Renk Momentleri ve Destek Vektör Makineleri Kullanarak Haploid Mısır Tohumlarının Tanımlanmasında Renk Uzaylarının Sınıflandırma Performansına Etkisinin Karşılaştırılması — Yahya Altuntaş (2019) | RDL Network
Renk Momentleri ve Destek Vektör Makineleri Kullanarak Haploid Mısır Tohumlarının Tanımlanmasında Renk Uzaylarının Sınıflandırma Performansına Etkisinin Karşılaştırılması
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.
Discussion(0)
No comments yet. Be the first to comment.