Nitelik tabanlı nesne sınıflandırması
Attribute based object classification
Yazar: ÖZHAN GÜNEŞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. NAFİZ ARICA
Deniz Harp Okulu Komutanlığı / Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarla görme = Computer vision ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Nesne sınıflandırması, bilgisayarla görme alanında üzerinde çalışılan en yaygın problemlerden biridir. Bu maksatla kırk yılı aşkın zamandır yapılan çalışmalarda farklı yaklaşımlar araştırmacılar tarafından öne sürülmüştür. Bu tez kapsamında nitelik tabanlı nesne sınıflandırma yaklaşımında iyileştirmeler yapılması ve farklı yöntemler önerilmesi hedeflenmiştir. İlk olarak nitelikleri tespit etmek için en ayırt edici özniteliklerin seçimi mRMR (Maksimum İlgililik Minimum Artıklık) algoritması kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, mantıksal niteliklerin tespitinde öznitelikleri belirleme kriteri olarak; niteliği içeren sınıflar arasında seçim yapmak yerine, tüm veri kümesinde sınıf farkı gözetmeksizin yapılacak tespitin daha etkili sonuç üreteceği belirlenmiştir. Ayrıca niteliklerin tespitinde; kesin var/yok ifadesi yerine olasılıksal bir yaklaşım önerilerek niteliğin varlığı bir olasılık değeri ile ifade edilmiştir.Bu yaklaşımlara ilave olarak, öznitelik vektörleri ile yapılan klasik sınıflandırma başarısının farklı yöntemler kullanılarak artırılabileceği öngörülmüştür. Bu amaçla öznitelik vektörlerinin daha düşük boyutlu bir uzayda kullanımını sağlayan pLSA (Olasılıksal Gizli Anlam Analizi) ve PCA (Temel Bileşenler Analizi) algoritmaları ile kategorileri en iyi ayırt eden özniteliklerin belirlenmesini sağlayan mRMR algoritmasına yer verilmiştir.Son olarak, öznitelik tabanlı sınıflandırıcı ile mantıksal nitelik tabanlı sınıflandırıcıların sonuçlarını birleştirerek daha iyi neticelere ulaşılması için değişik yöntemler test edilmiştir.

Abstract:
Object classification is a common challenge to be struggled in computer vision. For this purpose, several methods have been proposed by researchers during last four decades. Our target in this thesis is to improve present attribute based object classification approaches and to develop new methods. First of all, selection of the most discriminative features is realized with mRMR (Max-Relevance-Min Redundancy) feature selection algorithm to detect attributes. After that, another improvement is the selection criterion developed for feature detection. In this criterion, feature detection in whole data set without class differentiation is found out to be more effective then the selection made in classes that include target attribute. In addition, a probabilistic approach has been offered, which it is depicted the existence of the attribute with a probability value instead of certain decision.Furthermore, it is proposed that the accuracy of classical classification which is made with feature vectors can be improved with different methods. For this purpose, pLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis) and PCA (Principal Component Analysis) algorithms which enable feature vectors to be used in a smaller space and mRMR (Max-Relevance-Min Redundancy) algorithm which determines feature that discriminate categories best improved classification performance.Finally, varied methods are tested in order to provide better results by combining results of the feature based classifier and attribute based classifier.