Görüntüler üzerinde öznitelik çıkarma ve seçimine odaklı bir örüntü tanıma çerçevesi geliştirilmesi
Development of a pattern recognition framework focusing on feature extraction and selection on images
Yazar: ARİF ERDAL TAŞCI
Danışman: PROF. DR. AYBARS UĞUR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Eniyileme =   ; Görüntü işleme = Image processing ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Veri madenciliği = Data mining ; Örüntü tanıma = Pattern recognition ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Günümüzde dijital görüntülerin sayısı, teknolojik imkânların ve aygıtların kullanılması ile birlikte giderek artış göstermektedir. Görüntü türlerinin bilgisayar destekli sınıflandırılması tıp, güvenlik, otomasyon gibi pek çok uygulama alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Öznitelik çıkarma ve seçimi, örüntü tanıma sürecinin alt aşamaları olarak sınıflandırma başarımını artırmak açısından oldukça önem taşımaktadır.
Tez çalışmasında, görüntüler üzerinde öznitelik çıkarma ve seçimi aşamalarının her ikisini de içeren bir örüntü tanıma çerçevesi geliştirilmiştir. Çerçevenin ilk alt modelinde, sadece manuel öznitelik çıkarma yöntemleri kullanılmıştır. Bu modelde, 4 tanesi merkez noktasına göre ikiye ayrılmış görüntülerden türetilen özgün öznitelikler olmak üzere, 194 adet öznitelik çıkarmayı sağlayan geniş bir yöntem kümesi oluşturulması literatüre yapılan katkılardandır. Öznitelik seçimi aşamasında ise genetik algoritmalardan yararlanılmıştır. Literatüre diğer bir katkı olarak geliştirilen ikinci alt modelde ise, derin öğrenme kullanılarak çıkarılan öznitelik kümesi de ilk alt modele eklenerek sistem genişletilmiş ve böylece tanıma performansı artırılmıştır.
Tez kapsamında, manuel olarak 194, derin öğrenmeyle 4096 olmak üzere toplamda 4290 öznitelik çıkarmayı sağlayan bir çatı oluşturulmuş, deneysel çalışmalarda Flavia ve Caltech-101 verisetleri kullanılmıştır. Her iki verisetinde en iyi sınıflandırma başarımının ECOC-SVM modeli ile sağlandığı ve literatürdeki en iyi sonuçlara göre karşılaştırılabilir olduğu gösterilmiştir.

Abstract:
Nowadays, the number of digital images is increasing gradually with the use of technological possibilities and devices. Computer aided classification of image types is widely applied in many applications such as medicine, security, automation. The feature extraction and selection stages have great importance in terms of increasing the classification performance as the substages of the pattern recognition process.
In the thesis, a pattern recognition framework including both of feature extraction and selection stages on images is developed. In the first submodel of the framework, only manual feature extraction methods are used. In this model, making up a large set of methods for extracting 194 features, 4 of which are novel ones derived from images divided into two sections according to the center point, is one of the contributions to the literature. Genetic algorithms are utilized in the feature selection stage. In the second submodel, which is developed as another contribution to the literature, the system is extended by adding the feature set extracted by using deep learning to the first submodel, thus recognition performance is improved.
In the scope of the thesis, a framework was created for extracting total of 4290 features (194 handcrafted and 4096 deep learning features), Flavia and Caltech-101 datasets were used in the experimental studies. It is shown that the best classification performance for two datasets is provided with the ECOC-SVM model and it is competetive compared to the existing state-of-the-art results in the literature.