İki-boyutlu YİÖ öznitelik vektörleri için bir optimizasyon yöntemı

Yerel ikili örüntüler (YİÖ) bir çok bilğişayarlı ğörü uyğulamasinda en ayırt edici ve hesaplama açısından etkin tanımlayıcılarından biri olarak nitelendirilir. Alayazınnda bulunan çok şayıda YİÖ versiyonunun (biçimlerinin) yanı sıra doku örüntülerini daha iyi bir ğösterim sağlaması için 2-boyutlu (2B) histoğram yaklaşımları mevcuttur. Bü yaklaşımda final öznitelik vektörü ya 2B dağılımının marjinal histogramlarını birleştirerek ya da 2B dağılımını düzleştirerek tek bir vektör olarak elde edilir. Birinci durumda elde edilen öznitelik vektörü daha iyi performans göstermektedir. Bu tezde birleşik YİÖ dağılımından elde edilen marjinal histogramlarını optimize ederek (eniyiliştirerek) daha iyi sınıflandırma sağlayan öznitelikler elde edilmesi için bir eniyileme yöntemi geliştirilmiştır. Öznitelik vektörünün daha etkili bir göşteri bulmak amacıyla, çeşitli sınırlamalar optimize ederek (eniyiliştirerek) birleşik YİÖ dağılımının en az artıklık içeren marjinal histogramları araştırılmıştır. Böylelikle, birleşık dağılımı düzleştirerek tek bir vektöre indirgeyen yöntemlerin aksine doğruluk performansını düşürmeyerek daha kompakt bir öznitelik vektörünün elde edilmesi hedeflenmiştır. Beş farklı doku verr setinde yapılan deneylerde önerilen yöntemin aynı boyutta olan öznitelik yaklaşımından daha yüksek tanıma perförmansı ve hatta daha küçük boyutlu öznitelik vektörüyle kıyaşlanabilir sonuçlar elde ettiğı görülmüştür.