Özet:
Bu tez çalışmasında, sayısal görüntü tanıma uygulamalarında kullanılabilecek,
ortak bileşen öznitelikleri üzerinden, vektörel yöntemlerden daha iyi tanıma
başarımlarını gerçekleştirebilen yeni yöntemler sunulmuştur. Tensörel ortak bileşen
yöntemleri olarak adlandırılan bu yeni yöntemlerde, tensör biçiminde temsil edilen veri
örneklerinin orijinal yapısını değiştirme zorunluluğu yoktur. Çalışmada, üç farklı
tensörel ortak bileşen yöntemi önerilmiştir. Yöntemlerden birincisi, yetersiz veri
durumu için ortak vektör yaklaşımının tensör cebirine doğal bir genişlemesidir. İkinci
yöntem, yüksek dereceden tekil değer ayrıştırmasına dayanan farklı bir yöntemdir.
Üçüncü yöntemse, yüksek dereceden tekil değer ayrıştırması temeline dayanan tensörel
ortak bileşen yönteminin multilineer diskriminant analizi kavramlarıyla birleştirilmiş
olan yeni bir biçimidir. Yöntemlerin sayısal görüntü tanıma başarımları, çeşitli yüz
veritabanları ve bir nesne veritabanı üzerinde yapılan deneylerle test edilmiş ve
uygulamalar sonucunda genelde başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
