Üzüm türünün tespiti için çok katmanlı yerel ikili örüntüler
Multilayer local binary patterns for grape types detection
- Tez No: 503383
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Siirt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Çok fazla sayıda çeşide sahip üzüm bütün dünyada yetiştirilen en önemli tarımsal ürünler arasında yer almaktadır. Gözlem yapılarak üzüm türlerinin sınıflandırılması çok güçlü bir botanik bilgisi gerektirmektedir. Bu durum çoğu zaman botanik bilimcileri için bile çok zor bir alan olmuştur. Ayrıca alanında uzman botanikçilerin sayısındaki azalma bitki türlerinin tanımlanması için görüntü işleme ve ilişkilerin tanımlanmasına dayalı teknikler gibi farklı yöntemlerin kullanımını zorunlu hale getirmiştir. Ayrıca kamera sistemlerinin ve diğer portatif cihazların geliştirilmesi gibi konuyla ilgili farklı alanlardaki gelişmeler bu düşüncenin uygulanabilirliğini artırmıştır. Üzümlerin tanımlanması ve çeşitlerin doğru olarak belirlenmesi sistematik açıdan önem arz etmektedir. Bu çalışmada, üzüm türlerinin tespiti için klasik teşhis yöntemlerine alternatif olarak bilgisayar görü tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Üzüm türlerinin sınıflandırılması için karakteristik özelliklere sahip üzüm çekirdek görüntüleri kullanılmıştır. Çalışmada renkli çekirdek görüntülerinden etkili özellikler çıkarmak için yerel ikili örüntüler (Local Binary Pattern=LBP) tabanlı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemde renkli görüntüler için kullanılmaktadır. Üzüm türlerin tespiti iki aşamada gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada öznitelikler elde edilmiş, ikinci aşamada ise bu öznitelikler farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak 10-katlı çapraz geçerlilik testi ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonunda sınıflandırma başarısı %82,10 olarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Grapes with a large number of varieties are among the most important agricultural products grown all over the world. Observation and classification of grape species requires very robust botanical knowledge. This has often been a very difficult area for botanical scientists too. In addition, the reduction in the number of botanists has made it necessary to use different methods for identification of plant species, such as techniques based on image processing and identification of relationships. In addition, developments in different areas related to the subject, such as the development of camera systems and other portable devices, have increased the applicability of this idea. The identification of grapes and the correct identification of grape varieties are of systematic importance. In this study, a computer vision-based method was proposed as an alternative to classical diagnostic methods for the detection of grape varieties. Grape seed images with characteristic features were used for the classification of grape species. In the study, A new approach based on Local Binary Pattern (LBP) has been proposed to produce effective features from color kernel images. Recommended method is used for color images. The detection of grape varieties was carried out in two stages. Attributes were obtained in the first stage, and in the second stage, classification by 10-fold cross validity test was performed by using different machine learning methods through these attributes. At the end of the study, the classification success was obtained as 82,10%.
Benzer Tezler
- Önemli zeytin (Olea europaea L.) çeşitlerinin izoenzim polimorfizmleri ve genetik özellikleri
Isoenzyme polymorphisms and genetic characteristics of important olive (Olea europaea L.) cultivars and types
SEVDA DÜLGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT ŞEKER
- Aksaray ilinde yetişen ve geleneksel tıpta kullanılan bitkilerin ekonomik açıdan medikal değerinin belirlenmesi
The determination of medicinal value on the economy of plants grown in the province of Aksaray and used in traditional medicines
SELÇUK POLATMAN
- Analytical studies on bioactive components of natural materials
Doğal malzemelerin biyoaktif bileşenleri üzerine analitik çalışmalar
VESELİNA ADIMCILAR
Doktora
İngilizce
2024
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA BEDİA ERİM BERKER
- Trichogramma (Hymenoptera: Trichogrammatidae) türlerinin kitle üretim etkinliğinin arttırılması ve su ürünlerine yönelik katma değerli ürün üretimi
Increasing the mass production efficiency of Trichogramma (Hymenoptera: Trichogrammatidae) species and production of value added products for aquaculture
FERAH YAMAÇ TORAMAN