Özet:

Görüntü işleme yöntem ve tekniklerinin gün geçtikçe daha iyi sonuç vermesi, ekolojik dengenin duyarlılığı açısından önem arz etmektedir. Bu makale ekolojik dengenin temel unsuru olan çiçek görüntülerinin sınıflandırılmasını ele almaktadır. Son zamanlarda çiçek görüntüleri üzerinde derin öğrenme yöntemlerinin kullanımı artmıştır. Bu çalışmada, çiçek görüntülerinin sınıflandırılması için internette erişime açık olan veri seti kullanılmıştır. Veri seti 4326 görüntüden oluşmaktadır. Elde edilen veri kümesinde özellik çıkarımı için derin öğrenme modellerinden evrişimsel sini ağı (ESA) kullanılmıştır. ESA mimarilerinden AlexNet, VGG-16 ve VGG-19 modelleri kullanılmıştır. Üç modelinde ortak özelliği 1000 özellik veren tam bağlantılı katmana sahip olmalarıdır. Çiçek görüntülerinden elde edilen özellikler destek vektör makineleri (DVM) ile sınıflandırılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucundaiyi sınıflandırma performansını VGG-16 mimarisi ile sağlanmıştır. Elde edilen sınıflandırma doğruluk oranı %86,56’dır. Sonraki aşamada ESA mimarilerinin son tam bağlantılı katmanından elde edilen 1000 özellik birleştirilerek 3000 özellik seti oluşturuldu. Ardından, özellik seçim yöntemlerinden; Maksimum Bilgi Katsayısı (MBK), Ridge regresyonu ve Özyinelemeli Özellik Eleme (ÖÖE) yöntemleri kullanılarak özellik sayısı 300’e düşürülmüştür. Özellik seçim yöntemleri ile çıkartılanverimli özellikler DVM yöntemi ile yeniden sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma başarı oranı yaklaşık %4,54 artarak %91,10 olmuştur. Bu çalışma ile çiçek görüntülerinin sınıflandırılmasında ESA mimarileri ile birlikte özellik seçim yöntemlerinin kullanımının etkili olduğu gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: