Değişmez momentler kullanarak içerik tabanlı görüntü erişim sistemi ve imge sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması

Tez Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tez Danışmanı: Yrd. Doç. Tolga Aydın

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: Türkçe

Özet:

Son yıllarda veri madenciliği çok yüksek bir hızla gelişmektedir. Bu gelişmeler aynı zamanda sayısal görüntü işleme teknolojisinde kullanılan programların da gelişmesini tetiklemektedir. İmge sınıflandırma ve içerik tabanlı görüntü erişim sistemleri; esas olarak imgeden farklı özellikler (renk, doku, enerji vs.) çıkararak anlamlı bir biçimde sınıflara ayırma işlemidir. Bu tez kapsamındaki yazılımlar, Visual Studio 2012 platformu üzerinde C# programlama dili ile kodlanmıştır. İmge sınıflandırma yöntemi olarak geri yayılımlı yapay sinir ağı; içerik tabanlı görüntü erişim sistemlerinde mesafe ölçümü için öklid uzaklığı ve öznitelik çıkarma işleminde ise bir görüntü işleme kütüphanesi olan Emgu CV kullanılmıştır. Programda Caltech101 imge seti üzerinde hem imge erişim hem de imge sınıflandırma işlemi yapılarak iki işlemin sonuçları karşılaştırılmıştır. İçerik tabanlı görüntü erişim sisteminin imge sınıflandırma yönteminden doğruluk kriteri bakımından daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca öznitelikler çıkarılırken, genelde renksiz imgeler üzerinde ve imgenin farklı bakış açılarına bakılarak çıkarılan değişmez moment öznitelikleri, bu tezde renkli Caltech101 imge setine uygulanmıştır.