Show simple item record

dc.contributor.advisorAydın, Tolga
dc.contributor.authorManzoori, Arash
dc.date.accessioned2020-12-03T13:06:46Z
dc.date.available2020-12-03T13:06:46Z
dc.date.submitted2016
dc.date.issued2019-12-29
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/48844
dc.description.abstractGörüntüleme ve görüntülerin depolanmasında yapılan gelişmeler, görüntü veri tabanı ve ayrıntılarının büyümesine neden olmuştur. Görüntü madenciliği, görüntüdeki gizli bilgileri ayıklama, görüntü verileri arasındaki ilişkileri bulma ve resimde net olarak depolanmayan modelleri çıkarma konularını tartışır. Görüntü madenciliği, özel yapay görme, görüntü işleme, görüntü alma, veri madenciliği, makine öğrenme, veri tabanları ve yapay zekâ üzerine disiplinler arası inşa edilmiş bir alandır. Ancak her ne kadar bu alanların her birinde birçok araştırma yapılmışsa da görüntü madenciliği araştırmaları yeni ve başlangıç aşamasındadır. Uydu görüntüleri, tıbbi görüntüler ve dijital fotoğraf görüntüleri gibi birçok görüntü günlük olarak yüksek hacimde üretilmektedir ve bu görüntüler incelendiği zaman bizim için çok yararlı olabilirler. Bu çalışmada görüntü işleme ve veri madenciliği yardımı ile bir dizi görüntü (meyve görüntüleri) sınıflandırılacaktır. Görüntü işleme bölümü bulanık mantık, sınıflandırma bölümü yapay sinir ağı algoritmasıyla gerçekleştirilecektir. Uygulamanın son bölümünde, bu çalışma diğer sınıflandırma algoritmaları ile sınanıp, sonuçlar karşılaştırılacaktır.Anahtar Kelimeler: görüntü madenciliği, görüntü işleme, makine öğrenmesi, bilgi çıkarma, bulanık mantık, yapay sinir ağları
dc.description.abstractProgress made in imaging technology and storage of images leads to enormous growth in very large databases of images. Image mining discusses the context of hidden knowledge extraction from images, finding the relationship between image data or discovering the patterns that are not explicitly stored in the images. Image mining is an interdisciplinary field based on expertise in computer vision, image processing, image retrieval, data mining, machine learning, databases and artificial intelligence. However, research on mining images is a novel issue, although a great deal of research has been done on each of those areas. High volume of images, such as satellite images, medical images, digital photographs, are produced on the daily basis. They may provide us valuable information if analyzed carefully. In this study, a series of images (fruit images) will be classified by the help of image processing and data mining techniques. Image processing task is performed by using fuzzy logic principles and classification part is conducted by using the artificial neural network algorithm. In the last part of the study, other classification techniques are also employed and the results are compared.Keywords: image mining, image processing, data mining, knowledge extraction, fuzzy logic, artificial neural networksen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleGörüntü madenciliği ve görüntü işlemeye dayalı meyve resimlerinin sınıflandırması üzerine bir uygulama
dc.title.alternativeAn application on the classification of fruit imafes based on image mining and image processing techniques
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-12-29
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10133352
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityATATÜRK ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid449378
dc.description.pages88
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess