Cisim Tanıma Problemine Yapay Sinir Ağlarının Uygulanması
Cisim Tanıma Problemine Yapay Sinir Ağlarının Uygulanması
dc.contributor.advisor | Dinibütün, A. Talha | tr_TR |
dc.contributor.author | Üstün, Atilla | tr_TR |
dc.contributor.department | Makina Teorisi ve Kontrol | tr_TR |
dc.contributor.department | Machine Theory and Control | en_US |
dc.date | 1999 | tr_TR |
dc.date.accessioned | 2016-03-30T19:04:20Z | |
dc.date.available | 2016-03-30T19:04:20Z | |
dc.description | Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 1999 | tr_TR |
dc.description | Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 1999 | en_US |
dc.description.abstract | Bu çalışmada, üç boyutlu görsel cisim tanıma probleminin çeşitli yapay sinir ağları modelleri ve öğrenme algoritmaları kullanılarak çözülmesine çalışılmıştır. Kullanılan yöntem cisimlerin moment envaryantları adı verilen ve ölçek, yer değişimi ve optik eksen etrafındaki dönme hareketinden bağımsız olan bir özellik vektörü ile temsil edilmesine dayanmaktadır. Farklı bakış açılarından elde edilen özellik vektörleri yapay sinir ağnın eğitim kümesini oluşturmaktadırlar. Böylece herhangi bir bakış açısından cisimlerin tanınması amaçlanmaktadır. Kısmen görünen cisimlerin tanınması da aynı yaklaşımın cisimleri oluşturan alt parçaların cismin tanınmasına yaptıkları katkı ön plana çıkarılarak sağlanmıştır. Buna göre herhangi bir cismin eğitim kümesi, o cismin alt parçaları kullanılarak oluşturulmakta ve görüntüde bu alt parçalar aranmaktadır. Geliştirilen bu yöntemin cisimlerin üzerleri belirli orandan fazla örtülmediği sürece olumlu sonuçlar verdiği gözlenmiştir. | tr_TR |
dc.description.abstract | In this study the problem of visually recognising three dimensional(3-D) solid objects is tried to be solved using artificial neural networks. The method used mainly depends on representing the objects with their moment invariants which are invariant to scale, displacement and rotation about the optical axis. The moment invariants calculated from different angle of views are used to form a training set for an artificial neural network. Thus the objects can be recognised from any angle of view. Partially visible objects are recognised using the same approach except that the subparts of each object is taken into account. The training set of each object is formed using the subparts of that object and these are sought out in the image. The approach developed is observed to give good results unless more than a certain percent of the object in the image is not visible. | en_US |
dc.description.degree | Yüksek Lisans | tr_TR |
dc.description.degree | M.Sc. | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11527/12154 | |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.publisher | Institute of Science And Technology | en_US |
dc.rights | İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. | tr_TR |
dc.rights | İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. | en_US |
dc.subject | Görsel Cisim Tanıma | tr_TR |
dc.subject | Moment Envaryantları | tr_TR |
dc.subject | Yapay Sinir Ağları. | tr_TR |
dc.subject | Visual Object Recognition | en_US |
dc.subject | Moment Invariants | en_US |
dc.subject | Artificial Neural Networks | en_US |
dc.title | Cisim Tanıma Problemine Yapay Sinir Ağlarının Uygulanması | tr_TR |
dc.title.alternative | Application Of Artificial Neural Networks To Object Recognition | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.type | Tez | tr_TR |