Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Optik Örüntü Tanıma EHM522937.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliNot set
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik&Haberleşme Mühendisliği Ortak Yüksek Lisans Programı (2. Öğretim)
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Doktora Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimElektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Dersin Koordinatörü
Dersi Veren(ler)
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıÖrüntü 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 yönelik optik yöntemlerin öğretilmesi ve uygulamaların gerçeklenmesidir.
Dersin İçeriği1. OPTİK ÖRÜNTÜ SINIFLAMAYA GİRİŞ Örüntü sınıflama sistemleri 1.3 Optik örüntü sınıflama sistemleri 2. DİJİTAL ÖRÜNTÜ SINIFLAMA YÖNTEMLERİ İstatistiksel yöntemler Yapay Sinir Ağları Bulanık sınıflayıcı Stokastik Yöntemler Genetik Algoritma 3. OPTİK ÖRÜNTÜ SINIFLAMA YÖNTEMLERİ 3.1 Optik örüntü sınıflamanın temelleri 3.2 Filtreleme 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
  • Optical Pattern Recognition- Cambridge Unv. Press Pattern Classification – Wiley Interscience
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler, örüntü tanıma ve sınıflama becerisi,
  2. Optik örüntü tanıma ve sınıflama becerisi,
  3. Optik yöntemlerle hedef tespiti yapabilme becerisi,
  4. Optik yöntemlerle hedef izleme yapabilme becerisi,
  5. Örüntü tanıma sistemleri geliştirebilme becerisi kazanır.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-6-----
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Optik örüntü tanımaya giriş Ders kitabı
2İstatistiksel sınıflayıcılar Ders kitabı
3İstatiksel karar vermeDers kitabı
4Yapay Sinir AğlarıDers kitabı
5Gözetimli ÖğrenmeDers kitabı
6Bulanık MantıkDers kitabı
7Bulanık Mantık ve ModellemeDers kitabı
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Genetik AlgoritmaDers kitabı
10Wavelet Teori Ders kitabı
11Optik Fourier korelasyonuDers kitabı
12Ortak dönüşüm korelasyonuDers kitabı
13Optik örüntü tanımaDers kitabı
14Örüntü tanıma performans ölçütleri Ders kitabı
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev410
Sunum/Jüri
Projeler125
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar125
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati153
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması153
Derse Özgü Staj
Ödev415
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler165
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)13
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)13
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok