Polen görüntülerinin yapısal özellikler ile sınıflandırılması
Yükleniyor...
Tarih
2013
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
IEEE
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States
Özet
Bu çalışmada, bitkilere ait polen tanelerini bir
uzman kişinin yardımına ihtiyaç duymadan farklı
taksonomik kategorilere ayıran bir bilgisayarla görü
sistemi geliştirilmiştir. Polen taneleri üç boyutlu karmaşık
bir yapıya sahip olmalarına rağmen birbirlerinden ayırt
edilebilir özellikler taşırlar. Çalışmada polen görüntülerin
sınıflandırılması için yerel kenar örüntüler (YKÖ)
kullanılmıştır. Önerilen sistem 3 aşamadan oluşmaktadır.
Birinci aşamada polen görüntülerine Sobel kenar
algoritması uygulanarak yapısal özelliklerin belirgin
olduğu yeni görüntüler elde edilmiştir. İkinci aşamada
yeni görüntülerden YKÖ elde edilmiş, son aşamada ise
elde edilen özellikler ile makine öğrenmesi yöntemleri ile
sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. YKÖ ile %98,48
gibi önemli bir sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.
In this study, a computer vision system has been developed to separate the pollen grains of plants according to their taxonomic categories without the help of an expert person. Pollen grains have a complex threedimensional structure however they can be distinguished from one to another with their specific features. In the research, for the classification of pollen images the local edge patterns (LEP) were used. The proposed system is consists of three stages. At first Stage, Sobel edge detection algorithm was applied to pollen images to obtained new images that have prominent structural features. At the second stage LEP features were obtained and at the last stage the classification process was performed by machine learning methods by LEP features. The 98.48% classification success were obtained by LEP features.
In this study, a computer vision system has been developed to separate the pollen grains of plants according to their taxonomic categories without the help of an expert person. Pollen grains have a complex threedimensional structure however they can be distinguished from one to another with their specific features. In the research, for the classification of pollen images the local edge patterns (LEP) were used. The proposed system is consists of three stages. At first Stage, Sobel edge detection algorithm was applied to pollen images to obtained new images that have prominent structural features. At the second stage LEP features were obtained and at the last stage the classification process was performed by machine learning methods by LEP features. The 98.48% classification success were obtained by LEP features.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Polen, Polen Tanıma, Yerel İkili Örüntüler, Yapısal Özellikler, Pollen, Pollen Identification, Local Binary Patterns, Structural Features
Kaynak
WoS Q Değeri
N/A
Scopus Q Değeri
N/A
Cilt
Sayı
Künye
Çalışkan, A., Kaya, Y., Erez, M.E. (2013). Polen görüntülerinin yapısal özellikler ile sınıflandırılması. 21st Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 24-26 April 2013, Haspolat, Turkey DOI:https://dx.doi.org/10.1109/SIU.2013.6531332
