IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • Volume:32 Issue:1
  • Evrişimsel Sinir Ağı Modellerinde Özellik Seçim Yöntemlerini Kullanarak Çiçek Görüntülerinin Sınıfla...

Evrişimsel Sinir Ağı Modellerinde Özellik Seçim Yöntemlerini Kullanarak Çiçek Görüntülerinin Sınıflandırılması

Authors : Mesut TOĞAÇAR, Burhan ERGEN, Fatih ÖZYURT
Pages : 47-56
Doi:10.35234/fumbd.573630
View : 47 | Download : 6
Publication Date : 2020-03-03
Article Type : Research Paper
Abstract :Görüntü işleme yöntem ve tekniklerinin gün geçtikçe daha iyi sonuç vermesi, ekolojik dengenin duyarlılığı açısından önem arz etmektedir. Bu makale ekolojik dengenin temel unsuru olan çiçek görüntülerinin sınıflandırılmasını ele almaktadır. Son zamanlarda çiçek görüntüleri üzerinde derin öğrenme yöntemlerinin kullanımı artmıştır. Bu çalışmada, çiçek görüntülerinin sınıflandırılması için internette erişime açık olan veri seti kullanılmıştır. Veri seti 4326 görüntüden oluşmaktadır. Elde edilen veri kümesinde özellik çıkarımı için derin öğrenme modellerinden evrişimsel sini ağı (ESA) kullanılmıştır. ESA mimarilerinden AlexNet, VGG-16 ve VGG-19 modelleri kullanılmıştır. Üç modelinde ortak özelliği 1000 özellik veren tam bağlantılı katmana sahip olmalarıdır. Çiçek görüntülerinden elde edilen özellikler destek vektör makineleri (DVM) ile sınıflandırılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda en iyi sınıflandırma performansını VGG-16 mimarisi ile sağlanmıştır. Elde edilen sınıflandırma doğruluk oranı %86,56’dır. Sonraki aşamada ESA mimarilerinin son tam bağlantılı katmanından elde edilen 1000 özellik birleştirilerek 3000 özellik seti oluşturuldu. Ardından, özellik seçim yöntemlerinden; Maksimum Bilgi Katsayısı (MBK), Ridge regresyonu ve Özyinelemeli Özellik Eleme (ÖÖE) yöntemleri kullanılarak özellik sayısı 300’e düşürülmüştür. Özellik seçim yöntemleri ile çıkartılan en verimli özellikler DVM yöntemi ile yeniden sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma başarı oranı yaklaşık %4,54 artarak %91,10 olmuştur. Bu çalışma ile çiçek görüntülerinin sınıflandırılmasında ESA mimarileri ile birlikte özellik seçim yöntemlerinin kullanımının etkili olduğu gözlemlenmiştir.
Keywords : ESA, derin öğrenme, görüntü işleme, özellik seçimi, çiçek türleri

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026