Sürü zekası yaklaşımlarının renkli görüntü kesimlemeye uyarlanması ve tanıma sistemleri üzerinde gerçekleştirimi

dc.contributor.advisorUğur, Aybars
dc.contributor.authorAydın, Doğan
dc.date.accessioned2018-11-13T07:22:17Z
dc.date.available2018-11-13T07:22:17Z
dc.date.issued2011
dc.departmentEge Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.description.abstractKesimleme işlemi tanıma sistemlerinin en önemli ve zor aşamasıdır. Bu tezde, sürü zekasına dayalı karınca kolonisi optimizasyonu (KKO) ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) tabanlı renkli görüntü kesimleme yöntemleri geliştirilmiştir. IPSOAntK-means kümeleme algoritması, artırımlı parçacık sürü optimizasyonu (IPSO), KKO ve K-means algoritmalarının melez bir şekilde birleştirilmesi ile geliştirilmiştir. CAVIAR ve Oxford-17 çiçek veritabanları üzerinde denenmiş ve K-Means yönteminden daha başarılı sonuçlar üretmiştir. IPSOAntK-Means algoritması ile kesimlenen çiçekleri tanıyan bir modül de yazılarak test edilmiştir. Bu modülde, çiçeklere ait şekilsel ve renksel öznitelikler çıkarılarak farklı YSA modellerine (FFNN, CFNN, ENN, RBNN, PNN) verilmiştir. Modül, çiçek türlerini %90’ın üzerinde başarı ile tespit edebilmektedir. Geliştirilen diğer yöntem, pikselleri optimum kümelemeyi hedefleyen, bir KKO algoritması olup, genel renkli görüntü kesimlemeye uyarlanmıştır. Berkeley veritabanındaki resimler üzerinde başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca renkli retina resimlerinde kan damarlarını kesimleyen bir yeni melez algoritma gerçekleştirilmiştir. DRIVE veri kümesi üzerinde test edilerek diğer kan damarı çıkarma algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır. Sürü zekasından esinlenen yöntemlerin ilk defa renkli görüntü kesimlemeye uyarlanması ve ürettikleri başarılı sonuçlar değerlendirilmiş ve tartışılmıştır.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11454/5087
dc.language.isotren_US
dc.publisherEge Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSürü zekâsı, karınca kolonisi optimizasyonu, parçacık sürü optimizasyonu, renkli görüntü kesimleme, tanıma, kümeleme.en_US
dc.subjectSwarm intelligence, ant colony optimization, particle swarm optimization, color image segmentation, recognition, clustering.en_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği A.B.D.en_US
dc.titleSürü zekası yaklaşımlarının renkli görüntü kesimlemeye uyarlanması ve tanıma sistemleri üzerinde gerçekleştirimien_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
doganaydin2011.pdf
Boyut:
5.08 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: