Comparison of Performance on the Different Classifiers of the Locating Protected Projection (LPP) Dimension Reduction Method Based LBP Features

Authors : Sevcan AYTAÇ KORKMAZ

Pages : 1101-1108

Doi:10.16984/saufenbilder.349567

View : 27 | Download : 15

Publication Date : 2018-08-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Görüntü hücreleri Işık Mikroskop yardımıyla alınmıştır. Yerel ikili örüntü insert ignore into journalissuearticles values(LBP); özellikleri orijinal görüntüler için elde edilmiştir. Bu görüntülerin LBP özelliklerinin yüksek boyutu, Lokasyon Koruyan Projeksiyon insert ignore into journalissuearticles values(LPP); ile daha düşük boyuta indirgenir. Bu düşük boyutlu veriler Rastgele Orman insert ignore into journalissuearticles values(RF);, Naive Bayes insert ignore into journalissuearticles values(NB); ve Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(ANN); sınıflandırıcısı tarafından sınıflandırılmıştır. Yapılan sınıflandırma sonuçları daha önceden yapılan çalışmalar ile karşılaştırılmıştır. ANN sınıflandırıcısıyla elde edilen performans RF ve NB sınıflandırıcına göre daha yüksektir. Üstelik, ANN sınıflandırıcısında kullanılan özellik vektör boyutu, RF ve NB sınıflandırıcılarında kullanılan özellik vektörü boyutundan daha düşüktür. LPP Yöntemine göre ANN, RF ve NB sınıflandırıcıları ile elde edilen başarı oranları sırasıyla% 96.29,% 74.44 ve% 70.00`dır.
Keywords : yerel ikili örüntü, rastgele orman, lpp, yapay sinir ağları, naive bayes