Filtreler

2013 - 20164
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Kaya, Yılmaz × Konu: Local Binary Patterns ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim
    Öğe
    Gender classification from facial images using gray relational analysis with novel local binary pattern descriptors
    (Springer Nature, 2016-11-18) Kaya, Yılmaz; Ertuğrul, Ömer Faruk
    Gender classification (GC) is one of the major tasks in human identification that increase its accuracy. Local binary pattern (LBP) is a texture method that employed successfully. But LBP suffers a major problem; it cannot capture spatial relationships among local textures. Therefore, in order to increase the accuracy of GC, two LBP descriptors, which are based on (1) spatial relations between neighbors with a distance parameter, and (2) spatial relations between a reference pixel and its neighbor on the same orientation, were employed to extract features from facial images. Additionally, gray relational analysis (GRA) was carried out to identify gender through extracted features. Experiments on the FEI database illustrated the effectiveness of the proposed approaches. Achieved accuracies are 97.14, 93.33, and 92.50% by applying GRA with the nLBPd, dLBPα, and traditional LBP features, respectively. Experimental results indicated that the proposed approaches were very competitive feature extraction methods in GC. Present work also showed that the nLBPd, dLBPα methods were obtained more acceptable results than traditional LBP.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Polen görüntülerinin yapısal özellikler ile sınıflandırılması
    (IEEE, 2013) Çalışkan, Abidin; Kaya, Yılmaz; Erez, Mehmet Emre
    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.
  • Küçük Resim
    Öğe
    A novel approach for SEMG signal classification with adaptive local binary pattern
    (Springer Nature, 2015-12-31) Ertuğrul, Ömer Faruk; Kaya, Yılmaz; Tekin, Ramazan
    Feature extraction plays a major role in the pattern recognition process, and this paper presents a novel feature extraction approach, adaptive local binary pattern (aLBP). aLBP is built on the local binary pattern (LBP), which is an image processing method, and one-dimensional local binary pattern (1D-LBP). In LBP, each pixel is compared with its neighbors. Similarly, in 1D-LBP, each data in the raw is judged against its neighbors. 1D-LBP extracts feature based on local changes in the signal. Therefore, it has high a potential to be employed in medical purposes. Since, each action or abnormality, which is recorded in SEMG signals, has its own pattern, and via the 1D-LBP these (hidden) patterns may be detected. But, the positions of the neighbors in 1D-LBP are constant depending on the position of the data in the raw. Also, both LBP and 1D-LBP are very sensitive to noise. Therefore, its capacity in detecting hidden patterns is limited. To overcome these drawbacks, aLBP was proposed. In aLBP, the positions of the neighbors and their values can be assigned adaptively via the down-sampling and the smoothing coefficients. Therefore, the potential to detect (hidden) patterns, which may express an illness or an action, is really increased. To validate the proposed feature extraction approach, two different datasets were employed. Achieved accuracies by the proposed approach were higher than obtained results by employed popular feature extraction approaches and the reported results in the literature. Obtained accuracy results were brought out that the proposed method can be employed to investigate SEMG signals. In summary, this work attempts to develop an adaptive feature extraction scheme that can be utilized for extracting features from local changes in different categories of time-varying signals.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Bazi euphorbia (Euphorbiaceae) tohum türlerinin siniflandirilmasi için yerel ikili örüntüler tabanli bir bilgisayar görü sistemi
    (IEEE, 2013) Çalışkan, Abidin; Kaya, Yılmaz; Karabacak, Osman
    Bu çalışmada tohum görüntülerin sınıflandırılması için bir bilgisayar görü sistemi önerilmiştir. Sayısal tohum görüntülerinden elde edilen yerel ikili tekdüze örüntüler kullanılarak tohum sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada 240 (120 eğitim ve 120 test) tohum görüntüsü kullanıldı. Öncelikle eğitim setindeki her tohum türü için ortalama tekdüze histogramlar (tohum türü sınıfları) elde edildi. Daha sonra test setindeki her tohum için LBP histogramı üretilip ve tohum türü sınıflarına ait histogramlar ile karşılaştırılarak en yakın komşuluk yöntemi ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirildi. Tohum örnekleri arasındaki uzaklıkların hesaplanmasında ise Öklit uzaklığı, hata kareler toplamı, histogram kesişimi ölçütü ve Chi-kare istatistiği kullanıldı. Önerilen yöntem ile tohum görüntülerin %95,83 doğru teşhis edilmiştir. Sonuç olarak tohumların yüzey şekilleri taksonomik ilişkilerin belirlenmesi açısından önemli desen bilgileri barındırdığından bilgisayar görü sistemleri tohum türünün tanımlanmasında önemli avantajlar sağlayacağı öngörülmektedir.