ÖNEM TAHMİNLEME TABANLI TEK SINIF SINIFLAYICI İLE DOKU TANIMA

Authors : Gökhan TIĞILSEL, Güleser Kalaycı DEMİR

Pages : 75-86

View : 13 | Download : 7

Publication Date : 2018-01-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Tek Sınıf Sınıflayıcı (TSS) ile doku tanıma, farklı sınıflara ait dokular içinde sadece ilgilenilen hedef dokuya ilişkin eğitim verileri ile hedef dokunun tanınması problemidir. Bu çalışmada, önem değerinin tahminlenmesine dayanan bir doku sınıflayıcı önerilmiştir. Önem değeri, test ve eğitim verilerinden elde edilen yoğunluk fonksiyonlarının oranından hesap edilmiştir. Girilen test verisi ile hedef sınıf verisi birbirine benzer ise önem değeri bire yakın olduğundan elde edilen önem değerlerine eşikleme işlemi uygulanarak sınıflama işlemi gerçeklenmiştir. Önem değeri, Kısıtsız En Küçük Kareler Önem Uydurma (KEKK-ÖU) yöntemi ile elde edilmiştir. Önerilen yöntemin etkinliği, farklı doku setleri üzerinde farklı sınıflama ölçütleri ile değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin TSS problemlerinde başarılı ve güvenilir olduğunu göstermektedir. Sonuçlar, ayrıca literatürde referans yöntem olarak alınan tek-sınıf destek vektör makinaları yöntemine göre de karşılaştırılmış ve önerilen yöntem ile daha yüksek TSS başarım performansı elde edilmiştir
Keywords : Önem Tahminleme, Yoğunluk Dağılım, Tek Sınıf Sınıflayıcı, Doku Tanıma