Automatic segmentation oftextual descriptions of plant species
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 724015
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of Manchester
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The amount of textual information in the world is increasing day by day. Most of this data is unstructured. To transform the data to structured format text mining can be used. Text mining includes tasks such as text segmentation and text classification. The aim of this dissertation is to segment and classify textual descriptions of plant species to three categories: 'Habitat', 'Morphological', 'Distribution'. Machine learning models were used to achieve this aim. Na¨ıve Bayes, Conditional Random Fields, Recurrent Neural Networks were used. Na¨ıve Bayes is a probabilistic model, Conditional Random Fields are a statistical model and Recurrent Neural Network is artificial neural network model. For comparison, f-score and analysis of Receiver Operator Characteristics (ROC) space was used. A feature extraction method, Principal Component Analysis (PCA) was used to observe the efficiency of the models with less number of features. The features were created by observing the common patterns in the dataset and were given as input to the models. Samples of the features include; location indicators, existence of number ranges and habitat ontology matches. PCA was not beneficial to the task and reduced the f-score of all models. Na¨ıve Bayes models were not able to recognise segments efficiently. Recurrent Neural Networks were not able recognise the 'Morphological' label in any cases. Increasing the number of principles components obtained from PCA did not benefit the task. The best performing model out of all three was Conditional Random Fields with a f-score of 0.937.
Benzer Tezler
- Automatic segmentation of mitochondria in scanning electron microscopy images
Taramalı elektron mikroskobu görüntülerinde mitokondrilerin otomatik olarak bölütlenmesi
MEHMET ÇAĞRI GÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU
- Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak çay alanlarının otomatik segmentasyonu
Automatic segmentation of tea fields by using deep learning algorithms
SALİH BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Derin öğrenme ve morfolojik görüntü işleme yöntemleri ile MR görüntülerinde otomatik menüsküs segmentasyonu
Automatic segmentation of meniscus in MRI using deep learning and morphological image processing
EMRE ÖLMEZ
Doktora
Türkçe
2020
Mekatronik MühendisliğiYozgat Bozok ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN ER
- Automatic segmentation of leukemia cancer cells on hemocytometer
Hemositometre üzerindeki lösemi kanser hücrelerinin otomatik segmentasyonu
DAMLA TİPİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
- Retina görüntülerinde yaşa bağlı makula dejenerasyonunun otomatik bölütlenmesi
Automatic segmentation of age-related macula degeneration on retina images
UĞUR ŞEVİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEMAL KÖSE