Geri Dön

Classification of airplane images for automatic target dedection

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 29692
  2. Yazar: MURAT CÜNEYT TAŞKIRAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMİN ANARIM, DOÇ. DR. ÖMER CERİD
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü, Hedef tanıma, Uçaklar, Vektörler, Image, Target recognition, Airplanes, Vectors
  7. Yıl: 1993
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada geliştirilmekte olan bir Otomatik Hedef Tanıma sistemi için uçak imgelerinin sınıflandırılması konusu incelenmiştir. İmgelerin önceden önişlemden geçirilmiş, bölütlenmiş ve nitelik vektörlerinin çıkarılmış olduğu varsayılmıştır. Bu aşamalardan sonra çıkartılan nitelik vektörlerinin sınıflandırılması birkaç değişik algoritma kullanılarak yapılmış ve verilen eğitim seti için hangisinin daha iyi olduğu incelenmiştir. Sınıflandırma adımından önce detaylı bir hata analizi yapılmış ve sınıfların Bayes a posteriori olasılıkları Parzen ve k-enyakın-komşu (kNN) yöntemleri kullanılarak kestirilmiştir. Daha sonra, kNN, enyakın komşu, Euclid ve dönüştürülmüş veri uzayında doğrusal ayrım işlevi yöntemleri eğitim kümesi üzerinde denenerek her biri için yanlış sınıflandırma olasılığı (PMC) hesaplanmıştır. Ayrıca her algoritmanın gerektirdiği matematiksel işlem sayısı da türetilmiş ve algoritmaların çalışma zamanları ölçülmüştür. Nitelik vektörlerindeki gürültüye karşı kullanılan algoritmaların başarımları da ölçülmüştür. kNN algoritması elimizdeki eğitim kümesi için en düşük PMC'yi vermiştir ancak en uzun hesap zamanına sahiptir.

Özet (Çeviri)

This thesis considers the classification of airplane images for the purpose of developing an Automatic Target Recognition (ATR) system. It is assumed that the images are preprocessed, segmented and a set of features is extracted. The classification of feature vectors so acquired are then done by using a number of algorithms to find out which is the most appropriate one for the situation at hand. Before the classification process, a posteriori probabilities of the classes are estimated using the Parzen and k-nearest-neighbor (kNN) methods and different methods for error estimation are discussed in detail. A number of different classification methods, namely the kNN, nearest neighbor (NN), a linear discriminant function algorithm with sample space transform and the Euclidean algorithms were then tried on the training set and the probability of misclassification (PMC) for each of them were calculated. Since time is also an important factor in ATR applications, number of operations for the algorithms were derived theoretically and execution times were also measured. Also the performance of the algorithms are investigated. The kNN algorithm had the highest rate of detection but also the longest execution period.

Benzer Tezler

  1. PC ler arasında veri iletişimini sağlayan bir yazılım

    A Software about data communication between PCs

    OSMAN NURİ ÖZPINAR

  2. Feature extraction and selection for classification of air planes

    Başlık çevirisi yok

    SADIK NEJAT EZER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİN ANARIM

    DOÇ. DR. ÖMER CERİD

  3. Takviyeli dairesel silindirik kabuk yapıların serbest titreşimlerinin incelenmesi

    Free vibrations of stiffened circular cylindrical shells

    ZAHİT MECİTOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. M. CENGİZ DÖKMECİ

  4. Electromagnetic target classification by using time frequency analysis and neural networks

    Zaman-frekans analizi ve sinir ağları kullanılarak elektromanyetik hedef sınıflandırılması

    TÜRKER İNCE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN

  5. Hafif uçaklarda kullanılan içten yanmalı motorlardaki gelişmelerin incelenmesi

    Analysis of developments in internal combustion engines used at light aircraft

    BELGİN DEĞİRMENCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL ARSLAN