Geri Dön

Çapraz sınıflandırma: Teorik çerçeve ve uygulamalar

Cross classification: Theoretical framework and applications

PDF İndir

  1. Tez No: 455723
  2. Yazar: BEKİR ŞEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  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: 127

Özet

Örüntü tanımanın amacı karmaşık karar verme işlemlerine açıklık getirmek ve bunları hesaplamalı olarak gerçekleyebilmektir. Bunu yapabilmek için örüntü tanıma algoritmaları hangi sınıfa ait olduğu bulunmak istenen verinin özniteliklerini, veri kümesinde daha önceden kayıtlı özniteliklerle karşılaştırmakta ve karar vermektedir. Pratikte birçok probleme çözüm olan bu yaklaşım, veri kümesinde kayıtlı olan özniteliklerle ölçülen özniteliklerin farklı uzayların elemanları olduğu durumda kullanılamamaktadır. Veri kümesinde kayıtlı olan öznitelikler ile ölçülebilen özniteliklerin farklı olduğu durumlardaki sınıflandırma problemi 'çapraz sınıflandırma' olarak nitelendirilmiştir. Çapraz sınıflandırma, örüntü tanıma algoritmalarında kullanılacak öznitelikleri doğrudan ölçemediğimiz veya belirleyemediğimiz durumlarda sınıflandırma ve tanıma yapabilmeyi hedefleyen yeni bir yaklaşımdır. Bu çalışma, istatistiksel uzaklık ölçütlerinin incelenmesi, doğrusal minimum ortalama karesel hata (DMOKH) kestiricisi tabanlı çapraz sınıflandırma, çapraz sınıflandırmada gürültülü öznitelik modellemesi ve Kanonik Korelasyon Analizi (KKA) tabanlı çapraz sınıflandırma yönteminin oluşturulması temel başlıklarını içermektedir. Uzaklık ölçütleri istatiksel örüntü tanıma ve sınıflandırma problemlerinin temel araçlarından birisidir. Birçok alanda kullanılan uzaklık ölçütleri, iki objenin birbirlerinden ne kadar ayrık olduğunu ifade etmek için kullanılır. Bhattacharyya Uzaklık ölçütü de sınıfların ayrıştırılabilirliğini belirtmekte sıklıkla kullanılan istatiksel bir uzaklık ölçütüdür. Bu çalışmada, sınıfların ayrıştırılabilirliği ile ilgili sınır değerleri belirleyebilme özelliğinden dolayı çapraz sınıflandırma yaklaşımlarının incelenmesinde Bhattacharyya Uzaklık ölçütü kullanılmıştır. DMOKH yöntemi çapraz sınıflandırmada kullanılabilecek en temel yöntemlerden biridir. Bu çalışmada DMOKH kestirici tanımlanmış ve çapraz sınıflandırma problemine uygulanmıştır. Ölçülemeyen özniteliklerin doğrudan kestirilmesi esasına dayanan bu yöntemin başarımı ayrıntılı olarak incelenmiştir. Gürültülü öznitelik modeli, kestirim sonucunda ortaya çıkan hatanın, ölçülemeyen öznitelikler üzerinde gürültü olarak modellenmesi temeline dayanmaktadır. Bu model, kestirim sonrasında sınıflandırma performanslarının analitik olarak incelenmesine imkan sağlamaktadır. Bhattacharyya Uzaklık (BU) ile sınıflandırma performansı arasındaki bağıntı gürültülü öznitelik modeliyle ayrıntılı olarak incelenmiştir. KKA metodolojisinin çapraz sınıflandırma için nasıl kullanılabileceği incelenmiş ve bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntemin öznitelik seçiminde sağladığı avantajlar sunulmuştur. DMOKH kestiricisi kullanılarak yapılabilecek çapraz sınıflandırma ile KKA tabanlı çapraz sınıflandırma yönteminin ilişkisi incelenmiş ve KKA tabanlı çapraz sınıflandırmanın eldeki tüm öznitelikler kullanıldığı durumda DMOKH yöntemiyle aynı performans değerini sağladığı gösterilmiştir. Çalışmada sentetik ve gerçek veri kümeleri kullanılarak farklı çapraz tanıma problemleri ile uygulamalar çalışılmıştır. Önerilen yöntemler, eskizler üzerinden yüz tanıma problemine uygulanmış, sonuçlar literatürdeki diğer yöntemler ile karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir. Ayrıca, farklı mesafelerden elde edilmiş farklı çözünürlükteki yüz imgeleri üzerinde de önerilen çapraz sınıflandırma yöntemi ile yüz tanıma uygulaması yapılmış ve sonuçlar tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Pattern identification algorithms can be exploited for single-class or multi-class identification problems. In conventional applications, identification algorithms are based on functions of measured features. However in some cases, we already have an identification algorithm but the measured features are different from the expected features. In such cases, we can first estimate the needed features from the measured ones and then use the identification algorithm with the estimated features. This work proposes a framework for such Cross Classification problems. This study can be grouped under four different headings. These can be summarized as follows; 1-distance measures, 2-Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE) estimator based cross classification, 3-noisy feature modelling for cross classification and 4-Canonical Correlation Analysis base cross classification method. Distance measure is one of the main instruments of statistical pattern recognition and classification problems. It is used to measure the separation of the two objects. Bhattacharyya Distance is one of the statistical distance measures used for class separability problems. This distance measure is utilised in this study for investigation of different cross classification approaches, because of its usability in limit values for classification. LMMSE based method is one of the most basic methods used for the cross-classification. An LMMSE predictor based on the direct prediction of unmeasurable features principle is defined in this study and it is applied to the cross classification problems. The performance of this approach is investigated in detail. The noisy feature model is based on modelling of the prediction errors as noise on unmeasurable features. This model enables the analytic study of the classification performances after prediction. The correlation between Bhattacharyya Distance and classification performance is analysed using noisy feature model. The utilisation of CCA methodology for cross classification is investigated and a method is proposed in this work. Moreover, the advantages of this method for feature selection and reduction is presented. The relation between LMMSE based and CCA based cross classification is studied. The CCA based classification is presented to perform similar to LMMSE method when all features are employed. In this study we have also shown the applications of different cross-classification problems using synthetic and real data sets. The proposed methods are applied to face recognition from sketches problem and the results are presented with comparisons to other methods in literature. In addition, the presented cross classification method is used for the face recognition from facial pictures captured from different distances problem and the results are discussed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    880189

    A new framework for decentralized social networks: Harnessing blockchain, deep learning, and natural language processing

    Merkezsiz sosyal ağlar için yeni bir çerçeve: Blok zinciri, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanmak

    AMIR AL KADAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA

  2. Tez No

    489019

    Lojistikte taşıma modu seçim kararına etki eden faktörlerin analizi

    Analysis of factors that affect transport mode choice decision in logistics

    DUYGU BİLKEN ÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    UlaşımAkdeniz Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMÜR TOSUN

  3. Tez No

    866801

    Federated learning with uncertainty for different tasks

    Farklı görevler için belirsizliği kullanan birleşik öğrenme

    YEKTA OLGUN ÖZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR ERKENT

  4. Tez No

    625830

    A taxonomy of artificial neural networks

    Yapay sinir ağlari'nin bir taksonomisi

    ALP EREN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  5. Tez No

    689055

    Makine öğrenmesi sınıflama algoritmalarıyla kalp yetersizliği mortalitesinin tahminlenmesi

    Prediction of heart failure mortality by machine learning classification algorithms

    USAME ÖMER OSMANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZAN MUTLU

Geri Dön