Mühendislik Fakültesi
Bilgisayar Ve Yazılım Mühendisliği

Ders Bilgileri

ÖRÜNTÜ TANIMA
Kodu Dönemi Teori Uygulama Ulusal Kredisi AKTS Kredisi
Saat / Hafta
CSE411 Güz 2 2 3 5

Ön Koşulu Olan Ders( ler ) Yok
Dili İngilizce
Türü Seçmeli
Seviyesi Lisans
Öğretim Elemanı( ları ) Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Ali AKTAŞ
Öğretim Sistemi Yüz Yüze
Önerilen Hususlar Yok
Staj Durumu Yok
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.
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)

Dersin Öğrenim Çıktıları

# Öğrenim Çıktıları
1 Öğrenciler, örüntü tanıma becerisi,
2 Örüntü sınıflama becerisi,
3 Optik örüntü tanıma becerisi,
4 Hedef tanıma ve izleme becerisi,
5 Örüntü tanıma sistemi tasarım becerisi kazanacaktır.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

# Konular Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1 Örüntü tanımaya giriş Anlatım, tartışma, sunum
2 İstatistiksel sınıflayıcılar Anlatım, tartışma, sunum
3 Fukunaga-Koontz dönüşümü Anlatım, tartışma, sunum
4 Bulanık sınıflayıcı Anlatım, tartışma, sunum
5 Stokastik yöntemler Anlatım, tartışma, sunum
6 Boyut İndirgeme - Boyut İndirgeme Anlatım, tartışma, sunum
7 Ara Sınav Ölçme
8 MACH filtreleme ile tanıma Anlatım, tartışma, sunum
9 Optik örtüşme filtreleri ile sınıflama Anlatım, tartışma, sunum
10 Optik Fourier korelasyonu - Ortak dönüşüm korelasyonu Anlatım, tartışma, sunum
11 Uyarlamalı ortak dönüşüm korelasyonu Anlatım, tartışma, sunum
12 Ardışıl görüntülerde örüntü izleme Anlatım, tartışma, sunum
13 Örüntü tanıma performans ölçütleri - Alıcı işleme karakteristiği (ROC) Anlatım, tartışma, sunum
14 Son Sınav Ölçme
15
16

Resources

# Malzeme / Kaynak Adı Kaynak Hakkında Bilgi Referans / Önerilen Kaynak

Ölçme ve Değerlendirme Sistemi

# Ağırlık Çalışma Türü Çalışma Adı
1 %40 Ara Sınav Ara Sınav
2 %60 Son Sınav Son Sınav

Dersin Öğrenim Çıktıları ve Program Yeterlilikleri ile İlişkileri

# Öğrenim Çıktıları Program Çıktıları Ölçme ve Değerlendirme
1 Öğrenciler, örüntü tanıma becerisi, 1͵2͵3 1͵2
2 Örüntü sınıflama becerisi, 1͵2͵3 1͵2
3 Optik örüntü tanıma becerisi, 1͵2͵3 1͵2
4 Hedef tanıma ve izleme becerisi, 1͵2͵3 1͵2
5 Örüntü tanıma sistemi tasarım becerisi kazanacaktır. 1͵2͵3 1͵2
Not: Ölçme ve Değerlendirme sütununda belirtilen sayılar, bir üstte bulunan Ölçme ve Değerlerndirme Sistemi başlıklı tabloda belirtilen çalışmaları işaret etmektedir.

İş Yükü Detayları

# Etkinlik Adet Süre (Saat) İş Yükü
1 Ders Süresi 14 4 56
2 Sınıf Dışı Ders Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42
3 Sunum ve Seminer Hazırlama 0 0 0
4 İnternette tarama, kütüphane ve arşiv çalışması 0 0 0
5 Belge/Bilgi listeleri oluşturma 0 0 0
6 Atölye 0 0 0
7 Ara Sınav için Hazırlık 0 0 0
8 Ara Sınav 1 1 1
9 Kısa Sınav 0 0 0
10 Ödev 0 0 0
11 Ara Proje 0 0 0
12 Ara Uygulama 0 0 0
13 Son Proje 1 20 20
14 Son Uygulama 0 0 0
15 Son Sınav için Hazırlık 0 0 0
16 Son Sınav 1 1 1
  120