Pattern recognition applications for image classification
Görüntü sınıflandırma için örüntü tanıma uygulamaları
- Tez No: 691564
- Danışmanlar: DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü sınıflandırma, Makine öğrenmesi, Image classification, Machine learning
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde örüntü tanıma ve görüntü sınıflandırma uygulamaları yapılmıştır. Tez boyunca, sinir ağları tabanlı tekniklere, bir başka ifadeyle, evrişimsel sinir ağlarına daha fazla odaklanılmıştır ve en verimli şekilde kullanılmaya çalışılmıştır. Evrişimsel sinir ağlarına ek olarak, daha eski örüntü tanıma ve sınıflandırma teknikleriyle de deneyler yapılmıştır ve sonuçları değerlendirilmiştir. Uygulamalar farklı çalışmalarda da kullanılmış olan ve herkese açık bir şekilde bulunan trafik levhası tanıma ve tıbbi görüntü tanıma veri setleri kullanılarak yapılmıştır. Bu uygulamalar kapsamında, elde edilen sonuçlar aynı zamanda açık literatürde bulunan diğer çalışmalar ile de sonuçların validasyonu için kıyaslanmıştır. Ek bir deney olarak, optik karakter tanıma ve bir gerçek metin görüntüsü dijitalleştirme yöntemi de önerilmiştir ancak bu öneri ve ilgili deneyler daha çok yöntemin uygulanılabilirliğini ispatlama amaçlı olarak daha basit seviyede gösterilmiştir. Bu deneylerde de bir önceki deneylere benzer adımlar bulunmaktadır ancak, ek olarak, gerçek metin görüntüleri üzerinde, sınıflandırılacak karakterleri bulmak için bir karakter segmentasyonu yaklaşımı da içermektedir. Bütün bu deneyler sırasında, görüntü işleme ve örüntü tanıma ve sınıflandırma teknikleri kullanılmıştır ve verimlerini artırmak için bazı öneriler getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Pattern recognition and image classification applications are the topic of this thesis. Its focus is on neural network based techniques, in other words, convolutional neural networks, and they are tried to be used in the most efficient way. In addition to convolutional neural networks, some experiments using more classical pattern recognition and classification techniques are conducted and their results are evaluated. The applications are made for traffic sign recognition and medical image recognition using different public datasets that were also preferred in previous studies. In the context of these applications, the obtained results are also compared to the results available in the literature. As an additional experiment, an optical character recognition and a real text digitalization method is also proposed as a proof of concept study. These experiments again consist of similar steps, but, also a character segmentation approach is developed on real text images, to extract the characters to be classified. During all these experiments, image processing and pattern recognition and classification techniques are used, and some proposal are brought to augment their efficiency.
Benzer Tezler
- A new approach for facial expression recognition with an adaptive classification
Uyarlanabilir sınıflandırma ile yüz ifade tanıma için yeni bir yaklaşım
ABUBAKAR MUHAMMAD ASHIR
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Texture image segmentation and classification by using 2-D lattice filters
İki boyutlu kafes filtreleri ile dokuma imgesi bölütleme ve sınıflandırma
BASRİ SERDAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ.DR. AYŞIN ERTÜZÜN
DOÇ.DR. IŞIL BOZMA
DOÇ.DR. LALE AKARUN
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- Seyrek işaret işlemede sınıflandırma uygulamaları ve çekirdek tabanlı yaklaşımlar
Classification applications of sparse signal processing and kernel based methods
ABDURRAHMAN YEŞİLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU