dc.contributor.advisor | Yüksel, Seniha Esen | |
dc.contributor.author | Oturak, Mehmet | |
dc.date.accessioned | 2018-12-26T10:45:20Z | |
dc.date.available | 2018-12-26T10:45:20Z | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.date.submitted | 2018-06-25 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/5560 | |
dc.description.abstract | Learning an object category from only a few samples is generally not adequate for correct
classification. One needs many training samples to obtain a classifier that generalizes well
and that has sufficient success rates. However, in several applications, including target
detection from Ground Penetrated Radar (GPR) data, collecting a lot of annotated data is not
always possible. In a GPR data collection, the images formed show a nonlinear dependence
on the soil properties such as the permeability and permittivity. Therefore, even if enough
training data were available to train a good classifier for one soil type (such as dry sand); the
success of this classifier does not translate well if the soil type is changed (say, to wet sand).
In this work, multi-model knowledge transfer (KT) is proposed to detect a picnic tube buried
in different media using GPR. In the proposed method, scale invariant feature transform
(SIFT) features are extracted from GPR data. Then, least-square support vector machine
(LS-SVM) classifiers are trained for three soil types (i.e. dry sand, dry sandstone, and wet
sandstone) where there is ample data available. Then, adaptive LS-SVM is used to train a
classifier that detects the target picnic tube in wet sand from where there is only scarcely
available training data. We show that (i) knowledge transfer from multiple sources (i.e.
multiple types of sand) generates better results than single source transfer; and (ii) as little
as 3 training data from the unknown source increases the detection rates by 25% for single
source KT, and 32% for multiple source KT | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Bilgi Aktarımı | |
dc.subject | Yeraltı Radarı | |
dc.subject | Sıft | |
dc.subject | Ls-Svm | |
dc.title | Öğrenme Aktarımı İle Sınıflandırma | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Sadece birkaç örnekten bir nesne kategorisinin öğrenilmesi genellikle doğru sınıflandırma
için yeterli değildir. İyi bir şekilde genelleştiren ve yeterli başarı oranına sahip bir
sınıflandırıcı elde etmek için birçok eğitim örneğine ihtiyaç vardır. Bununla birlikte, Yeraltı
Radarı (GPR) ile hedef tespiti dahil olmak üzere birçok uygulamada, yeterli sayıda
etiketlenmiş veri toplanması her zaman mümkün değildir. GPR verisi toplamada, oluşan
görüntüler dielektrik geçirgenlik ve manyetik geçirgenlik gibi toprak özelliklerine doğrusal
olmayan bir bağımlılık göstermektedir. Bu nedenle, bir toprak tipi için (kuru kum gibi) iyi
bir sınıflandırıcıyı eğitmek için yeterli eğitim verisi mevcut olsa bile, Bu sınıflandırıcının
başarısı, toprak tipi değiştiğinde (örn. ıslak kum) yeterince iyi olmayabilir.
Bu çalışmada, GPR kullanarak farklı ortamlarda gömülü piknik tüpü tespit etmek için çok
modelli bilgi aktarımı (BA) önerilmiştir. Önerilen yöntemde, ölçekten bağımsız öznitelik
dönüşümü (SIFT) yöntemi ile GPR verilerinden öznitelikler hesaplanmıştır. Daha sonra, en
küçük kare destek vektör makinesi (LS-SVM) sınıflandırıcıları, bol miktarda verinin mevcut
olduğu üç toprak tipi (kuru kum, kuru kumtaşı ve ıslak kumtaşı) için eğitilmiştir. Daha sonra,
adaptif LS-SVM, sadece az miktarda eğitim verisinin olduğu ıslak kumdaki hedef piknik
tüpünü tespit eden bir sınıflandırıcıyı eğitmek için kullanılmıştır. Sonuç olarak, (i) birden
fazla kaynaktan (yani birden çok toprak türünden) bilgi aktarımının, tek kaynaktan
aktarımdan daha iyi sonuçlar ürettiği; ve (ii) hedef sınıftan sadece 3 eğitim verisi ile, tespit
oranlarının tek kaynaktan BA ile % 25, çok kaynaktan BA ile de % 32 arttığı gösterilmiştir. | tr_TR |
dc.contributor.department | Elektrik –Elektronik Mühendisliği | tr_TR |