Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bil.Enst.Md.Lüğü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2008
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SERKAN GÜNAL
Danışman: Rifat Edizkan
Özet:
Bu tez çalışmasında, örüntü tanımanın üç temel öğesi olan öznitelik çıkarımı, öznitelik seçimi ve sınıflandırma konuları üzerinde durulmuştur. Öznitelik çıkarımı konusunda, ses ve konuşma sinyalleri için Fourier dönüşümüne alternatif olabilecek dalgacık dönüşümü temelli bir öznitelik çıkarım yöntemi önerilmektedir. Farklı karakteristikteki ses sinyallerini içeren veritabanları üzerinde yapılan deneylerde, dalgacık özniteliklerinin Fourier özniteliklerine göre, özellikle durağan olmayan ve ani frekans değişimleri içeren sinyalleri daha iyi temsil ettiği gözlenmiştir. Öznitelik seçimi konusunda, özniteliklerin bireysel ayırdedicilik derecelerini belirleyen altuzay temelli iki yeni ayrılabilirlik ölçüsü geliştirilmiştir. Bu ölçüler daha sonra çok sınıflı örüntü tanıma problemlerinde öznitelik seçimi amacıyla kullanılmıştır. Farklı sayı ve yapıda özniteliği barındıran veritabanları üzerinde yapılan deneyler, altuzay temelli ölçülerle yapılan öznitelik seçiminin, uzaksaklık ve Bhattacharyya gibi klasik ayrılabilirlik ölçüleriyle yapılan seçime göre gerek sınıflandırma hassasiyeti gerekse boyut indirgeme açısından daha başarılı olduğunu ortaya koymuştur. Sınıflandırma konusunda genetik algoritma temelli yeni bir altuzay sınıflandırıcı geliştirilmiştir. Yeni sınıflandırıcı hem sınıf-içi hem de sınıflar-arası ilişkileri değerlendirmekte; ayrıca, klasik altuzay sınıflandırıcıların aksine altuzay izdüşümü için gerek büyük gerekse küçük özdeğerlere karşılık gelen özyönleri birlikte kullanabilmektedir. Çeşitli veritabanları üzerinde yapılan deneylerde, genetik altuzay sınıflandırıcı klasik altuzay yöntemlerine göre bu özelliği ile öne çıkarak karşılaştırılabilir ya da daha yüksek bir sınıflandırma başarımı sağlamıştır.
Anahtar Kelimeler: Örüntü tanıma, altuzay, öznitelik çıkarma, öznitelik seçimi ve sınıflandırma