Uzaysal ve uzay-zamansal hücresel sinir ağı filtreleri
Spatial and spatio-temporal cellular neural network filters
Yazar: SADİYE NERGİS TURAL POLAT
Danışman: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Biyolojik organizmalar yüksek miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işlemekte uzmanlaşmıştır ancak bilgisayarda aynı işlemleri yapmak bilgisayarların nokta işlemci yapısından dolayı oldukça zordur. Dolayısıyla bilgisayarda görme çalışmalarında biyolojik sistemleri taklit eden makineler geliştirilmesi yolunda büyük çaba sarf edilmiştir. Böyle görme makineleri retinadakine benzer temel düşük seviyeli özellik algılayıcılarına ihtiyaç duymaktadır. Bu özellik algılayıcılar ölçek, yön, hız gibi yerel görüntü özelliklerini ölçmektedir. Az sayıda bağlantıya sahip aktif dirençsel yayılma ağları olarak adlandırılan modelin bu temel seviyeli özellik algılayıcıların gerçekleştirilmesinde ortak bir yapı sunduğu literatürde gösterilmiştir.Hücresel sinir ağları (HSA) hücre olarak adlandırılan ve yalnızca en yakın komşularıyla haberleşen temel işlem birimlerinin uzayda düzgün dizilmesiyle oluşan bir ağ yapısıdır. HSA yapısı hem biyolojik organizmalara çok benzer bir yapıdadır hem de hücrelerin sadece en yakın komşularıyla bağlantılı olması ve her bir hücre için bağlantı ağırlıklarının genellikle konumla değişmemesi gibi nedenlerden ötürü analog VLSI gerçekleştirme için çok uygundur.Bu çalışmanın konusu HSA ile gerçekleştirilen ve görme sistemlerinin temel özellik çıkarma işlemlerinde kullanılan uzay-zamansal filtre yapılarıdır. Literatürde bu konuda üç temel filtre vardır. Bu filtreler Gabor tipi uzay-zamansal yön seçici filtreler (frekans ayarlı filtreler), hız ayarlı filtreler ve zaman türevli HSA ile gerçekleştirilen bant geçiren filtrelerdir. Bu tez çalışmasında tüm bu filtreler ayrıntılı bir şekilde analiz edilmiş ve simülasyonları yapılmıştır. Uzay-zamansal HSA simülasyonunun aşamaları ile ilgili ayrıntılı bilgi verilmiştir. HSA filtre şablon katsayıları tek tek hesaplanmış ve bazı şablon katsayıları ile ilgili düzeltmeler önerilmiştir.Zaman türevli HSA yapısı literatürde yeni ortaya atılan bir kavramdır. ZTHSA yapısının literatürde var olan tek simülasyonu SIMULINK blok diyagramları kullanarak yapılmıştır ve bu yöntem oldukça karmaşık, çok zaman harcayan ve hataya açık bir yöntemdir. Bu çalışmada ZTHSA için çok basit yapıda ve SIMULINK simülasyonundan yaklaşık kat daha hızlı çalışan bir simülasyon yöntemi tasarlanmıştır.

Abstract:
Biological organisms excel at processing large amount of data in real time whereas computers usually are not good at such tasks because of their point processor architecture. Thus a great deal of effort has been spent on the development of machines that mimic biological systems in computer vision studies. Such vision machines require the simple low-level feature detectors similar in that of the retina. The low-level feature detectors measure local image properties as scale, orientation, and velocity. It has been shown that active resistive diffusion networks with low connectivity offer a common framework for the implementation of the low-level feature detectors commonly used in vision.Cellular Neural Networks consist of regular arrays of simple processing units that interact with only their nearest neighbors. The CNN architecture bears striking resemblance to aforementioned biological organisms and they are tailor-made for analog VLSI implementations because of their nearest neighbor connections and usually space invariant connection weights.The scope of this thesis is spatio-temporal filters which are used in the feature extraction layer of computer vision systems and are implemented via CNN architecture. There are three main filter architectures of this kind, namely Gabor type spatio-temporal orientation selective filters (frequency tuned filters), velocity tuned filters and time derivative CNN bandpass filters. All of these filters are analyzed and simulated in detail. Spatio-temporal simulation steps of CNN are given. The template coefficients of all of the aforementioned filters are calculated and some corrections on the filter template values are proposed.Time derivative CNN architecture has been introduced recently in literature. The only existing simulation method for TDCNN is achieved by using SIMULINK block diagrams. This is a very cumbersome; error-prone and extremely time consuming method. In this study, a much simpler and approximately five orders of magnitude faster simulation method is designed for TDCNN.