Geri Dön

Position, scale, rotation invariant (PSRI) object recognition using high order neural networks

Yüksek dereceli sinir ağları kullanarak yer, ölçek, dönme bağımsız nesne tanıma

  1. Tez No: 68635
  2. Yazar: ERSİN ARMAĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NEŞE YALABIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: sinir ağları, harf tanıma, yüksek dereceli sinir ağları (YDSA), kaba kodlama, neural networks, PSRI character recognition, high order neural networks (HONN), coarse coding. IV
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

YÜKSEK DERECELİ SİNİR AĞLARI KULLANARAK YER, ÖLÇEK, DÖNME BAĞIMSIZ NESNE TANIMA Armağan, Ersin Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Dr. Neşe Yalabık Ocak 1997, 56 sayfa Yüksek Dereceli Sinir Ağları'nın (YDSA) ölçek, dönme ve yer bağımsız nesne tanıma problemlerinde faydalı olduğu bulunmuştur. Bu çalışmada, bilgisayar tarafından oluşturulmuş ve tarayıcıdan alınmış nesnelerin tanınması için“Sadece Üçüncü Derece”Sinir Ağı uygulanmıştır. YDSA bütünüyle ölçek, dönme ve yer bağımsız yapılabilir. Fakat, YDSA'nın önemli bir dezavantajı girdilerin sayısı ile üssel artan hesaplama zamanı ve bellek ihtiyacıdır. Bu ağır hesaplama yükünü azaltmak için“Kaba Kodlama Tekniği”kullanılmıştır. Buna rağmen, eğer YDSA çok sayıda kategorisi olan pratik problemlerde kullanılacaksa hala daha büyük ve daha hızlı sistemlerin gerekli olduğu hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT POSITION, SCALE, ROTATION INVARIANT (PSRI) OBJECT RECOGNITION USING HIGH ORDER NEURAL NETWORKS Armağan, Ersin M.S., Department of Computer Engineering Supervisor: Dr. Neşe Yalabık January 1997, 56 pages Higher Order Neural Networks (HONN) are found to be useful in object recognition problems where scale, rotation and translation invariance is needed. In this study,“Strictly Third Order”Neural Network is implemented for the recognition of computer created and scanned objects. HONN can be made completely scale, position and rotation invariant. However, a serious disadvantage of HONN is the exponential growing computational costs and memory requirements with the number of inputs.“Coarse Coding Technique”is used to reduce the heavy computational burden. Still, it was calculated that larger and faster systems are necessary if HONN' s are going to be used in practical problems with large number of categories.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    101204

    Yüksek dereceden yapay sinir ağları ile değişmez örüntü tanıma

    Invariant pattern renognition with higher order neural networks

    EZGİ YALIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  2. Tez No

    785627

    Image processing based navigation in aviation

    Havacılıkta görüntü işleme temelli seyrüsefer

    HASAN GENCO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK SAKARYA

    PROF. DR. VASFİ EMRE ÖMÜRLÜ

  3. Tez No

    780256

    Recovering 6D Object Pose at the Level of Instances and Categories

    Örnekler ve kategoriler düzeyinde 6d nesne pozu kurtarma

    CANER ŞAHİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiImperial College London

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TAE-KYUN KIM

  4. Tez No

    301453

    İntramüsküler enjeksiyon uygulamalarında ekstremitelerin internal rotasyonunun ve ?z yolu tekniği? nin ağrı üzerine etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect on pain of internal rotation and ?z way technique? in intramuscular injection administrations

    DİLEK KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    HemşirelikEge Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜLKÜ YAPUCU GÜNEŞ

  5. Tez No

    562548

    İzolitik ve statik germe egzersiz eğitimlerinin glenohumeral internal rotasyon defisiti olan subakromiyal sıkışma sendromlu bireylerde etkisi

    The effects of isolytic and static stretching training in individuals having subacromial impingement syndrome with glenohumeral internal rotation deficit

    HALİME EZGİ TÜRKSAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonDokuz Eylül Üniversitesi

    Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVGİ SEVİ YEŞİLYAPRAK

Geri Dön