Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering (Apr 2020)
AYDINLATMA ÖZNİTELİĞİ KULLANILARAK EVRİŞİMSEL SİNİR AĞI MODELLERİ İLE MEYVE SINIFLANDIRMA
Abstract
Aydınlatma, nesnelerin olduğu gibi görünmesini sağlayan doğal veya yapay kaynaklardır. Özellikle görüntü işleme uygulamalarında yakalanan görüntüdeki nesne bilgisinin eksiksiz ve doğru şekilde alınabilmesi için aydınlatmanın kullanılması bir gerekliliktir. Ancak aydınlatma kaynağının tür, parlaklık ve konumunun değişimi; nesnenin görüntüsü, rengi, gölgesi veya boyutunun da değişmesine ve nesnenin farklı olarak algılanmasına sebep olmaktadır. Bu sebeple görüntülerin ayırt edilmesinde güçlü bir yapay zeka tekniğinin kullanılması, sınıfların ayırt edilmesini kolaylaştıracaktır. Bir yapay zeka yöntemi olan Evrişimsel Sinir Ağları (ESA), otomatik olarak özellikleri çıkarabilen ve ağ eğitilirken öğrenme sağlandığı için bariz özellikleri kolaylıkla belirleyen bir algoritmadır. Çalışmada ALOI-COL veriseti kullanılmıştır. ALOI-COL, 12 farklı renk sıcaklığıyla elde edilmiş 1000 sınıftan oluşan bir verisetidir. ALOI-COL verisetindeki 29 sınıftan oluşan meyve görüntüleri, ESA mimarilerinden AlexNet, VGG16 ve VGG19 kullanılarak sınıflandırılmıştır. Verisetindeki görüntüler, görüntü işleme teknikleriyle zenginleştirilmiş ve her sınıftan 51 adet görüntü elde edilmiştir. Çalışma; %80-20 ve %60-40 eğitim-test olmak üzere iki yapıda incelenmiştir. 50 devir çalıştırılması sonucunda test verileri, AlexNet (%80-20) ve VGG16 (%60-40) mimarilerinde %100, VGG19 (%80-20) mimarisinde ise %86.49 doğrulukla sınıflandırılmıştır.
Keywords
