Yazar "Altuntaş, Yahya" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Haploid ve diploid mısır tohumlarının imge analizi ve makine öğrenme algoritmaları kullanılarak sınıflandırılması
    (İnönü Üniversitesi, 2018) Altuntaş, Yahya
    Katlanmış haploid bitkiler günümüzde gelişmiş mısır ıslah programlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu teknik ıslah süresini kısaltmakta ve ıslahın etkinliğini arttırmaktadır. Bu ıslah tekniğinde önemli işlerden biri haploid tohumların seçimidir. Haploid tohumların seçiminde en yaygın yöntem R1-nj renk markörüdür. Bu seçimin elle yapılıyor olması seçim başarımını azaltmakta, zaman ve emek kaybına sebep olmaktadır. Bu nedenle seçim başarımını arttıracak, zaman ve emek tasarrufu sağlayacak otomatik seçim yöntemlerinin geliştirilmesi bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, R1-nj renk markörüne göre haploid ve diploid mısır tohumlarını imge analizi ve makine öğrenme algoritmaları kullanarak sınıflandıracak bir yöntem önerilmiştir. Tez çalışması kapsamında iki ayrı veri seti oluşturulmuştur. Öznitelik vektörü olarak 8, 16 ve 32 renk ölçekli gri seviyeli renk histogramları, renk momentleri ve doku öznitelikleri kullanılmıştır. Öznitelikler karar ağacı, k-en yakın komşu, destek vektör makinesi ve yapay sinir ağı yöntemleri ile sınıflandırılmıştır. Sınıflandırıcı başarımı 10-katlı çapraz doğrulama yöntemi ile sınanmıştır. En iyi performans, k-en yakın komşu sınıflandırma yöntemi ile renk momentleri öznitelikleri kullanılarak %90,39 doğruluk oranıyla elde edilmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Renk Momentleri ve Destek Vektör Makineleri Kullanarak Haploid Mısır Tohumlarının Tanımlanmasında Renk Uzaylarının Sınıflandırma Performansına Etkisinin Karşılaştırılması
    (2019) Altuntaş, Yahya; Kocamaz, Adnan Fatih
    Öz: Katlanmış haploid mısır ıslah tekniği gerek ıslah süresini kısaltması, gerekse %100 homozigot hatlar elde edilmesi açısından, geleneksel ıslah yöntemleri ile karşılaştırıldığında önemli avantajlar sağlar. Katlanmış haploid mısır ıslah yönteminde önemli işlerden biri melezleme sonucunda elde edilen haploid ve diploid tohumların ayrıştırılmasıdır. Günümüzde bu işlemin elle yapılıyor olması, emek ve zaman kaybının yanı sıra yüksek sınıflandırma hatalarına neden olmaktadır. Bu çalışmada, haploid mısır tohumlarının tanımlanması için bilgisayar görmesine dayalı bir yöntem önerilmiştir. 3000 mısır tohumundan oluşan veri seti üzerinde yürütülen çalışmada, k-ortalamalar kümeleme yöntemi ile mısır tohum embriyoları bölütlenmiştir. RGB, HSV ve Lab renk uzaylarında her renk kanalı için ilk dört dereceden renk momentleri çıkarılmıştır. Böylece her renk uzayı için 12 öznitelik kullanılmıştır. Elde edilen öznitelikler destek vektör makinesi ile sınıflandırılmıştır. Daha genel sonuçlar elde edebilmek için 10-kat çapraz doğrulama yöntemi 20 kez tekrar edilmiştir. Deneysel sonuçlara göre en iyi performans Lab renk uzayında %87,03 doğruluk, %80,15 duyarlılık ve %93,00 özgünlük değerleriyle ölçülmüştür.