Görüntü işleme teknikleri kullanılarak mantar türlerinin tüketilebilirliğinin tespiti
dc.contributor.advisor | Kahramanlı, Humar | |
dc.contributor.author | Erkan, Yasemin Rukiye | |
dc.date.accessioned | 2020-12-29T16:46:07Z | |
dc.date.available | 2020-12-29T16:46:07Z | |
dc.date.submitted | 2019 | |
dc.date.issued | 2019-11-18 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/458519 | |
dc.description.abstract | Dünyada birçok mantar çeşidi vardır, bunların bazıları yenilebilir, bazıları ise zehirlidir. İnsanlar doğada karşılaştıkları mantarları yemek isteyebilirler, bunun sonucunda ise zehirlenebilir ve hatta ölebilirler.Bu araştırmada Selçuk Üniversitesi Kampüsü'ndeki mantar türlerini sınıflandırmak için görüntü işleme teknikleri, K-NN ve Naive Bayes algoritması kullanılmıştır. Araştırma sonucunda K-NN algoritması % 80, Naive Bayes algoritması ise % 96 doğruluk ile çalışmıştır. | |
dc.description.abstract | There are many kinds of mushrooms in the world, some of them are edible and some are poisonous. People may want to eat the mushrooms they encounter in nature, as a result of which they may become poisoned or even die. In this research, image processing techniques, K-NN and Naive Bayes algorithm were used to classify mushroom species in Selçuk University Campus. As a result of the research, K-NN algorithm achieved 80% and Naive Bayes algorithm achieved 96% accuracy. | en_US |
dc.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | tr_TR |
dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
dc.title | Görüntü işleme teknikleri kullanılarak mantar türlerinin tüketilebilirliğinin tespiti | |
dc.title.alternative | Determination of consumability of mushroom species by using image processing techniques | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2019-11-18 | |
dc.contributor.department | Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Anabilim Dalı | |
dc.identifier.yokid | 10293286 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | SELÇUK ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 577817 | |
dc.description.pages | 51 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |