Transfer öğrenme, özellik seçimi ve makine öğrenmesi yöntemlerine dayalı karma bir yaklaşım ile nohut tohumu çeşitlerinin çoklu sınıflandırılması
Multiple classification of chickpea seed varieties with a hybrid approach based on transfer learning, feature selection, and machine learning methods
Yazar: İBRAHİM KILIÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESİBE YALÇIN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnsanın yaşamını sağlıklı bir şekilde idame ettirebilmesi için yeterli ve dengeli beslenmesi oldukça önemlidir. Proteinler, insan vücudunun ihtiyaç duyduğu temel besin öğeleri içerisinde yer alır. Kaliteli protein kaynaklarından biri nohut bitkisidir. Bununla birlikte kuru ve sıcak koşullara dayanıklı olması, küresel ısınma (beraberinde iklim değişikliği) ve artan dünya nüfusu dikkate alındığında nohutun önemini daha da artırmaktadır. 
Bu tez çalışmasında, tohum seçimi problemine nohut bitkisi çerçevesinde odaklanılmış ve nohut çeşitlerinin yüksek başarımla sınıflandırılması için yapay zeka tabanlı karma yöntemler önerilmiştir. Söz konusu yöntemler, transfer öğrenme (transfer learning, TL) yaklaşımıyla üç ön eğitimli model (ResNet50, DenseNet201 ve EfficientNetB0) kullanılarak özellik çıkarımını, ReliefF algoritması ile en önemli özelliklerin seçimini ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak nohut tohumlarının çeşitlerine göre sınıflandırılmasını içermektedir. Sınıflandırma işlemi için Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine, SVM), K En Yakın Komşu, Naïve Bayes ve Doğrusal Diskriminant Analizi (Linear Discriminant Analysis, LDA) algoritmaları kullanılmış ve en başarılı karma yöntemler olan TL+SVM ve TL+LDA ile sırasıyla 0,944 ve 0,940 doğruluk elde edilmiştir. Hisar ve İnci, en az hata ile sınıflandırılan nohut çeşitleri olmuştur. Tez sonuçları, tarımda nohut sınıflandırma problemi için umut vericidir. Önerilen yöntemler, nohut sınıflandırma görevlerini otomatik gerçekleştirmek amacıyla akıllı telefon uygulamalarına ve bilgisayarlı görü sistemlerine entegre edilebilir.

Abstract:
Adequate and balanced nutrition is very important for a person to sustain healthy life. Proteins are among the essential nutrients needed by the human body. In addition, it is resistant to dry and hot conditions. This further increases the importance of chickpeas when global warming (accompanied by climate change) and the expanding world population are taken into consideration.
This thesis focuses on the chickpea seed classification problem and proposes high-performance artificial intelligence based hybrid methods. The methods include feature extraction using three pre-trained models (ResNet50, DenseNet201 and EfficientNetB0) with a transfer learning (TL) approach, selection of the most important features with the ReliefF algorithm, and classification of chickpea seeds according to their types using machine learning algorithms. Support Vector Machine (SVM), K Nearest Neighbor, Naïve Bayes, and Linear Discriminant Analysis (LDA) algorithms have been used for the classification process. TL+SVM and TL+LDA, which are the most successful hybrid methods in classifying chickpea varieties, have accuracy rates of 0.944 and 0.940, respectively. Hisar and İnci are the chickpea varieties classified with the minimum error rates. The results obtained within the scope of the thesis study are promising for the chickpea classification problem in agriculture. The proposed methods can be integrated into smartphone applications and computer vision systems to automatically perform chickpea classification tasks.