DoktoraAçık Erişim

Kayıp landmark tahmininde kullanılabilecek yöntemlerin performansının karşılaştırılması ve F yaklaşımının önerilmesi

Bu tez size mi ait?

Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.

2020
0 görüntülenme
0 i̇ndirme

Özet (TR)

İstatistiksel şekil analizi; nesnelerden elde edilen geometrik bilginin kullanıldığı yöntemleri içermektedir. İstatistiksel şekil analizinde geometrik bilginin kullanılmasında en önemli girdi landmarklardır. Şekil analizinde kayıp veriler landmark koordinatlarına ait bilgi kaybı olduğu durumda ortaya çıkmaktadır. Landmarkların kartezyen koordinatlarında veri kaybı meydana gelmesi o landmarkı kullanılamaz hale getirerek ilgili birimin araştırmadan çıkmasına yol açmaktadır. Tez çalışmasında kayıp landmarkların tahminine yönelik kullanılan EM algoritması, çoklu regresyon atama, Bayes yaklaşımlı temel bileşenler analizi, olasılıksal temel bileşenler analizi, ters doğrusal olmayan temel bileşenler analizi ve iteratif kısmi en küçük kareler ile doğrusal olmayan tahmine dayalı temel bileşenler analizi yöntemleri ve amaca yönelik olarak tez çalışması kapsamında önerilen min(F) ve max(F) yaklaşımının performansı değerlendirilmiştir. Simülasyon senaryosunda landmark sayıları 3, 6, 9 ve 12 ve örneklem büyüklükleri 30, 50 ve 100 olarak alınmıştır. Çok değişkenli normal dağılımdan isotropik ve isotropik olmayan modellere dayalı olarak veri türetilmiş ve 10 farklı simülasyon senaryosu dikkate alınmıştır. Küçük, orta ve büyük örneklem büyüklükleri dikkate alındığında, performans değerlendirmesinde en iyi ve en farklı sonucu, tez çalışmasında önerilen F-yaklaşımı algoritması Min(F) ölçütü vermiştir.

Yazar

Fatma Ezgi Can

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Fatma Ezgi Can (Doktora Tezi). Kayıp landmark tahmininde kullanılabilecek yöntemlerin performansının karşılaştırılması ve F yaklaşımının önerilmesi, 2020, Bursa Uludağ Üni̇versi̇ty.

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Bursa Uludağ Üni̇versi̇ty tezlerinden daha fazlası