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: Cisim tanıma, Yapay sinir ağları, Object recognition, Artificial neural networks
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Çevremizde bulunan canlı yada cansız objelerin serigrafi (ipekbaskı) tekniği kullanılarak lekesel yöntem biçimi ile plastik değerlerinin anlatılması
Başlık çevirisi yok
H.YAKUP ÖZTUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Güzel SanatlarDokuz Eylül ÜniversitesiUygulamalı Sanatlar Ana Sanat Dalı
DOÇ. GÖREN BULUT
- Uçakların iniş ve kalkışlarını tehlikeye düşüren objelerin belirlenmesine yönelik simülasyon modeli ve yüzey analiz teknikleri
Surface analysis techniques and simulation model to determine the dangerous objects for aircraft's landing and take-off
ALİ ULUBAY
- Adaptive shape from shading
Uyarlanır düzenleme yöntemiyle görüntü tonlarından şekil elde etme
ATİLLA GÜLTEKİN
Doktora
İngilizce
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN