Örüntü Tanıma amaçlı Doğrusal Olmayan Yöntemlerin Geliştirilmesi ve Uygulanması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2007
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Murat Aykut
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): MURAT EKİNCİ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son zamanlarda görünüşe dayalı tanıma yaklaşımı, örüntü tanıma alanında önemli bir araştırma konusu olmuştur. Modele dayalı yaklaşımların problemlere özgü olması ve çıkartılan özniteliklerin uygun seçilmesindeki zorluk, görünüşe dayalı yaklaşımları daha etkin ve popüler yapmıştır. Yüz, avuç içi, iris gibi biometriklerin tanınması, nesne türlerinin belirlenmesi, tıbbî tanıma uygulamaları, tam veya kısmî olarak görünüşe dayalı yaklaşımlarla yapılmaktadır. Bu çalışmada, nesneleri daha iyi karakterize edebilmek amacıyla yüksek istatistiği sağlayan doğrusal olmayan yaklaşımların kullanılması önerilmektedir. İlk aşama olarak örüntüler öznitelik ayrıştırma ile tayfsal domene aktarılmış, bu domende başarıyı etkilemeyen veya gürültü içeren bilgiler elenmiştir. Daha sonra doğrusal yöntemleri işlem karmaşıklığına neden olmadan doğrusal olmayan biçime dönüştüren çekirdek kavramı üzerinde durularak, öznitelik ayrıştırma için doğrusal ve doğrusal olmayan yaklaşımlar karşılaştırılmıştır. Örüntü tanımada son aşama olan sınıflandırmada ise temel yöntemlerin yanında güncel bir yaklaşım olan SVM ele alınmıştır. Önerdiğimiz yöntem avuç izi veritabanlarında uygulanmıştır. Sonuçlara bakıldığında yapılan çalışmanın oldukça başarılı olduğu görülmektedir.