An optimization method for two-dimensional LBP feature vectors
İki-boyutlu YİÖ öznitelik vektörleri için bir optimizasyon yöntemı
- Tez No: 588185
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CİHAN TOPAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Yerel ikili örüntüler (YİÖ) bir çok bilğişayarlı ğörü uyğulamasinda en ayırt edici ve hesaplama açısından etkin tanımlayıcılarından biri olarak nitelendirilir. Alayazınnda bulunan çok şayıda YİÖ versiyonunun (biçimlerinin) yanı sıra doku örüntülerini daha iyi bir ğösterim sağlaması için 2-boyutlu (2B) histoğram yaklaşımları mevcuttur. Bü yaklaşımda final öznitelik vektörü ya 2B dağılımının marjinal histogramlarını birleştirerek ya da 2B dağılımını düzleştirerek tek bir vektör olarak elde edilir. Birinci durumda elde edilen öznitelik vektörü daha iyi performans göstermektedir. Bu tezde birleşik YİÖ dağılımından elde edilen marjinal histogramlarını optimize ederek (eniyiliştirerek) daha iyi sınıflandırma sağlayan öznitelikler elde edilmesi için bir eniyileme yöntemi geliştirilmiştır. Öznitelik vektörünün daha etkili bir göşteri bulmak amacıyla, çeşitli sınırlamalar optimize ederek (eniyiliştirerek) birleşik YİÖ dağılımının en az artıklık içeren marjinal histogramları araştırılmıştır. Böylelikle, birleşık dağılımı düzleştirerek tek bir vektöre indirgeyen yöntemlerin aksine doğruluk performansını düşürmeyerek daha kompakt bir öznitelik vektörünün elde edilmesi hedeflenmiştır. Beş farklı doku verr setinde yapılan deneylerde önerilen yöntemin aynı boyutta olan öznitelik yaklaşımından daha yüksek tanıma perförmansı ve hatta daha küçük boyutlu öznitelik vektörüyle kıyaşlanabilir sonuçlar elde ettiğı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Local binary patterns (LBP) is considered to be one of the most discriminative and computationally efficient descriptor for many computer vision applications. Among numerous variants of LBP, there are also approaches that construct 2-dimensional (2D) histograms to provide a better representation of texture patterns. Those approaches obtain final feature vector by either concatenating marginal histograms of 2D distribution; or flattening the whole distribution in a higher dimensional vector. The resulted feature vector is a more compact one in the former scenario, however, the vector in the latter can provide better accuracy. In this thesis, we propose a method to make LBP features more discriminative by optimizing projections of joint LBP distribution onto the marginal histograms. In order to find a more efficient representation of the feature vector, we seek for the least redundant marginal histograms of a joint LBP distribution via optimizing several constraints. In this way, we aim to have a more compact feature vector in contrast to the methods which flatten the joint distribution without sacrificing accuracy. Experiments we perform on five popular texture datasets show that the proposed method provides higher recognition rates with the same size feature vectors and comparable results even with lower dimensional vectors.
Benzer Tezler
- A new approach for facial expression recognition with an adaptive classification
Uyarlanabilir sınıflandırma ile yüz ifade tanıma için yeni bir yaklaşım
ABUBAKAR MUHAMMAD ASHIR
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
- Geçici elektromanyetik alan yayılımının sonlu farklar yöntemleriyle iki boyutlu modellenmesi
Two dimensional modeling of transient electromagnetic field propagation with finite differences schemes
MUSTAFA DENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÇİN ÖZÜRLAN AĞAÇGÖZGÜ
- Düzlemsel çelik çerçevelerin genetik algoritma ile optimizasyonu
Optimization of plane steel frames by genetic algorithm
TACETTİN ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜNAL ALDEMİR
YRD. DOÇ. DR. HİLMİ ÇOŞKUN
- Development of an equivalent model of aluminum honeycomb sandwich structures subjected to transverse loads
Enine yükleme altındaki alüminyum bal peteği sandviç yapıların eşdeğer modelinin geliştirilmesi
OZAN YARDIMCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN GÜRSES
- Meme kanseri teşhisinde termoakustik görüntüleme yöntemlerinin uygulanması
Thermoacoustic imaging methods for breast cancer detection
ULAŞ TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ÖZDEMİR