Position, scale, rotation invariant (PSRI) object recognition using high order neural networks
Yüksek dereceli sinir ağları kullanarak yer, ölçek, dönme bağımsız nesne tanıma
- Tez No: 68635
- Danışmanlar: PROF. DR. NEŞE YALABIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- 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
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Yüksek dereceden yapay sinir ağları ile değişmez örüntü tanıma
Invariant pattern renognition with higher order neural networks
EZGİ YALIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Image processing based navigation in aviation
Havacılıkta görüntü işleme temelli seyrüsefer
HASAN GENCO
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UFUK SAKARYA
PROF. DR. VASFİ EMRE ÖMÜRLÜ
- Recovering 6D Object Pose at the Level of Instances and Categories
Örnekler ve kategoriler düzeyinde 6d nesne pozu kurtarma
CANER ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiImperial College LondonElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAE-KYUN KIM
- 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
2011
HemşirelikEge ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜLKÜ YAPUCU GÜNEŞ
- 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
2019
Fizyoterapi ve RehabilitasyonDokuz Eylül ÜniversitesiFizik Tedavi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVGİ SEVİ YEŞİLYAPRAK