Yapay sinir ağları ile nesne tanıma

Son zamanlarda, yapay sinir ağlan ile nesne tanıma üzerine oldukça yoğun çalışmalar yapılmaktadır. Bunun sebebi; karmaşık ve belirsiz veriler ile nesne tanıma problemlerinin çözümünde, yapay sinir ağlarının öğrenerek karar verme prensibinin başarılı olmasıdır. Yapay sinir ağlan kendilerine gösterilen bir nesneyi daha önce öğrendikleri ile mukayese ederek aradaki benzerlikleri bulup, nesneleri belirli sınıflara ayırma özeliğine sahiptir. Temelde nesne tanıma işlemi, nesnelerin sınıflandırmasından farklı bir işlem değildir. Bu tezde; temel nesne tanıma yaklaşımlan incelenmiş, eğiticili ve eğiticisiz yapay sinir ağı modelleri kullanılarak bozuk (eksik veya gürültülü) nesnelerin tanınması gerçekleştirilmiş ve ayrıca dönmeden ve konum değişiminden bağımsız bir nesne tanıma sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, nesnenin öznitelik vektörünün çeşitli önişlemlerden sonra çıkanlması ve bu vektöre göre nesneyi sınıflandırarak tanımlama, aşamaları üzerine kurulmuştur. Nesnelerin öznitelik vektörü hem yerel ve hem de genel yöntemlerle bulunmuş ve yapay sinir ağı modelleri ile sınıflandınlarak başanlı sonuçlar elde edilmiştir. ANAHTAR KELİMELER : Nesne Tanıma, Yapay Sinir Ağlan, Örüntü Sınıflandırma, Özellik Çıkarma.