Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma (NOMA) Algoritmaları ve Uygulamaları
Nonnegative Matrix Factorization (NMF) Algorithms and Its Applications
Yazar: İHSAN KOÇAK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ ; PROF. DR. JACEK M. ZURADA
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışmada, negatif olmayan matris ayrıştırması (NOMA), yaklaşık NOMA (Approximate NMF), yakınsak NOMA (convex NMF), online NOMA adlı NOMA türleri, metin madenciliği, spektral veri analizi, ölçeklenebilir internet mesafe tahmini (scalable internet distance prediction), durağan olmayan ses gürültüsüzleştirme (nonstationary speech denoising), biyoenformatik, nükleer görüntüleme ve yüz tanıma  uygulama alanları; üç boyutlu yüz tanıma, aktif görünüm modeline dayalı yüz tanıma, öz yüzler yöntemi, aydınlanmaya dayalı gürbüz yüz tanıma, gizli markov modeli ile yüz tanıma, bağımsız bileşen analizi (independent component analysis), temel bileşen analizi (principal component analysis), yapay sinir ağları, destek vektör makineleri (support vector machine), nokta imza yöntemi (point signature), akıllı etkileşimler (smart interactions) olarak adlandırılan yüz tanıma yöntemleri ve NOMA ile ilgili diğer araştırmalardan bahsedildikten sonra karşıt temelli öğrenme (KTÖ) hakkında bilgi verilip yüz veritabanları üzerinde NOMA ve KTÖ senteziyle oluşturulan algoritma çalıştırılıp sonuçları grafikler üzerinde gösterilmiştir. Ayrıca DNOMA (Değişen en küçük kareler (Alternating least square - ALS) tabanlı NOMA) ve Temel bileşen analizi (TBA) yöntemleri denenmiş ve elde edilen doğruluk sonuçları karşılaştırılmıştır.Veri sıkıştırma algoritmalarında aranan kriterlerden biri hızdır. Yüz Tanıma algoritmalarında ise aranan kriterlerden biri tanıma yüzdesinin yüksek olmasıdır. Bahsi geçen iki algoritma grubuna giren NOMA'ya KTÖ uygulanarak AR ve ORL yüz veritabanlarında bu iki kriterin iyileştirilmesi amaçlandı.

Abstract:
In this study, after mentioning about nonnegative matrix factorization (NMF) types named approximate NMF, convex NMF, nonnegative rank factorization, application areas of NMF like text mining, spectral data analysis, scalable internet distance prediction, non-stationary speech denoising, bioinformatics, nuclear monitoring;  how it is used in face recognition, 3D face recognition,  active appearance model based face recognition, eigenfaces method, illumination based robust face recognition, hidden Markov model,  independent component analysis, principal component analysis, artificial neural networks, support vector machine, point signature method, smart interactions, other methods used in face recognition and other researchs about NMF, it is mentioned about opposition based learning (OBL)  and an algorithm composed of  NMF and OBL synthesis has been run and the result of this algorthm has been shown on graphics. Moreover ANMF (Alternating leastsquares based NMF ) and principal component analysis (PCA) methods were compared with the results. Speed is the one of the desired criterias in data comppressing algorithms. In recognition algorithms, however, one of the wanted criteria is the high percentage of recognition. It is aimed to speed up and increase the recognition rate of the Nonnegative Matrix Factorization (NMF) which is in the category of the both mentioned algorithms.