Desen sınıflandırma için kortikal gösterimlerin geleneksel görüntü işleme yöntemleri ile  karşılaştırılması
Comparison of cortical representations with the traditional image processing methods for texture classification
Yazar: HATİCE NİZAM
Danışman: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Desen, bir görüntüdeki ilgili bölgelerin tespitinde veya bir nesnenin tanımlanmasında kullanılan önemli bir özelliktir. Desenlerin sınıflandırılması çalışmalarının başlıca araştırma konuları bir deseni temsil edecek özellik kümesinin nasıl belirleneceği ve desenler arasındaki güçlü benzerlik/farklılık ölçümünün nasıl yapılacağıdır. Bu konuda önerilen birçok öznitelik çıkarım yöntemi mevcuttur. Son zamanlarda, insan beyninin desenleri algılama, sınıflandırma ve analiz yapabilme kapasitesi örnek alınarak birçok yapay öğrenme yöntemi geliştirilmektedir. İnsan görme sisteminin en çok bilinen ve en çok çalışılan alanı birincil görme korteksidir (V1). V1'in görsel bilgileri aldığı ve görsel veri işlemenin ilk adımı olan Katman-4 için birçok matematiksel veri işleme modeli geliştirilmiştir. Tez kapsamında, Favorov'un Katman-4 için geliştirmiş olduğu hesaplamalı modelin doğrusal boyut indirgeme sonucu elde edilen 5-boyutlu Katman-3 gösterimi öznitelikleri ile öznitelik çıkarım yöntemlerinden piksel, GWT ve LBP özniteliklerinin çeşitli testler üzerindeki sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. Bu tez çalışması ile desen tipi imgelerde desen sınıflandırılması problemlerinin daha iyi anlaşılması, ileride geliştirilebilecek yöntemlere ve doğal tip imgelerde desen sınıflandırılması konusunda literatüre katkı sağlanması amaçlanmıştır.

Abstract:
A texture is an important feature used in the identification of the regions in an image or in the identification of an object. The main research topics of classification studies of textures are how to determine the feature set to represent a texture and how to measure the strong similarity/difference between textures. On this regard, there are many suggested feature extraction methods. Recently, many artificial learning methods are being developed by taking as an example the capacity of the human brain to perceive, classify and analyze textures. The primary visual cortex is the best-known and best-studied area of the human visual system (V1). Several mathematical data processing models have been developed for Layer-4, the first step of V1's visual information and visual data processing. Within the context of the thesis, the classification performance of the pixel, GWT and LBP features of feature extraction methods with the 5-dimensional Layer-3 representation features obtained from the linear dimension reduction result of the computational model developed Favorov's Layer-4 have been compared. This thesis study aims to provide a better understanding of texture classification problems in texture type images, to methods that can be developed in the future and to the literary contribution to texture classification in natural type images.