Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Mühendislik Fakültesi Bölümü, Türkiye
Tez Danışmanı: Ahmet Sertbaş
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
Desen, bir görüntüdeki ilgili bölgelerin tespitinde veya bir nesnenin tanımlanmasında
kullanılan önemli bir özelliktir. Desenlerin sınıflandırılması çalışmalarının başlıca
araştırma konuları bir deseni temsil edecek özellik kümesinin nasıl belirleneceği ve
desenler arasındaki güçlü benzerlik/farklılık ölçümünün nasıl yapılacağıdır. Bu konuda
önerilen birçok öznitelik çıkarım yöntemi mevcuttur. Son zamanlarda, insan beyninin
desenleri algılama, sınıflandırma ve analiz yapabilme kapasitesi örnek alınarak birçok
yapay öğrenme yöntemi geliştirilmektedir. İnsan görme sisteminin en çok bilinen ve en
çok çalışılan alanı birincil görme korteksidir (V1). V1’in görsel bilgileri aldığı ve görsel
veri işlemenin ilk adımı olan Katman-4 için birçok matematiksel veri işleme modeli
geliştirilmiştir. Tez kapsamında, Favorov’un Katman-4 için geliştirmiş olduğu
hesaplamalı modelin doğrusal boyut indirgeme sonucu elde edilen 5-boyutlu Katman-3
gösterimi öznitelikleri ile öznitelik çıkarım yöntemlerinden piksel, GWT ve LBP
özniteliklerinin çeşitli testler üzerindeki sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır.
Bu tez çalışması ile desen tipi imgelerde desen sınıflandırılması problemlerinin daha iyi
anlaşılması, ileride geliştirilebilecek yöntemlere ve doğal tip imgelerde desen
sınıflandırılması konusunda literatüre katkı sağlanması amaçlanmıştır.