Image classification
73 theses under this subject heading
Gömülü sistem üzerinde evrişimsel sinir ağları ile nesne sınıflandırılması
Derin sinir ağları görüntü sınıflandırma üzerinde başarılı bir şekilde uygulanmak- tadır. Görüntüde tespit edilen nesnelerin ne olduğunu anlanması büyük bir ilgi görmektedir. Derin sinir ağlarının gömülü sistemler üzerinde kullanılması oldukça fazla hafıza ve güçlü işlemci teknolojileri gerektirmektedir. Bu tezin amacı gömülü bir sistem üzerinde görüntü sınıflandırma işleminin ne kadar başarılı bir şekilde yapıldığını gözlemlemektir. Bu çalışmada sadece 3 GB hafıza kullanarak geliştiri- len mimari ile %85.9 oranında doğruluk elde edilmiştir. Önerilen mimari 4 saat içerisinde eğitilerek, 0.7 ms içersinde sınıflandırma sonucunu üretmektedir.
Konvolüsyonel sinir ağlarını kullanarak bitki türlerinin sınıflandırılması ve bitki hastalıklarının tanısı
Görüntü sınıflandırma, başta tarım, sağlık, ulaşım olmak üzere birçok alana hizmet sunmakla birlikte, insan gücü ile tahmin edilmesi güç problemlerde kullanmış olduğu yapay zeka mimarileriyle birlikte çok kısa sürede ve çok daha az maliyet ile gerçekleştirmektedir. Tarım alanında ise, bitki türlerinin belirlenmesi, bitki hastalıklarının tahminleri gibi süreçler insan gücü ile laboratuvar ortamlarında çok uzun süreçlerde gerçekleştirmekte olup, alınacak tedavide geç kalınabilmektedir. Derin öğrenme algoritmalarından olan konvolüsyonel sinir ağı, bitkilerin sınıflandırmaları ve sahip oldukları hastalıkların teşhislerinde çok kısa sürelerde çok başarılı sonuçlar sunmaktadır. Bu çalışmada, popüler bir veri seti olan Plantvillage veri seti ele alınmıştır ve bu veri setinden, büyük ölçekli ve küçük ölçekli durumlarının yanı sıra, çok sınıflı ve az sınıflı olmak üzere toplamda 8 adet yeni veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan bu veri setleri kullanılarak, bitki türlerinin sınıflandırılması, bitki hastalık tahmini ve bitki hastalıklarının sınıflandırılması için modelleme çalışmaları gerçekleştirilmiştir ve her bir sınıflandırma problemi için, geniş kapsamlı deneysel çalışmalar sonucunda en iyi modeller bulunmaya çalışılmıştır. İlk modelleme çalışmalarında, bitki türlerinin sınıflandırılması problemine yönelik hazırlanmış olan 6 farklı dengeli veri seti kullanılarak, Alexnet mimarisi uygulanmıştır ve en iyi model, % 99,88 test doğruluk başarısı elde edilmiştir. İkinci modelleme çalışmalarında, bitki hastalık tahmini problemine yönelik hazırlanmış olan, 2 sınıftan oluşan dengeli veri seti kullanılarak, literatür sonuçlarında gözlemlenen CNN'in en popüler 9 farklı derin öğrenme modelleri uygulanmıştır. Bitki hastalık tahmini için en iyi model, GoogleNet/Inception mimarisinin kullanıldığı model olmuştur ve 3 kez çapraz doğrulama ile %99,91 doğruluk başarısı elde edilmiştir. Son olarak, bitki hastalıklarının sınıflandırılması problemine yönelik, kullanılan veri seti ile DenseNet modeli en iyi model olarak bulunmuştur ve 10 kez çapraz doğrulama ile %99,14 doğruluk başarısı elde edilmiştir.
Bir insansız hava aracı için takipçi uçuş kontrolcüsünün uzun kısa süreli bellek tabanlı olarak geliştirilmesi
Bu tezde, simülasyon ortamında dört-rotorlu insansız hava araçları (İHA) kullanılarak lider-takipçi problemi üzerinde çalışılmıştır. Lider-takipçi problemi İHA'ların birlikte çalışmaları gereken senaryolar için oldukça önemlidir. Tez kapsamında, lider ve takipçi İHA'ların aralarında herhangi bir iletişim olmaksızın uçtukları durumda; takipçinin, lider İHA'yı takip etmesini sağlayan otonom uçuş kontrolcüsü, yalnızca takipçi üzerindeki kameradan alınan görüntüler kullanılarak geliştirilmiştir. Takipçi İHA'nın, lider İHA'dan herhangi bir şekilde konum, hız veya hareket yönü gibi bir veriyi iletişim kanallarıyla alamadığı bu durumda salt kamera görüntülerinin kullanımıyla bu kontrolcünün geliştirilebilmesi için; zaman serisi verilerini işleyebilen Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) tabanlı bir çözüm önerilmiştir. Bu çözümde takipçinin lideri takip edebilmesi için sahip olması gereken yatış hızının, dalış hızının ve lider İHA'ya göre yükseklik farkının kamera görüntüleri kullanılarak tahmin edilmesi ve bu tahmin edilen bu bilgilere göre takipçi İHA'nın kontrolünün sağlanması hedeflenmiştir. Bu hedef doğrultusunda, LSTM tabanlı modelin eğitimi için gerekli olan veriseti Microsoft AirSim simülasyon ortamında lider ve takipçi İHA'lar çeşitli rotalarda, takipçi lideri takip edecek şekilde uçurularak hazırlanmıştır. Bu verisetinde, uçuş boyunca takipçi İHA'nın üzerindeki kameradan alınan görüntüler, takipçinin bu görüntülerle eş zamanlı yatış hızı, dalış hızı ve lidere bağıl olarak yükseklik farkı bilgileriyle birlikte kaydedilmiştir. LSTM tabanlı modelin performansını arttırmak amacıyla kameradan alınan görüntüler, LSTM katmanına beslenmeden önce zaman dağılımlı bir evrişimsel sinir ağından (CNN) geçirilmiştir. Bu kısımda düşük gecikme süreli bir model olması sebebiyle MobileNet tercih edilmiştir. Ayrıca, çözülmek istenen problemde görüntüler üzerinde işlemler gerçekleştirildiğinden dolayı uzamsal ilişkiler önemli olduğu için, LSTM katmanı normal LSTM'den farklı olarak literatürdeki Evrişimsel LSTM (ConvLSTM) katmanı olarak seçilmiştir. Hazırlanan veri seti ile takipçinin sahip olması gereken yatış hızını, dalış hızını ve lidere göre yükseklik farkını tahmin etmek amacıyla 3 ayrı model eğitilmiştir. Bu modeller, test aşamasında kullanılırken tahmin edilen yatış hızı ve dalış hızı bilgileri takipçiye hedef hız olarak beslenmiştir. Tahmin edilen yükseklik farkı bilgisi de takipçinin uçması gereken hedef yüksekliğin belirlenmesinde kullanılmıştır. Bu şekilde geliştirilen kontrolcünün performansı, lider İHA'nın (1) sağa ve sola manevralar yaparak sabit bir yükseklikte uçtuğu bir rotada, (2) üstten bakıldığında 8 şeklini çizecek şekilde sabit bir yükseklikte uçurulduğu bir rotada ve (3) spiral şeklindeki dairesel ve aynı zamanda yükselmeyi de içeren yörüngede uçurulduğu bir rotada test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, LSTM tabanlı kontrolcünün takipçinin hem yatay eksende ihtiyaç duyduğu yatış ve dalış hızlarını hem de dikey eksendeki yükseklik farkını başarılı bir şekilde tahmin edebildiğini göstermektedir. Böylece takipçi, liderin karmaşık ve dinamik hareketlerine güvenilir şekilde uyum sağlayarak takibini gerçekleştirmiştir. Bu çalışma, doğrudan iletişime ihtiyaç duymayan ve yalnızca görsel verilerle çalışan otonom lider-takipçi sistemiyle literatüre önemli bir katkı sunmaktadır. Bu yaklaşım, özellikle çoklu İHA sistemlerinde, iletişim kopukluklarına karşı dayanıklı bir çözüm sunmakta ve sahada uygulanabilirliği artırmaktadır.
Derin öğrenme ile güneş panellerinde toz tespiti
Günümüzde, güneş enerjisi, temiz ve sürdürülebilir bir enerji kaynağı olarak önem kazanmıştır. Ancak güneş panellerinin verimliliğini etkileyen faktörler arasında panel yüzeyinde biriken kirlerin etkisi önemli bir yer tutmaktadır. Bu tez, transfer öğrenme yöntemleriyle kirli ve temiz güneş panellerinin sınıflandırılması üzerine odaklanmaktadır. Güneş panellerinin temizlik durumunun belirlenmesi, bakım stratejilerinin optimize edilmesi açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, güneş enerjisi sistemlerindeki verimliliği artırmak amacıyla, özellikle kirli ve temiz güneş panellerini sınıflandırmak için transfer öğrenme yöntemleri incelenmektedir. Güneş panellerinin yüzeyinde biriken kir, çeşitli faktörlerden kaynaklanabilir ve bu kirin temizlenmemesi, enerji verimliliğini azaltabilir. Bu nedenle, güneş panellerinin durumu hakkında hızlı ve doğru bir sınıflandırma yapabilen otomatik bir sistem, bakım süreçlerini optimize etmek için kritik öneme sahiptir. Bu tezde, transfer öğrenme, önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerini kullanarak, sınırlı sayıda etiketli veriyle yeni bir görevi çözmek amacıyla değerlendirilmiştir. Çeşitli önceden eğitilmiş modeller (EfficientNetB3, ResNet50, MobileNet, VGG19, Xception, InceptionResNetV2, VGG16, ResNet101, DenseNet201, EfficientNetB7) üzerinde transfer öğrenme yöntemleri uygulanarak, güneş panellerinin temizlik durumunu belirlemek için yeni bir model oluşturulmuştur. Çalışmada, modeller oluşturulmuş, eğitilmiş ve test edilmiştir. Ayrıca, farklı modellerin doğruluk oranları karşılaştırılmış ve en iyi performans gösteren modeller belirlenmiştir. Belirli modellerin tahminlerini birleştirerek ve bu birleşik tahminlerle gerçek etiketleri karşılaştırarak en iyi model kombinasyonlarını belirlemeye yönelik bir analiz gerçekleştirilmiştir. Böylece, özellikle farklı modellerin güçlü yanlarını birleştirerek daha güçlü bir sınıflandırma sonucu elde etmeye çalışan bir transfer öğrenme yaklaşımı oluşturulmuştur. Sonuç olarak, bu tez çalışmasında güneş panellerinin temizlik durumlarını tespit etmek için etkili bir transfer öğrenme modeli geliştirilmiştir. Elde edilen modeller, güneş enerjisi sistemlerinin bakım süreçlerini optimize etmek, enerji verimliliğini artırmak ve uzun vadede sürdürülebilir enerji kullanımını desteklemek için potansiyel bir katkı sağlanması hedeflenmektedir.
Derin öğrenme tabanlı kolon kanseri teşhisi
Kolon kanseri kalın bağırsakta oluşan bir kanser türüdür. 2020 yılında dünya genelinde 2 milyona yakın kolon kanseri vakası tespit edilmiştir. Türkiye'de kolon kanseri görülme sıklığı erkeklerde dördüncü ve kadınlarda ise ikinci sıradadır. Son on yılda derin öğrenme alanında önemli gelişmeler kaydedilmiştir. Derin öğrenme ile görüntü sınıflandırma problemlerinde insan performansını geçebilen yöntemler geliştirilmiştir. 2021 yılında önerilen derin öğrenme tabanlı görü dönüştürücü (GD) modeli ile evrişimli sinir ağı (ESA) tabanlı modellerin görüntü sınıflandırma performansı geçilmiştir. Tıbbi görüntülerin otomatik tasnifi, analizi ve yorumlanmasında günümüze kadar derin öğrenme tabanlı birçok farklı yöntem geliştirilmiştir. Derin öğrenmenin tıbbi görüntüleme yöntemlerinde başarı ile kullanılması kolon kanserinde de derin öğrenme araştırmalarını gündeme taşımıştır. Bu çalışmada, GD ile ESA tabanlı öğrenme aktarımı modellerinin otomatik kolon teşhisi performansı araştırılmıştır. GD modeli eğitiminde farklı yama boyutlarının performansa etkileri ortaya konmuştur. Model eğitim ve test aşamasında 5000 histopatoloji görüntüsü içeren Kather-5k adlı veri seti kullanılmıştır. GD ve ESA tabanlı öğrenme aktarımı yöntemleri performans karşılaştırması sonucunda, en yüksek doğruluk ESA tabanlı yöntemlerden EfficientNetB4 modeli ile %94,93 olarak elde edilmiştir. Kolon kanseri teşhisinde ESA tabanlı öğrenme aktarımı yöntemi kullanılması patoloji uzmanı doktorların çalışma yükünü hafifletebilir ve kolon kanseri teşhisi performansını artırabilir
Döküm kusurlarının tespiti sürecinde görüntü özellik çıkarımı ve makine öğrenmesi kullanımı
Döküm sanayisinde yüzey kusurlarının tespiti, ürün kalitesinin artırılması ve üretim hattındaki hataların erken aşamada belirlenebilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, döküm parça görüntüleri üzerinden kusurların otomatik olarak tespit edilebilmesi amacıyla görüntü işleme ve makine öğrenmesi tabanlı bir sınıflandırma sistemi geliştirilmiştir. Kullanılan veri seti, Kaggle platformundan temin edilen ve hatalı-hatasız olarak etiketlenmiş 6625 görüntüden oluşmaktadır (3750 hatalı, 2875 hatasız). Görüntülerin sınıflandırılabilirliğini artırmak amacıyla Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Patterns (LBP), Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), Gabor filtreleri, GLCM, Wavelet dönüşümü, renk histogramı, Zernike momentleri, Hu momentleri ve Fourier dönüşümü olmak üzere toplam 10 farklı özellik çıkarım yöntemi uygulanmıştır. Çalışma kapsamında, HOG ve LBP özelliklerinin etkisi beş farklı hücre boyutu (25x25, 50x50, 100x100, 150x150, 300x300) ayrı ayrı değerlendirilmiş, her varyasyon için özgün özellik veri setleri oluşturulmuştur. Özellik vektörlerinin yüksek boyutluluğu nedeniyle, mRMR (minimum Redundancy Maximum Relevance) ve Ki-Kare (Chi-square) gibi özellik seçimi algoritmaları uygulanarak bilgi açısından en anlamlı öznitelikler belirlenmiş ve sınıflandırma modelleri bu daraltılmış veriyle yeniden eğitilmiştir. Model eğitimleri MATLAB Classification Learner aracı kullanılarak gerçekleştirilmiş ve Fine Tree, Fine KNN, Wide Neural Network, Bagged Trees, Gaussian Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Binary GLM olmak üzere altı farklı sınıflandırma algoritması ile sonuçlar karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, en yüksek doğruluk oranı %99.7 ile 25x25 hücre boyutunda, özellik seçimi yapılmadan eğitilen Wide Neural Network modeli ile elde edilmiştir. mRMR ve Ki-Kare (χ²) yöntemleriyle yapılan özellik seçimleri, model başarısını belirli oranlarda korurken, özellikle veri boyutunun düşürülmesiyle birlikte eğitim süresinde kayda değer azalma sağlamıştır. Düşük özellikli yapıdaki 300x300 boyutunda ise ayrıca özellik seçimi uygulanmamış, mevcut haliyle yüksek performanslı sonuçlara ulaşılmıştır. Çalışma sonucunda, döküm parçalarının yüzey kusurlarının tespiti için önerilen sistemin hem doğruluk hem de işlem verimliliği açısından endüstriyel uygulamalara entegre edilebilecek nitelikte olduğu görülmüştür.
Spectral and spatial classification of hyperspectral images
Recently various developments have been introduced in Remote Sensing Technology. Multispectral sensors have been used for years and provide images with multi bands up to 10-20 bands. The information extracted from the multispectral images are useful and helped in many different applications in the real world, however it may fail in distinguishing between different minerals or sub classes, where hyperspectral images plays an important role. Hyperspectral images are made of hundreds of narrow bands, in most of the cases it can be up to 200 bands. Having this high level of detailed spectral information gives a better distinguishing capability. The conventional classification methods used for multispectral images cannot be applied directly on hyperspectral images due to many reasons. Therefore, many algorithms adjusted or introduced to fit the hyperspectral data. For example, statistical classifiers have difficulties with these data, because calculating statistical parameters for such a huge amount of data is not an easy task. Additionally, the statistical algorithms assume that the data have a specific distribution which contradicts the real-world situation. On the other hand, nonparametric classifies provides good solutions with relatively high and acceptable accuracies. In some cases, these nonparametric algorithms are applied directly on the hyperspectral data or after applying some of the feature extraction methods. K-Nearest Neighbor (KNN) or Support Vector Machines (SVMs) are one of the most widely used and powerful nonparametric methods. Especially SVMs are reported as robust algorithms on hyperspectral data classification even with limited number of training samples. In real world, pixels/samples from neighboring areas are most likely belong to same class. However, classification algorithms exploiting only spectral information cause some noisy like misclassified samples in homogeneous areas. Various approaches have been introduced recently in the literature to improve the classification accuracy and obtain more homogeneous areas in classification maps. One of the powerful approaches is based on integrating the spatial information with the spectral information. In this thesis, we focus on the extended random walker (ERW) algorithm. ERW consists of two main steps; the first step is the spectral classification which is done by any spectral classification algorithm. In this thesis one of the kernel based methods support vector machine (SVM) with the radial basis function (RBF) and the linear kernel function are used in the spectral classification. The second step relies on the results of the classification obtained by SVM and more accurately it depends on the probabilities for each pixel obtained from the SVM algorithm. These probabilities are used to transfer random walker from a segmentation algorithm into a multi class classifier.
Derin öğrenme ile çelik hurdasının sınıflandırılması ve tanımlanması
Sanayi devrimi sonrasında hızla artan çelik talebi, doğal kaynakların tükenme riskini artırmakta ve çevresel etkileri derinleştirmektedir. Bu bağlamda, çelik hurdasının geri dönüşümü sürdürülebilir üretim açısından büyük önem arz etmektedir. Özellikle elektrikli ark ocaklarında (EAF) çelik hurda kullanımı, yüksek enerji verimliliği ve düşük karbon ayak izi sağlaması nedeniyle çevre dostu bir üretim yöntemi olarak öne çıkmaktadır. Ancak, EAF'da kullanılacak hurdaların doğru ve hızlı bir şekilde sınıflandırılması, hem proses verimliliği hem de nihai ürün kalitesi açısından kritik bir gerekliliktir. Bu tez çalışmasında, hurda yüklü kamyonların kantar üzerinden geçişi sırasında otomatik olarak sınıflandırılmasını sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, derin öğrenme tabanlı görüntü işleme tekniklerini kullanarak hurda sınıfını otomatik olarak belirlemekte ve sınıflandırma sonucunu sahaya yerleştirilen LED ekran aracılığıyla kamyon şoförlerine bildirmektedir. Böylece, manuel tanımlamaya dayalı süreçlerin doğasında bulunan insan hataları ortadan kaldırılmakta ve hurda lojistiğinde operasyonel verimlilik sağlanmaktadır. Bu çalışmada kullanılan veri seti, gerçek saha koşullarından toplanmıştır. Oluşturulan özel veri kümesi, 8 farklı hurda sınıfını temsil eden 11.787 etiketli görüntüden oluşmakta olup, bu veri setinin 1.407 görüntülük kısmı test işlemleri için ayrılmıştır. Veri setinin doğrudan üretim sahasından toplanmış olması, modelin endüstriyel ortamda uygulanabilirliğini artırmaktadır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda, en yüksek sınıflandırma başarısı gösteren model ConvNeXt Large olmuştur. Bu model, kantarda bulunan kamera tarafından alınan görüntüler üzerinden hurdanın türünü yüksek doğrulukla tahmin ederek, sahada bulunan A ve B olmak üzere iki farklı holdeki toplam 36 boşaltım alanından ilgili alanına yönlendirme yapmaktadır. Sistem sayesinde hurda kabul süreci tamamen otomatik hale getirilmiş ve operasyonel süreklilik sağlanmıştır. Elde edilen bulgular, derin öğrenme temelli görüntü işleme tekniklerinin hurda sınıflandırmasında yüksek doğruluk ve güvenilirlik sunduğunu ortaya koymaktadır. Bu sayede çelik üretim süreçlerinde hem enerji verimliliği artmakta hem de üretim kalitesinde istikrar sağlanmaktadır. Gelecek çalışmalarda veri setinin daha fazla görüntü ve sınıf içerecek şekilde genişletilmesi, gerçek zamanlı üretim sistemlerine tam entegrasyonun sağlanması ve çoklu sensör teknolojileriyle desteklenen hibrit modellerin geliştirilmesi hedeflenmektedir.
Evalutation of feature selection and encoding methods for superpixel image parsing
This thesis is about image parsing which is one of the important problems in computer vision. The goal of image parsing is segmentation of object and labeling of each object. Recently, a popular way of image segmentation and classi cation is superpixels. Image is segmented into visually logical small regions by using superpixel algorithm and then, superpixels are parsed into di erent classes. Classi cation performance is signi cantly a ected by the properties of superpixel algorithm and parametric settings. SuperParsing is one of the superpixel-based image parsing algorithm and provides a succesful nonparametric solution for image segmentation and classi cation problem without any need for classi er training. SuperParsing labels each superpixel based on feature matching between the superpixel and a subset of the training superpixels. The training subset is determined by global matching between the test image and the training set. For superpixel matching the method makes use of a rich set of superpixel features. Class conditional log-likelihood is computed based on these matched features. The main objective of this thesis is to show improvements in labeling accuracy percentage by using feature encoding and selection methods, including learned features from Convolutional Neural Network (CNN) models. We perform two different encoding methods to selected features of superpixels and show that feature encoding improves parsing accuracy. The applied feature encoding methods are locality-constrained linear encoding (LLC) and kernel codebook encoding (KCB). LLC encoding method gives us 2:6% improvement on per-pixel accuracy for SIFT Flow dataset and 6:8% improvement on per-pixel accuracy for 19-class LabelMe dataset. KCB encoding method gives us 3:6% improvement on per-pixel accuracy for SIFT Flow dataset and 6:2% improvement on per-pixel accuracy for 19-class LabelMe dataset. All these results are overall improvement which are computed over original SuperParsing. Most recent studies about image segmentation and classi cation use CNN to improve their accuracy percentage. Features extracted from pre-trained networks, which are trained on large image databases, can be used in addition to handcrafted features in image segmentation. Last layer of these CNN models give the best features for classi cation. We test learned CNN features together with KCB or LLC encoding methods. We use CNN features both for global matching and superpixel matching. These tests give us 7:3% overall improvement over original SuperParsing on SIFT Flow dataset and 10:3% overall improvement over original SuperParsing on 19-class LabelMe dataset.
Ceviz çeşitlerinin sürgün ve yaprak görüntüleri kullanarak derin öğrenme yöntemiyle erken dönemlerde tespit edilmesi
Ülkemiz ceviz yetiştiriciliğinde dünyanın önemli ülkeleri arasındadır. Ülkemizde yetiştirilen ceviz miktarı, ülke ihtiyacını karşılayacak düzeyde değildir. Yeterli olmamasının temel sebebi de bilinçli bir ceviz yetiştiriciliğinin ülkemizde yapılamamasıdır. Besin değeri yüksek olan ceviz yetiştiriciliğinde iklim ve toprak koşullarına uygun ceviz türünü seçmek önemlidir. Ceviz yetiştiriciliğinde, bahçe kurulumunun maliyetli olması ve ceviz meyve verme süresinin yıllar almasından dolayı, doğru ceviz türünü seçmek, yapılması gereken ilk iş olmalıdır. Ceviz ağaçlarının türlerini ayırt etmek ise oldukça zordur. Ceviz türleri birbirlerine, renk, doku ve yaprak yapıları olarak çok benzemektedirler. Genelde cevizin türünü belirlemek için ağacın meyve vermesi beklenmektedir. Literatürde ceviz çeşitlerini belirlemek için yapılan çalışmaların geneli ceviz meyvesi üzerine yapılan sınıflandırma çalışmalarıdır. Bu çalışmada sadece ceviz yaprak görüntüleri kullanılmamış aynı zamanda bir ilk olarak ceviz sürgün görüntüleri de kullanılmıştır. Literatüre katkı olarak 10 farklı ceviz türüne ait 3 552 sürgün ve 10 000 yaprak görüntüsü içeren veri setleri oluşturulmuştur. Sürgün ve yaprak veri setindeki görüntülerin sınıflandırılması derin öğrenme modelleri ile ayrı ayrı yapılarak karşılaştırılmıştır. Aynı zamanda başarım oranını değerlendirebilmek için hibrit modeller geliştirilerek sınıflandırma çalışmaları da yapılmıştır. Sürgün veri setinin sınıflandırılması için önerilen en başarılı derin öğrenme modeli, %98.52 başarı oranı ile DenseNet201 modeli olmuştur. Yine sürgün veri setinin hibrit modellerle yapılan eğitiminde geliştirilen Dense-Walnut modeli ile %98.30 başarı oranına ulaşılmıştır. Yaprak veri setinin sınıflandırılması için de en başarılı derin öğrenme modeli olan DenseNet201 modeli ile %95.52 başarı oranı elde edilmiştir. Hibrit modellerin sınıflandırma çalışmasında yaprak veri seti üzerinde DenseNet201+EfficientNetB3 modeli %97.84 başarı oranı elde etmiştir.
Investigating the usability of LIDAR-derived intensity image in shoreline extraction studies
Images acquired from varied sensors are frequently used in shoreline extraction. Aerial photographs, orthophotos and satellite images are the prime of these. In recent years, the data provided by Light Detection and Ranging (LIDAR) technique have also included in this group for feature extraction. Many LIDAR sensors transmit beam of 1064 nm to gather information from earth surface. This value is very close to the range in which many multispectral (MS) images record in the Near-Infrared (NIR) portion of the electromagnetic spectrum. One of the most important features of LIDAR technique that is different from others is the intensity data which is defined as the return power recorded by the sensor. LIDAR-derived raster image called as intensity image can be created at a certain spectral range by utilizing the intensity values. In this thesis, it was investigated whether or not the LIDAR-Derived Intensity Image (LDII) may be an alternative to the NIR band in a MS image. Orthophoto, Pléiades Satellite Image (PSI), Spot Satellite Image (SSI) and LDII data including Kestel Dam in Bergama district of Izmir province were processed in the shoreline extractions and comparative analyses. PSI, SSI and two Fused Images (FI) consist of PSI R, G ,B bands and LDIIs were used to extract shoreline of dam lake. The difference between two FIs is the realization of geometric correction applied on the raw LDII. Mean Shift Segmentation (MSS) process was applied on the LDIIs to remove noise while maintaining edge details before fusion with MS bands of PSI. Shorelines were extracted by means of object - oriented classification based on Normalized Difference Water Index (NDWI) values derived from imageries. Comparative analyses were carried out by comparing classification and extraction results with each other. Change detection difference maps were created in order to determine the amount of shrinkage in the dam lake between the acquisition dates of the data. According to these maps produced, there are changes of 5.54 ha including increment of 0.66 ha and decrement of and 5.12 ha including increment of 0.72 ha and decrement of 4.40 hectares in the water of dam lake based on the PSI and FIs. The difference of 0.48 ha caused by geometric correction and increments of approximately 0.7 ha are at negligible level considering the dam occupancy rates depending on the maximum and minimum operation volumes and total lake area. In addition to this, change detection based on distance differences were performed. Distance differences between digitized vectors and extracted shorelines were calculated and statistics were obtained. According to the results obtained, the differences between mean values of the distance calculations from digitized raw LDII to other shorelines and shoreline extracted from FI including uncorrected LDII to other shorelines took a sub-pixel values. These values are 0.1 m, 0.96 m and 1.23 m. Also, the differences between mean values of the distance differences from two shorelines extracted from both FIs to the shorelines obtained from PSI, SSI and orthophoto are quite small. These values are 0.5 m, 0.75 m and 1.16 m and indicate the geometric correction effect. Non-water objects such as soil, vegetation or buildings took values greater than 0 in the NDWI images derived from FIs. Water has low intensity values due to higher absorption of laser beam, resulting in low spectral reflectance for LDII as in the MS NIR band. Additionally, beam of 1064 nm used in LIDAR is closer to the middle infrared portion for many MS imageries. Therefore, MSS-applied LDII provides better distinction with the help of this characteristics. Briefly, LDII can be used as NIR band in feature extraction performed by RBOOC after being made meaningful and utilizable.
Yüz imgelerinden 2 boyutlu kip ayrışım yöntemleri kullanılarak duygu sezimi
İnsanlar kendileri ve çevreleriyle sürekli bir etkileşim ve iletişim içindedirler. Bu iletişim sadece sözlü olarak değil, jest ve mimikler aracılığıyla da gerçekleşir. İstemli veya istemsiz olarak sergilenen vücut hareketleri ve yüz ifadeleri, bireyin duygusal durumu hakkında önemli ipuçları taşır. Bu evrensel davranış örüntüleri, farklı kültürler arasında bile duyguları yansıtma konusunda ortak özellikler gösterir. Duygu tanıma teknolojisinin gelişimi, toplum ve iş dünyası için büyük önem taşır. Özellikle perakende ve pazarlama alanında, müşterilerin duygu ve tercihlerini anlamak, ürünlerin daha etkili bir şekilde sunulmasını sağlar. Aynı zamanda, güvenlik ve eğitim gibi alanlarda da duygu tanıma sistemlerinin kullanımı giderek artmaktadır. Örneğin, eğitimde öğrencilerin yüz ifadelerinin analizi ile derslere olan ilgileri değerlendirilebilir, bu da öğrenme süreçlerinin iyileştirilmesine yardımcı olur. Yüz ifadesi analizi ve duygu tanıma üzerine yapılan çalışmalar, geleneksel yöntemler ve derin öğrenmeye dayalı yöntemler olmak üzere iki ana kategori altında incelenebilir. Geleneksel yöntemler, öznitelik mühendisliği ve makine öğrenme yöntemleri ile sınıflandırma yaparken; derin öğrenmeye dayalı yöntemler, özellikle evrişimli sinir ağlarının kullanımıyla ön plana çıkmıştır. Bu tez çalışmasında iki boyutlu yüz imgelerinden duygu tanıma probleminin çözümünde, kip ayrışım yöntemleri kullanımının getireceği üstünlükler irdelenmiştir. Yüz imgeleri sonlu sayıda kip ile temsil edilerek, önerilen yaklaşımda yüz imgesi yerine bu kipler kullanılmaktadır. Üç önemli iki boyutlu kip ayrışım yöntemi ele alınmıştır. İki Boyutlu Görgül Kip Ayrıştırma (BEMD), İki Boyutlu Değişken Kip Ayrıştırma (2D-VMD) ve Geometrik Kip Ayrıştırma (GMD) yöntemleri ile elde edilen kipler duygu tanımada belirleyici olan öznitelikleri elde etmek için kullanılmıştır. BEMD, 2D-VMD ve GMD her biri birbirinden farklı avantajlara ve zorluklara sahiptir. BEMD, doğrusal olmayan ve durağan olmayan sinyalleri işlemede öne çıkarken, kip karışımı yaşayabilir. 2D-VMD, belirli frekans bantlarını izole etmede net bir avantaj sunarken, çeşitli veri setlerine uyum sağlamada sınırlı kalabilir. GMD, geometrik yapıları işlemede son derece etkili olmasına rağmen, daha genel görüntü işleme senaryolarında uygulanabilirliği sınırlı olabilir. Yüz imgelerinden duygu tanıma probleminin çözümünde, yüz imgesi yerine bu üç yöntemle elde edilen kiplerin kullanılmasının getirdiği katkılar, hem geleneksel makine öğrenme yöntemleri, hem de derin öğrenme yaklaşımları ile test edilerek elde edilen duygu kestirim sonuçları değerlendirilmiştir.
The diagnosis of alzheimer's disease based on the classification of fMRI data
Alzheimer's Disease is the most common form of dementia. This thesis aims to use functional magnetic resonance imaging data classification to diagnose the disease. One of the main causes for Alzheimer's Disease is synaptic failure. An fMRI experiment that targets the brain regions that are affected by this failure has been developed. Differences are expected to emerge between the subjects in different groups. Five novel methods has been proposed to locate the activations. Three of these can detect an activation instantaneously, while the other two use the complete experiment data. The methods use robust regression to find the regression line for the resting state and use the distance to this line as a new metric. Besides activation information, functional connectivity methods has been researched which can be used to detect the Alzheimer's Disease. When the brain is at rest, the temporal correlations between specific regions form a network called the default mode network. There is a decrease in correlation in subjects with Alzheimer's Disease. The activations and functional connectivity features has been classified with LVQ and artificial neural networks. In the three data sets used, a success of 98% has been reached for the activation features, and 90% has been reached for functional connectivity.
Classification of dermoscopic images using neural networks
Melanoma is amongst one of the deadliest form of cancer. American Cancer Society reports that in 2016, about 76,380 new melanomas will be diagnosed and about 10,130 people are expected to die of melanoma in U.S. Even though melanoma constitutes less than 2% of skin cancer, this type of skin cancer represents the majority of deaths caused by skin cancer. The most basic way to reduce mortality due to melanoma is early diagnosis. Dermatologists, use dermoscopy for scanning the skin and as a result of this scan melanomas can be detected. A gel is applied on the lesion, and depending on the lesion enlargement devices, the lesion is magnified 6-100 times. This magnified view is used to evaluate based on various medical diagnostic procedures, such as ABCD rule, seven points check-list, and Menzies method. ABCD rule allows assigning a score for each lesion. This score is calculated using four different characteristics (Asymmetry, Border, Colors, Differential Structures) of the lesion. Menzies method includes two different features: negative (symmetrical patterns, color) and positive (blue-white veil, atypical structures, etc.). The presence of positive features indicate melanoma. Finally, the lesions are scored by seven-point check-list. However, in this method, only, lesions are checked for whether there is anyone of different structures (atypical pigment network, irregular streaks, etc.) and assigned scores 2 or 1 for each structure. If the total score is higher than 3 this may indicate that the lesion is melanoma. These methods are still applied subjectively. Dermoscopy maximized rate of identification of the disease, however usually diagnosis of the disease is based on physician's experience. Since the determination is based on the human vision and experience, there is huge effort to determine of the disease using digital techniques. Dermascopic image analysis with computers can be used to prevent subjective decisions and to maximize the accuracy of melanoma detection. In this thesis, new methods that are based on ABCD rules-motivated features, statistical features and textural features and used to classify dermoscopic lesion images are proposed and compared. Dermoscopic lesion images are classified using different features. ABCD Rules-motivated features contain radius histogram of lesions, relational size of lesions and the magnitude and the phase of Fourier descriptors of the border of segmented lesions. All of these features are used to classify the lesion images together and separately. Statistical features of texture contain first-order statistical features and second-order statistical features of the lesion images. The lesion images are divided 128x128 patches and first-order and second-order features are extracted from these patches. First-order statistical features contain mean, variance, skewness, kurtosis, energy, and entropy. Second-order features contain correlation, contrast, inverse difference, entropy, and maximum probability. These statistical features are used to classify lesion images. To extract textural features, we use wavelet transformation. In wavelet transformation features contains the percentages of energy corresponding to the horizontal, vertical, and diagonal details. These energy percentages are used as dermoscopic image features. PH2 dermoscopic images are used as database. This database contains 200 images in total. 40 of them are melanoma, 160 of them are not melanoma. 180 of the mareused to train ANN with 10-fold cross validation. 20 of them are used as a test set. According to our result the best method to classify our dermoscopic image database is ABCD rules-motivated methods. Using ABCD Rules-motivated methods, sensitivity=72.22% and specificity=93.75% are accomplished.
Şüpheli fraktürlerin ve fissürlerin bilgisayar destekli yöntemler ile tespiti
X-ışını görüntüleri (radyografiler) kemiklerdeki ve insan vücudunun diğer organlarındaki sorunları tespit etmenin en yaygın yolları arasındadır. Bazı durumlarda özellikle radyolog tecrübesine bağlı olarak şüpheli fraktürlere doğru şekilde tanı koyulamadığından hastaya yanlış tedaviler uygulanabilmektedir. Bu nedenle tedavinin ilk basamağı olan fraktür/fissür tespiti önem arz etmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışma, adli vakalarda veya deneyimli radyologlara/ortopedistlere erişimin kısıtlı olduğu acil servislerde klinisyenin bir kırığı doğru ve hızlı bir şekilde teşhis etmesine imkân vermeyi, klinisyene yardımcı olmayı ve performansını artırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca bu çalışma ile son yıllarda geliştirilen state-of-the art (teknoloji harikası) modeller arasında yerini alan EfficientNet' mimarisinin kemik kırıklarını sınıflandırmadaki performansı araştırılmıştır. Bu doğrultuda MURA veri setinden faydalanarak dirsek, parmak, ön kol, el, humerus, omuz, bilek kemiklerindeki kırıkların tespit edilmesi ve klinikte kullanılabilmesi için internet üzerinden erişim sağlanabilen derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmada RF(random forest) ve lojistik regresyon(LR) sınıflandırma algoritmaları ile ResNet50 ve EfficientNet-B7 mimarisine sahip modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin MURA görüntüleri ve klinikten alınan görüntülerdeki doğruluk oranları araştırılmıştır. MURA veri setinde dirsekte %82.4, parmakta %79.9, önkolda %86.4, elde %83.5, humerusta %86.5, omuzda %77.4 ve bilek görüntülerinde %83.2 doğruluk oranı; klinik görüntülerde ise parmakta %80.3, önkolda %87.9, humerus görüntülerinde ise %96.2 kayda değer doğruluk oranı elde edilmiştir.
Beyin görüntüleme tekniklerinin alzheımer hastalığı erken tanı tahmininde kullanılması
Demans tipine göre hastaların beyinleri karakteristik farklılıklar gösterir. Beyin korteks kalınlığı, bazı bölgelerin hacmi veya yüzey alanı gibi ölçülendirmeleri, hastalık tiplerinin belirlenmesinde etkilidir. Tıbbi görüntüleme standartlarına uygun beyin görüntüleri manyetik rezonans görüntüleme cihazlarından elde edilebilir. Görüntülerin başlık kısmı, hastalara, hastalıklara, ayrıca görüntüleme çalışmalarına olmak üzere farklı tür birçok teknik olan veya olmayan bilgi barındırır. Beyin görsel dosyaları ve başlıkları üzerinden görüntü işleme tekniklerinin de yardımı ile hasta beyinlerinin fiziksel özellikleri sayısal olarak çıkarılabilir. Elde edilen sayısal verinin sınıflandırma algoritmaları içerisinde düzlemde vektörler şeklinde ifade edilmesi sonrasında numuneler sınıflandırılabilir. Bu çalışmada, 19 adet Alzheimer hastalığı, 19 adet frontotemporal demans ve 25 adet vasküler demans olmak üzere üç farklı hastalıktaki 63 numunenin manyetik rezonans görüntüleri kullanılmaktadır. Dilimlenmiş beyin görüntü setleri Freesurfer beyin analiz yazılım aracı ile birlikte işlenmektedir. Programın başarılı analizi sonrasında üretilen istatistik bilgileri içerisinden farklı öznitelik grupları oluşturulmaktadır. Öznitelik matrisleri, sarmalama yaklaşımlı öznitelik seçim yöntemi uygulanacak şekilde genetik algoritmaya gönderilmektedir. Bulunan değerli öznitelikler, hastalığı belirlemede etkili olan uzuvlar, tartışılmaktadır. Farklı sınıflandırma yaklaşımları ve genetik algoritma parametreleri uygulanarak %95.2'yi gören doğruluk sonuçları ve hata matrisleri elde edilmektedir.
Medikal görüntülerde makine öğrenimiyle sağ kalım analizi
Belirli bir olay meydana gelene kadar geçen süreyi inceleyen sağ kalım analizi mühendislik ve sosyal bilimler gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılsa da özellikle hastalık prognozu, tedavi etkinliği ve risk faktörlerinin belirlenmesinde önemlidir. Bu tez çalışmasında sağ kalım analizinin temel kavramları, analizde yaygın olarak kullanılan yöntemlerin taksonomisi ve kullanılan araçlar detaylı bir şekilde ele alınmıştır. 2020-2024 yılları arasında yapay zekâ teknikleri kullanılarak akciğer kanseri genel sağ kalımı üzerine yapılan çalışmalar sistematik bir şekilde incelenerek sağ kalım analizi konusunda çalışacak araştırmacıların araştırma süreçlerini desteklemek amacıyla özel olarak tasarlanmış bir GPT aracı sunulmuştur. Bunun yanında, hastada tümör içeren dilim sayısının hesaba katıldığı ve sağ kalım sınıflandırma başarısına katkısı gösterilen GTV1-SliceNum adı verilen yeni bir öznitelik önerilmiştir. Ayrıca, yanlış negatifleri ve yanlış pozitifleri cezalandıran ve sınıflandırma performansı üzerindeki etkisi halka açık kanser veri tabanları kullanılarak doğrulanan yeni bir kayıp fonksiyonu olan PEN-BCE geliştirilmiştir. Son olarak, farklı veri türleri üzerinde sağ kalım analizi problemi çeşitli yaklaşımlarla ele alınmış ve ablasyon çalışmalarıyla performans değerlendirmeleri kapsamlı bir şekilde analiz edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen GTV1-SliceNum özniteliği ve PEN-BCE kayıp fonksiyonunun, mevcut yöntemlere kıyasla anlamlı performans artışları sağladığını göstermiştir. Bu çalışma, sağ kalım analizi problemlerinde hem teorik hem de pratik açıdan yenilikçi bir katkı sunmakta ve tıbbi karar destek sistemleriyle bütünleştirilebilecek potansiyel yaklaşımlar önermektedir.
Beyin BT görüntülerinden inme teşhisine yönelik derin öğrenme tabanlı hekim karar destek sistemi
Anomalileri tespit eden, insan hatasını en aza indiren, doğru sonuçlar veren ve harcanan zamanı azaltan derin öğrenme modellerinden belli ölçüde yararlanılmaktadır. Özellikle radyoloji ve nöroradyoloji, üretilen büyük miktarda veri nedeniyle derin öğrenme modellerinin uygulanması için uygun alanlardır. Görüntü işleme kurallarının anlamlı bir şekilde uygulanarak tıbbi teşhis güvenilirliğinin sağlandığı en önemli alanlardan biri de tıbbi görüntülemedir. İnme, nörogörüntülemenin klinik yönetiminde önemli rol oynayan hastalıklardan biridir. Tüm dünyada önemli bir sağlık sorunu olan inme, yetişkinlerde fiziksel, sosyal, psikolojik ve ekonomik yıkıma neden olan sakatlık ve ölümlerin en önemli nedenlerinden biridir. İnmenin erken evrelerinde beyin sağlıklı beyin fonksiyonları gibi davrandığından erken teşhis zorlaşır. Uzman radyologlar bile inmenin başlangıç aşamasındaki bulguları gözden kaçırabilirler. İnmede zaman faktörü çok değerlidir. Bu nedenle tedavilerin etkili olabilmesi için semptomların başlaması ile birlikte bu tedavilerin mümkün olan en kısa sürede uygulanması gerekmektedir. Erken tedavi hayat kurtarır. Bu nedenle inme olgularında inmenin nedeninin (iskemik, hemorajik) ne olduğunun anlaşılması, kanamanın ekarte edilmesi, enfarktüs bölgesinin belirlenmesi, etiyoloji hakkında bilgi edinilmesi ve tedavi planlamasının yapılabilmesi için görüntülemeye ihtiyaç duyulmaktadır. Kontrastsız BT, inme şüphesi olan hastaların ilk değerlendirmesinde kullanılan birincil görüntüleme protokolüdür. Hızlı inme protokollerinin ilk adımı olan kontrast madde verilmeden elde edilen Beyin BT görüntülerinde inmenin patolojik tipinin belirlenmesine yönelik derin öğrenme çalışmaları oldukça sınırlıdır. Bu tez çalışması, kontrastsız beyin BT görüntülerinden inme lezyonlarının tespiti ve teşhisi için derin öğrenme tabanlı yeni bir otomatik segmentasyon ve sınıflandırma yaklaşımının etkisini göstermeyi amaçlamaktadır. Bu tez, 2015 ile 2020 yılları arasında yayınlanan derin öğrenme tabanlı Evrişimli Sinir Ağları kullanılarak beyin BT görüntülerinden inme tespiti, inme sınıflandırması ve patolojik inme tipinin segmentasyonu için belirli kriterlere göre filtrelenmiştir. Elde edilen görüntüler hemorajik, iskemik inme türü içeren hastalar ile BT görüntü bulguları normal olan hastalardan oluşmaktadır. İnme enfarktüs alanlarını saptamak için çeşitli görüntüleme yöntemleri kullanılabilir. Sınıflandırma sonuçlarının doğruluk oranı %94,75'tir. Deneyde AUC, %98.47'lik bir başarı oranı göstermiştir. Bu, modelimizin inme bulunan beyin BT sınıfı ile normal beyin BT sınıfı arasında ayrım yapabilme olasılığının %98,47 olduğu anlamına gelmektedir. Her biri 10 saniye süren 300 epoch sonucunda, önerdiğimiz segmentasyon modelimiz %83,32'lik bir doğrulama ortalama IoU skoruna ulaşmıştır. Bu tez kapsamında, sınıflandırma ve anlamsal bölütleme problemleri için elde edilen başarılı sonuçlar neticesinde beyin felcinin tespiti için bir hekim karar destek sistemi önerilmiştir.
Hibrit derin öğrenme yöntemleri ile beyin görüntüleri ve klinik özellikleri kullanılarak Alzheimer hastalığı sınıflandırması ve derecelendirilmesi
Alzheimer hastalığının erken teşhisi ve evrelerinin belirlenmesi, hastalığın ilerlemesini yavaşlatmak ve hastaların yaşam kalitesini artırmak açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu tez, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanarak Alzheimer teşhis ve sınıflandırma doğruluğunu artırmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, OASIS ve ADNI veri setlerinden elde edilen MRI görüntüleri ve biyobelirteç verileri kullanılmıştır; örneklem Alzheimer, MCI ve sağlıklı bireylerden oluşmaktadır. İlk olarak, ağaç tabanlı algoritmalar (Karar Ağacı, Rastgele Orman, Gradient Boosting vb.) ile bir sınıflandırma sistemi geliştirilmiş ve Gradient Boosting algoritması %91.55 doğruluğa ulaşarak en başarılı sonuçları vermiştir. Ardından, çeşitli özellik çıkarım yöntemleri ile MMSE, CDR ve SES gibi parametrelerin teşhis doğruluğunu artırmada önemli olduğu belirlenmiştir. Gradyan tabanlı filtreler ile iyileştirilen MR görüntüleri, DenseNet201 modeli kullanılarak %98.63 doğrulukla sınıflandırılmıştır. Vision Transformer tabanlı model ise Alzheimer-Normal ve Alzheimer-MCI gibi sınıflandırmalarda %85-%92.5 doğruluğa ulaşarak başarılı sonuçlar vermiştir. Diğer çalışmalarda, Ridge Özellik Seçimi ile optimize edilen hibrit bir model %98.99 doğruluğa ulaşmış ve Otsu eşikleme yöntemi ile görüntü segmentasyonu gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, SMA ile optimize edilen ResNet tabanlı model %97.48 doğruluk sağlamış, özellikle MCI sınıfında yüksek performans göstermiştir. Son olarak, mRMR ile optimize edilmiş VGGNet tabanlı bir model, dört sınıf ayrımında %98.59 doğruluğa ulaşmış, özellikle orta derecede demans sınıfında %100 doğruluk ile dikkat çekmiştir. Bu sonuçlar, Alzheimer teşhisinde önerilen yöntemlerin yüksek doğruluk ve etkinlik sunduğunu göstermekte ve literatüre katkı sağlamaktadır.
2B görüntülerden 3B hacimsel görüntülerin oluşturulması
Hacimsel görselleştirme yüzey görselleştirmeye göre daha yüksek işlem yükü gerektirir. Teknolojinin gelişmesine paralel olarak hacimsel görselleştirmeye olan ilgi son yıllarda artmıştır. Hacimsel görselleştirmede önemli zorluklardan bir tanesi ilgi duyulan bölgelerin transfer fonksiyonları aracılığı ile çıkarımıdır. Bu tez çalışmasında hacimsel görselleştirmede karşılan bu zorluğun çözümü için yüzey görselleştirmede sıklıkla kullanılan sınıflandırma temelli yaklaşım uygulanmıştır. Bu tezde önerilen yaklaşımda hacimsel görselleştirme işlemi iki aşamada gerçekleştirilmektedir. İlk aşamada görüntü işleme ile yerel sınırlar çıkartılmakta ve bu sınırlar makine öğrenmesi yöntemi ile birleştirilerek ilgi duyulan bölge (İDB) belirlenmektedir. İkinci aşamada ise bir transfer fonksiyonu aracılığı ile İDB hacimsel olarak görselleştirilmektedir. Önerilen yaklaşımın başarım analizi yapılırken gürültünün İDB ve hacimsel görüntü üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Başarım analizi sonucunda önerilen yaklaşımın hacimsel görselleştirmeyi iyileştirdiği görülmüştür.
Bir otomatik hedef tanıma algoritmasının donanım gerçeklemesine yönelik optimizasyonu
Otomatik Hedef Tanıma (OHT), amaca yönelik tasarlanan algoritma ya da donanımların giriş verilerini otonom olarak tanıması veya sınıflandırması işlemlerinin gelen adıdır. Otomatik hedef tanıma amacıyla oluşturulmuş otonom yapı ya da düzenekler OHT sistemi olarak adlandırılır. OHT sistemleri, sınırlı optik spektrum hassasiyetine sahip, kolaylıkla yanılabilen insan algısını devreden çıkarması ve karmaşık veri kümelerini değerlendirebilme yeteneğine sahip olması açısından son yıllarda hem sivil hem de askeri pek çok alanda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.OHT sistemlerinin tasarlanmasında kullanılan teknikler, görüntü işleme ve istatistiksel tabanlı olmak üzere iki ana başlık altında değerlendirilebilir. Tez çalışmasında hem görüntü işleme hem de istatistiksel teknikler üzerinden geniş bir literatür taraması yapılmış ve çeşitli alanlarda avantajlı hale gelen görüntü işleme tabanlı algoritmalar, uygulamalarıyla birlikte değerlendirilmiştir.Aided Target Recognation, Automatic Target Recognation, Automatic Tracking System ve otomatik hedef tanıma (OHT) sistemleri gibi farklı adlar altında tanımlanan otonom tanıma sistemleri, gelişen algılayıcı teknolojileri sayesinde elde edilen yüksek boyuttaki veri kümelerini kısa sürede otonom bir şekilde işleyebilmekte ve değerlen-direbilmektedir. Diğer yandan bu sistemlerin en büyük dezavantajı ise özel bir amaç için tasarlanmış olmaları ve probleme sınırlı bir alanda çözüm sunmalarıdır. Özellikle görüntü işleme tabanlı sistemler, problemlere genel çözümler sunmaktan ziyade giriş verisine bağımlı, sınırlı bir alandaki problemlere çözüm getirmektedir. Bu dezavantajın en önemli nedeni algoritmaların problem odaklı tasarlanmasıdır. Problem odaklı tasarlanmış bir OHT sistemini farklı bir problem üzerinde uygulayabilmek tasarlanan algoritmada optimizasyon ihtiyacı doğurmaktadır.Bu çalışmada çeşitli OHT sistemlerine ait eksiklikler incelenmiş ve bu sistemlerin dezavantajlarının giderilmesi için çeşitli çözüm önerileri sunulmuştur. Bu çözüm önerileri arasında literatürde kullanılan zincir kodlamasının dairesellik özelliğinden faydalanılarak yönteminin bir OHT sistemine döndürmeden bağımsızlık özelliği kazandırılması amacıyla kullanılarak bir öznitelik elde edilmesi ve OHT sistemlerinin daha iyi bir bölütleme performansı sağlayabilmesi amacıyla yeni bir kenar belirleme yönteminin önerilmesi vardır. Sistemin sınıflandırma aşamasında ise yapay sinir ağları temelli çözüm önerileri sıralanmıştır.Tez çalışmasında, tasarlanan görüntü işleme tabanlı OHT algoritması çeşitli veri tabanlarına ait görüntüler üzerinde test edilerek görüntü işleme ve istatistiksel yöntemlerden elde edilen sonuçlar incelenmiştir. OHT sistemlerinin avantaj ve dezavantajları değerlendirilerek, sistemlerin içerdiği eksiklikler ve bu eksikliklerin giderilmesi için çeşitli çözüm önerileri, sonuçlar üzerinden detaylı bir şekilde sunulmuştur.
Ship detection and classification using type of convolution neural networks
Ship classification and detection systems are used in many areas that may cause problems such as national and local defense in countries with intense coastal and strait crossings, ship traffic control, illegal fishing, pirate, human traffickers and the global trade chain. In order to meet these kinds of needs easily, solutions with many different methods have been developed related to ship classification and detection. Research on these methods is divided into two groups intensely. These are the methods in used in Satellite and SAR images. Although the number of studies on these sources is high, the images that are come are not public. In addition, their resolution is not enough for ship classification and detection. As an alternative solution to these methods, CNNs with deep learning technology, have become quite popular. Over the past 30 years, computer vision technologies have had a hard time helping people in visual tasks. However, major advances in deep learning technology today have enabled computers to process images as successfully and even better as a person. One of the reasons why this thesis is based on CNN architectures is that the number of classes can be easily expanded according to the scenarios in the classification and detection problems of CNN models. In this thesis, the most popular deep learning CNN architectures in the literature such as VGG16, VGG 19, DenseNet121 and Xception are used for ship classification. Also, CNN architecture YOLOv3 with high performance is preferred for ship detection. The results of these models are compared in this thesis. Our data set of 6 different ship types, created by us, is used for training and testing. Since CNN models require a large number of training data sets, the transfer learning technology is applied in these models in order to eliminate the problem of lack of data. The contribution of our thesis to literature can be listed as comparing CNN model architectures for ship classification problems, investigating the effects of layer numbers in CNN model architecture and choosing the appropriate hyper parameter for this problem. For ship detection, we can evaluate the number of labeled data as an impact on performance.
Convolutional neural networks (CNN) based binary classifiers for construction machinery detection
Monitoring construction activities with artificial intelligence is an important task for efficiency in construction site operations. Hence the topic received a fair amount of attention in the literature. Successfully optimizing construction site operations by monitoring and detecting various tasks is dependent on the size of the construction field, which determines the tools that can be used for the job. A monitoring task that covers large areas can be performed with high efficiency through image classification algorithms by training the algorithms to detect construction machinery. If the area of monitoring is larger such as the task of detecting construction operations in a large territory, using drone images might also become inefficient. Consequently, satellite image classification has been performed for construction machinery detection in this thesis. A dataset that contains construction machinery images created from scratch using Google Earth was used to train convolutional neural networks. A total of 23 different pre-trained convolutional neural network models were modified with the transfer learning method and their performance was evaluated.
Derin öğrenme ile öznitelik çıkarma ve sınıflandırma uygulaması
Botanik ve tarımda, yaprakların sınıflandırılması biyoçeşitlilik, ekolojik çalışmalar ve bitki türlerinin tanımlanması üzerine yapılan çalışmalar için hayati bilgiler sağlayan kritik bir süreçtir. Hazır veri setleri, çeşitli bitki türlerinden kapsamlı bir yaprak görüntüsü koleksiyonu sunarak gelişmiş sınıflandırma algoritmalarının geliştirilmesini ve değerlendirilmesini sağlamaktadır. Bu çalışma, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma aşamalarıdan yaprak görüntülerini sınıflandırmak için sağlam bir metodoloji sunmaktadır. Oluşturulan veri seti her sınıftan 1000 er adet olmak üzere toplam 15000 görüntüye sahiptir. Öznitelikler, önceden eğitilmiş sinir ağları ileri çıkarılmaktadır. Ön işleme yöntemleri kullanılmamıştır. Bazı teknikleri sistematik olarak entegre ederek boyutluluğu azaltmayı, alakasız veya gereksiz öznitelikleri ortadan kaldırmayı ve veri kalitesini iyileştirme amaçlanmaktadır. Öznitelikle büyük veri kümeleri ve çok sayıda sınıf söz konusu olduğunda sınıflandırmada doğruluğu artırmak, veri ön işleme, model seçimi, düzenleme teknikleri ve ince ayarın bir kombinasyonunu içermek zorundadır. Düşük profilli veri seti olduğundan bu çalışmada buna gerek duyulmamıştır. Veri seti ileriki çalışmalarda daha büyük sıkalaya yükseltildiğinde özniteliklerin daha sağlam olması çaısından bazı önişleme yöntemlerini kullanmak zorun olacaktır. Sonuçlar, 15 sınıflı veri seti için 2 modelin öznitelik çıkarmada kullanıldığı çalışmada eğitim oranı %40 ların üzerine çıktığında her model için sınıflandırma başarımının %90'ın üzerine çıktığını göstermektedir.