Objelerin bölütlenmiş görüntüleri kullanılarak yapay sinir ağlarıyla tanınması
Recognition of segmented object using artificial neural networks
- Tez No: 68952
- Danışmanlar: PROF. DR. ATİLA BARKANA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi OBJELERİN BOLUTLENMIŞ GÖRÜNTÜLERİ KULLANILARAK YAPAY SİNİR AĞLARIYLA TANINMASI ATİLLA DEMİRAY Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Prof.Dr. Atila BARKANA 1998 Şablon tanıma sistemleri, 1990'lann temel teknolojilerinden biri olarak yapay zeka alanında önemli bir yere sahiptir. Çünkü şablon verilerini anlamak, tanımlamak ve sınıflandırmak için birçok yapay zeka algoritmaları kullanılır. Çok sayıda uygulaması bulunan bu sistemlerin, özellikle askeri teknolojide önemli bir yeri vardır ve sürekli yeni algoritmalar ve sistemler geliştirilmektedir. Halen NASA (Ames Research Center) gibi birçok araştırma merkezinde, yapay zeka ve şablon tanıma sistemleri üzerine yoğun çalışmalar yapılmaktadır. Şablonları anlamak, tanımak veya sınıflandırmak amacıyla kullanılan şablon tanıma sistemlerine örnek olarak, son yıllarda çok sık uygulamaları geliştirilen radar hedefi tanıma sistemlerini verebiliriz. Bu sistemler radar sinyallerinden hedef bilgilerini elde ederek sınıflandırma yaparlar. Bu tezde de gerçek dünya objelerinin bölütlenmiş görüntülerinden tanınması amacıyla bir yapay sinir ağı yaklaşımı sunulmaktadır ve bu sistemi simule etmek amacıyla C++ dilinde programlar yazılmış ve ekte sunulmuştur. Bu sistem kullanılarak, obje tanıma uygulamaları yapılmıştır böylelikle sistemin performansı gözlenmiş ve sistemin dezavantajları belirlenmeye çalışılmıştır.ABSTRACT Master of Science Thesis RECOGNITION OF SEGMENTED OBJECTS USING ARTIFICAL NEURAL NETWORKS ATILLA DEMIRAY Anadolu University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Atila BARKANA 1998 As one's of 1990' s basis technology, pattern recognition systems take an important part in the field of artificial intelligence. Many artificial intelligence algorithms is used in these systems for understanding, description and classification of partem data. Many existing applications of this systems hold an important place in advanced military technology and these systems are enhanced continuously. In many research centers such as NASA-Ames Research Center, artificial and pattern recognition systems have been studied extensively. Radar target recognition systems can be given as an example on pattern recognition systems. These systems classify extracted target information from radar signals. In this thesis, as neural network approach to be recognition of real world objects using their segmented images is presented. A C++ program which is used in this research is included in the appendix 2. Object recognition applications was implemented using this software, the system performance was observed and disadvantages of the system was determined.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master of Science Thesis RECOGNITION OF SEGMENTED OBJECTS USING ARTIFICAL NEURAL NETWORKS ATILLA DEMIRAY Anadolu University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Atila BARKANA 1998 As one's of 1990' s basis technology, pattern recognition systems take an important part in the field of artificial intelligence. Many artificial intelligence algorithms is used in these systems for understanding, description and classification of partem data. Many existing applications of this systems hold an important place in advanced military technology and these systems are enhanced continuously. In many research centers such as NASA-Ames Research Center, artificial and pattern recognition systems have been studied extensively. Radar target recognition systems can be given as an example on pattern recognition systems. These systems classify extracted target information from radar signals. In this thesis, as neural network approach to be recognition of real world objects using their segmented images is presented. A C++ program which is used in this research is included in the appendix 2. Object recognition applications was implemented using this software, the system performance was observed and disadvantages of the system was determined.m Bu çalışmanın hazırlanmasındaki yardımlarından dolayı Sayın Prof.Dr. Atila Barkana ve Sayın Doç.Dr. Osman Parlaktuna'ya teşekkür ederim.
Benzer Tezler
- Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data
Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi
OZAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Selection and fusion of multiple stereo algorithms for accurate disparity segmentation
Doğru derinlik bölütlemesi için uygun stereo algoritmalarının seçilmesi ve kaynaştırılması
ARDA BİLGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Histopatolojik görüntülerin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of histopathological images via machine learning methods
ABDÜLKADİR ALBAYRAK
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN
- Mesh segmentation from sparse face labels using graph convolutional neural networks
Grafıksel evrişimli sinir ağlarını kullanarak yüzeyleri seyrek etiketlenmiş nesne bölütlemesi
ÖNDER İLKE SEVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF SAHİLLİOĞLU
- Computer vision based multi-lingual fingerspelling recognition
Bilgisayarla görme tabanlı çok dilli parmak alfabesi tanıma
AHMET ALP KINDIROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. LALE AKARUN