Yüksek LisansAçık Erişim

Onobrychis cinsine ait bazı türlerin görüntü işleme ve makine öğrenmesi tabanlı araştırılması

2024
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Doç. Dr. Zafer Çambay

Özet (TR)

Bu tez, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Yerel İkili Desenler (LBP) hakkında temel bilgileri sunarak, Türkiye'de yetişen Onobrychis (korunga) bitkisinin meyvelerini YSA kullanarak sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Çalışmada, dört farklı Onobrychis türünden (O. cappadocica, O. argyrea, O. hypargyrea, ve O. tournefortii) toplam 448 meyve resmi üzerinden bir veri tabanı oluşturulmuştur. Korunga meyve çeşitlerini sınıflandırmak için altı farklı yöntem kullanılmıştır: Destek Vektör Makinesi, Naif Bayes, Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu, Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon. Bu yöntemlerin performansları karşılaştırılmış ve %99,6 doğruluk oranıyla Destek Vektör Makinesi yönteminin en uygun model olduğu tespit edilmiştir.

Yazar

Mehmet Selim Kızgın

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Mehmet Selim Kızgın (Yüksek Lisans Tezi). Onobrychis cinsine ait bazı türlerin görüntü işleme ve makine öğrenmesi tabanlı araştırılması, 2024, Fırat University.

Anahtar Kelimeler

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Fırat University tezlerinden daha fazlası