| dc.contributor.advisor | Özkazanç, Yakup | tr_TR |
| dc.contributor.author | Çatalbaş, Mehmet Cem | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2015-10-15T08:46:36Z | |
| dc.date.available | 2015-10-15T08:46:36Z | |
| dc.date.issued | 2014 | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/2718 | |
| dc.description.abstract | This work investigates the role of canonical correlations analysis in image recognition and classification problems with comparison to principal components analysis. Principal components analysis is a well-known and widely used feature selection and reduction method for face recognition problems. In this thesis, canonical correlation analysis is proposed as an alternative feature selection and reduction method for generic image recognition and classification problems. This new method is studied via various image recognition and classification problems in comparison with principal components. Multiple canonical correlation analysis is proposed as a new feature selection and dimension reduction algorithm for image classification problems involving multiple classes. By studying various image recognition and classification problems, it is shown that canonical correlation analysis is a more efficient methodology for feature reduction in comparison to principal components analysis. | tr_TR |
| dc.language.iso | tur | tr_TR |
| dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
| dc.subject | Principal component analysis | tr_TR |
| dc.title | Temel Bileşenler Analizi ve Kanonik Korelasyon Analizi ile İmge Tanıma ve Sınıflandırma | tr_TR |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
| dc.callno | 2014/905 | tr_TR |
| dc.contributor.departmentold | Elektrik –Elektronik Mühendisliği | tr_TR |
| dc.description.ozet | Bu çalışmada temel bileşenler ve kanonik korelasyon analizlerinin imge tanıma ve sınıflandırma problemlerindeki rolü incelenmiştir. Temel bileşenler analizi yüz tanıma problemlerinde yaygın olarak kullanılan bir öznitelik seçimi ve boyut indirgeme yöntemidir. Bu çalışmada, kanonik korelasyon analizinin de imge tanıma ve sınıflandırma problemleri için etkin bir öznitelik belirleme ve boyut indirgeme yöntemi olarak kullanılabileceği gösterilmiş ve temel bileşenler analizi ile kıyaslamaları yapılmıştır. Çalışmada, çok sınıflı imge sınıflandırma problemlerine yönelik olarak, çoklu kanonik korelasyon analizinin bir öznitelik belirleme ve indirgeme paradigması olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Bu yaklaşım farklı imge sınıflandırma problemlerine uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak analize tabi tutulmuştur. Örnekler üzerinden, kanonik korelasyon analizinin imge tanıma ve sınıflandırma problemlerinde, temel bileşeler analizinden daha başarılı bir yöntem olduğu görülmüştür. | tr_TR |
