| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Örüntü Tanıma | EHM5314 | 3 | 7.5 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim, İngilizce) Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz) |
| Ders Kategorisi | Uzmanlık/Alan Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Elektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | |
| Dersi Veren(ler) | Herman Sedef |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Örüntü sınıflama konusu elektronik mühendisliğinde çok geniş kullanım alanına sahiptir. Özellikle optik yöntemler kullanılarak cisimlerin tanınması ve sınıflanması savunma sanayiinden, güvenlik sektörüne oradan günlük işlerde kullanımına kadar elektronik mühendislerinin ilgi alanına girmektedir. Bu derste amaç örüntü sınıflamaya ve tanımaya yönelik yöntemlerin öğretilmesi ve uygulamaların gerçeklenmesidir. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | 1.ÖRÜNTÜ TANIMAYA GİRİŞ 1.1 Örüntü tanıma sistemleri 1.2 Optik örüntü tanıma sistemleri 2.ÖRÜNTÜ TANIMA YÖNTEMLERİ 2.1 İstatistiksel yöntemler 2.2 Fukunaga-Koontz Dönüşümü 2.3 Bulanık sınıflayıcı 2.4 Stokastik Yöntemler 3.OPTİK ÖRÜNTÜ TANIMA YÖNTEMLERİ 3.1 Optik Filtreler 3.2 MACH filtreleri ile tanıma 3.3 Optik donanım elemanları 4. ORTAK DÖNÜŞÜM KORELASYONU 4.1 Optik örtüşme filtresi 4.2 Optik Fourier korelasyonu 4.3 Uyarlamalı optik ortak dönüşüm korelasyonu 5. ÖRÜNTÜ İZLEME 5.1 Ardışıl görüntülerden örüntü izleme 5.2 Örüntü tanıma performans ölçütleri 5.3 Alıcı işleme karakteristiği (ROC) |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Öğrenciler, örüntü tanıma becerisi,
- Örüntü sınıflama becerisi,
- Optik örüntü tanıma becerisi,
- Hedef tanıma ve izleme becerisi,
- Örüntü tanıma sistemi tasarım becerisi kazanacaktır.
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Örüntü tanımaya giriş | Ders Kitabı |
| 2 | İstatistiksel sınıflayıcılar | Ders Kitabı |
| 3 | Fukunaga-Koontz dönüşümü | Ders Kitabı |
| 4 | Bulanık sınıflayıcı | Ders Kitabı |
| 5 | Stokastik yöntemler | Ders Kitabı |
| 6 | Boyut İndirgeme | Ders Kitabı |
| 7 | Optik filtreler | Ders Kitabı |
| 8 | MACH filtreleme ile tanıma, Vize I | Ders Kitabı |
| 9 | Optik örtüşme filtreleri ile sınıflama | Ders Kitabı |
| 10 | Optik Fourier korelasyonu | Ders Kitabı |
| 11 | Ortak dönüşüm korelasyonu | Ders Kitabı |
| 12 | Uyarlamalı ortak dönüşüm korelasyonu | Ders Kitabı |
| 13 | Ardışıl görüntülerde örüntü izleme | Ders Kitabı |
| 14 | Örüntü tanıma performans ölçütleri | Ders Kitabı |
| 15 | Alıcı işleme karakteristiği (ROC) | Ders Kitabı |
| 16 | Final Sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | 4 | 20 |
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | 1 | 15 |
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 25 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 15 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 15 | 3 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | 4 | 10 | |
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | 1 | 30 | |
| Sunum / Seminer | 1 | 10 | |
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 20 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 30 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
