sinir ağı algoritmasıyla gerçekleştirilecektir. Uygulamanın son bölümünde, bu çalışma diğer sınıflandırma algoritmaları ile sınanıp, sonuçlar karşılaştırılacaktır.
Özet (Çeviri)
Progress made in imaging technology and storage of images leads to enormous growth in very large databases of images. Image mining discusses the context of hidden knowledge extraction from images, finding the relationship between image data or discovering the patterns that are not explicitly stored in the images. Image mining is an interdisciplinary field based on expertise in computer vision, image processing, image retrieval, data mining, machine learning, databases and artificial intelligence. However, research on mining images is a novel issue, although a great deal of research has been done on each of those areas. High volume of images, such as satellite images, medical images, digital photographs, are produced on the daily basis. They may provide us valuable information if analyzed carefully. In this study, a series of images (fruit images) will be classified by the help of image processing and data mining techniques. Image processing task is performed by using fuzzy logic principles and classification part is conducted by using the artificial neural network algorithm. In the last part of the study, other classification techniques are also employed and the results are compared.
Benzer Tezler
- Sınıflandırma problemlerine destek vektör regresyon tabanlı doğrusal olmayan yeni bir yaklaşım
A new nonlinear approach based on support vector regression to classification problems
ESRA BETÜL KINACI
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Data mining in image processing to detect and isolate stem cells in biomedical treatment
Başlık çevirisi yok
AHMED KHALEEL MOHAMMED ALGBURI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Tıbbi görüntü işleme ile tanı koymada veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Performance analysis of data mining and deep learning methods in diagnosis with medical image processing
HANİFE AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT
- Kayaç ve betonlarda çatlak ilerlemesi ve tokluk ilişkisi
Correlation between crack propagation and toughness in rocks and concretes
MEHMET UZBAŞ
Doktora
Türkçe
2024
Maden Mühendisliği ve MadencilikKonya Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KEMAL GÖKAY