Geri Dön

Siyah çayın makine öğrenimi ile sınıflandırılması

Classification of black tea by machine learning

  1. Tez No: 653886
  2. Yazar: SULTAN AZİZ KAZDAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EMİN MURAT ESİN
  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: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Bu çalışma iki farklı kalitede olan siyah çayın sınıflandırılması için makine öğrenimi kullanılmıştır. SVM , Naive-Bayes gibi algoritmaların yanında görüntü sınıflandırma çokça kullanılan evrişimsel sinir ağı (CNN) ile de sınıflandırma çalışmaları yapılmıştır. SVM, Naive-Bayes sınıflandırıcılarına görüntülerin RGB,HSV, YCrCb renk uzaylarından elde edilen özniteliklerden oluşan veri setleri ile sınıflandırma çalışması yapılmıştır. SVM algoritması iki farklı kalitedeki siyah çayın YCrCb renk uzayından elde edilen öznitelikler ile testinde %99 gibi yüksek bir oranda doğruluk ortaya koymuştur. Bunun yanı sıra evrişimsel sinir ağı (CNN) herhangi bir yapısı gereği görseller üzerinde herhangi bir öznitelik çıkarımı sürecine ihtiyaç duymadan eğitim görsellerinde %98.52 ve doğrulama için kullanılan görseller için ise %98.56 oranında doğrulukla sınıflandırma yapmıştır. Elde edilen veriler dikkate alınarak farklı nesneleri de sınıflandırabilecek bir evrişimsel sinir ağının siyah çay görselleriyle de eğitilmesi sonucunda etkin bir sistem ortaya konulabileceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

This study used machine learning to classify black tea of two different qualities. In addition to algorithms such as SVM and Naive-Bayes, classification studies have been carried out with convolutional neural network (CNN), which is widely used in image classification. Classification studies were carried out with data sets consisting of features obtained from RGB, HSV, YCrCb color spaces of the images to SVM, Naive-Bayes classifiers. SVM algorithm has demonstrated a high accuracy of 99% in the testing of two different qualities of black tea with features obtained from YCrCb color space. In addition, the convolutional neural network (CNN) classified the visuals with 98.52% accuracy and 98.56% accuracy for the visuals used for verification, without the need for any feature extraction process on the visuals due to any structure. Considering the obtained data, it is thought that an effective system can be created by training a convolutional neural network that can classify different objects with black tea images.

Benzer Tezler

  1. Girişimcilik becerisi kazandırmada öğretim materyali geliştirme ve kullanılabilecek öğretim yöntem ve tekniklerini belirleme hakkında sosyal bilgiler öğretmenlerinin görüşleri (Bursa ili örneği)

    Social Sciences Teachers' Views on Developing Teaching Materials for Entrepreneurship Skills and Identifying Methods and Techniques to be Used (The case of Bursa city)

    YAHYA ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimBursa Uludağ Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilgiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER DÜZBAKAR

  2. Hareketli filtre haznesine sahip ev tipi otomatik bir çay makinesinin optimum tasarımı

    Optimum design of a household tea maker which has an actuated infuser

    ÖMER BURAK ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. VEDAT TEMİZ

  3. Helezon çay soldurma makinası ve endüstriye uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    TEOMAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Makine MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN BIYIKLIOĞLU

  4. Bantlı çay kıvırma makinası ve endüstriye uygulanması

    A Rolling machine with band and its application to industry

    MUSTAFA SABRİ DUMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Makine MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AYDIN BIYIKLIOĞLU

  5. Türkiye kökenli yeşil çayın antioksidan kaynağı olarak değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    GÖKÇE DOĞAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EKREM EKİNCİ