Geri Dön

Balık türlerinin sınıflandırılmasında görüntü işleme ve öznitelik çıkarma yöntemleri

Image processing and feature extraction methods on fish species classification

  1. Tez No: 456395
  2. Yazar: BİLAL İŞÇİMEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAKUP KUTLU
  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: Mustafa Kemal Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

Bu çalışmanın amacı biyometrik ölçümler, renk, doku, morfoloji gibi çeşitli öznitelikleri farklı sınıflandırıcılar ile birlikte kullanarak balık sınıflandırıcı sistemler geliştirmektir. Bu amaçla Türkiye sınırlarında tutulan deniz balıklarının fotoğrafları çekilerek yeni bir veri tabanı oluşturulmuştur. Elde edilen bu fotoğraflar üstünde çeşitli analizler yapılmış, farklı görüntü işleme teknikleri uygulanmıştır. Yapılan işlemler sonucunda balık türleri sınıflandırmasında kullanılabilecek şekle ve dokuya bağlı öznitelik setleri elde edilmiştir. Oluşturulan öznitelik setleri farklı sınıflandırıcılar ile birlikte kullanılarak çeşitli sınıflandırma sistemleri oluşturulmuştur. Gerçekleştirilen çalışmaların sınıflandırma performansı çeşitli değerlere göre ölçülerek bir karşılaştırma gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is developing fish classification systems using biometric measurements, morphometry, color, texture features. For this purpose, a new fish database was created by using photos of fishes which taken from seas in Turkey. This photos was analyzed by applying various image processing methods. Morphometric and texture based feature sets were extracted in order to use in fish classification systems. This feature sets were used within different classifiers and classification systems were developed. The developed systems were compared according to classification performances by using some criterias.

Benzer Tezler

  1. Elektro-optik ve SAR uydu görüntüleri ile arazi bitki örtüsünün belirlenmesi

    Defining land vegetation type using electro-optic and SAR satellite images

    FÜSUN BALIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AYHAN ALKIŞ

  2. Makine öğrenmesi ile alabalık, çipura ve levrek balıklarının kalite seviyelerinin ve türlerinin belirlenmesi

    Determining the quality levels and species of trout, sea bream, and bass fish by machine learning

    ÖZKAN DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Su ÜrünleriKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE YAVUZER

  3. Robotic fish for monitoring water pollution

    Su kirliliğini denetlemek için robotik balık

    MOHAMMED JAVED ANSARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  4. Van gölü havzası bazı Quadrifinae grubu Noctuidae türlerinin fauna ve ekolojisi üzerine araştırmalar (Noctuidae, Lepidoptera)

    Studies on the fauna and ecology of the some of Quadrifinae species which is the group of Noctuidae of Van Lake Basin (Noctuidae, Lepidoptera)

    LOKMAN KAYCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    BiyolojiYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ÖMER KOÇAK