dc.contributor.author |
İşçimen, Bilal |
|
dc.contributor.author |
Kutlu, Yakup |
|
dc.contributor.author |
Turan, Cemal |
|
dc.date.accessioned |
2018-10-31T08:03:33Z |
|
dc.date.available |
2018-10-31T08:03:33Z |
|
dc.date.issued |
2018 |
|
dc.identifier.citation |
İşçimen, B., Kutlu, Y., Turan, C. (2018). Performance comparison of different sized regions of interest on fish classification. Selçuk-Teknik Dergisi, (Özel sayı), 11-26. |
tr_TR |
dc.identifier.issn |
1302-6178 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/13189 |
|
dc.description |
Url: http://sutod.selcuk.edu.tr/sutod/article/view/415 |
tr_TR |
dc.description.abstract |
In this study, different sized regions of interest were obtained from fish images
and these were used for fish species classification. A previously proposed region of
interest obtaining method was upgraded in order to acquire wider regions of interest.
Depending on general accuracies of classification performances, comparison between
these regions of interest was made. According to comparison results the effects of the
different sized regions of interest were discussed for classification purposes of fish
species. This study was performed by using a database which consists of 1321 fish
images. These fish images include fish samples from 16 fish families and 35 fish
species. All images were colored in RGB color space. But two different feature sets
were extracted for fishes by examining images both in RGB and HSV color spaces.
Feature extraction was performed by using a color based method. For each color space,
seven statistical features were extracted from each component of the color space. Two
feature sets were acquired for each fish sample by combining the extracted statistical
features according to color spaces. The obtained feature sets from RGB and HSV color
spaces were used separately for classification purposes. Classification was performed
according to families and species by using Nearest Neighbor algorithm as classifier. According to classification results, the best performances on general accuracies were
achieved as 93.5% and 91% for fish families and species classification respectively. |
tr_TR |
dc.description.abstract |
Bu çalışmada balık fotoğraflarından farklı boyutlu ilgi bölgeleri elde edilmiş ve
balık türlerinin sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Daha önce önerilen bir ilgi bölgesi
elde etme yöntemi, daha geniş ilgi bölgelerine sahip olmak için geliştirilmiştir.
Sınıflandırma performansındaki genel başarımlara bağlı olarak bu ilgi bölgeleri arasında
bir karşılaştırma yapılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre balık türleri
sınıflandırmasında farklı boyutlu ilgi bölgelerinin etkileri tartışılmıştır. Bu çalışma 1321
balık fotoğrafı içeren bir veritabanı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu balık
fotoğrafları 16 familya ve 35 türe ait balık örnekleri içermektedir. Bütün fotoğraflar
RGB renk uzayında renkli fotoğraflardır. Fakat fotoğraflar hem RGB hem de HSV renk
uzaylarında ele alınarak balıklar için iki farklı öznitelik seti çıkarılmıştır. Öznitelik
çıkarma, renk tabanlı bir yöntem kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Her renk uzayında,
renk uzayının her bir bileşeni için yedi adet istatistiksel öznitelik çıkarılmıştır. RGB ve
HSV renk uzaylarında her renk bileşeninden çıkarılan öznitelikler kendi içlerinde bir
araya getirilerek her bir balık için iki farklı öznitelik seti oluşturulmuştur. Bu renk
uzaylarından elde edilen öznitelik setleri sınıflandırma için ayrı ayrı kullanılmıştır. En
Yakın Komşu algoritması kullanılarak familya ve tür bazında sınıflandırma yapılmıştır. Sınıflandırma sonuçlarına göre en iyi genel başarımlar familya bazında %93.5 ve tür
bazında %91 olarak elde edilmiştir. |
tr_TR |
dc.language.iso |
en |
tr_TR |
dc.publisher |
Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu |
tr_TR |
dc.subject |
Fish classification |
tr_TR |
dc.subject |
Fish species |
tr_TR |
dc.subject |
Color based classification |
tr_TR |
dc.subject |
Balık sınıflandırma |
tr_TR |
dc.subject |
Balık türleri |
tr_TR |
dc.subject |
Renk tabanlı sınıflandırma |
tr_TR |
dc.title |
Performance comparison of different sized regions of interest on fish classification |
tr_TR |
dc.title.alternative |
Balık sınıflandırmasında farklı boyutlu ilgi bölgelerinin performans karşılaştırması |
tr_TR |
dc.type |
Article |
tr_TR |
dc.relation.journal |
Selçuk-Teknik Dergisi |
|
dc.identifier.startpage |
11 |
|
dc.identifier.endpage |
26 |
|