Özet:
Otomatik Hedef Tanıma (OHT), amaca yönelik tasarlanan algoritma ya da donanımların giriş verilerini otonom olarak tanıması veya sınıflandırması işlemlerinin gelen adıdır. Otomatik hedef tanıma amacıyla oluşturulmuş otonom yapı ya da düzenekler OHT sistemi olarak adlandırılır. OHT sistemleri, sınırlı optik spektrum hassasiyetine sahip, kolaylıkla yanılabilen insan algısını devreden çıkarması ve karmaşık veri kümelerini değerlendirebilme yeteneğine sahip olması açısından son yıllarda hem sivil hem de askeri pek çok alanda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.OHT sistemlerinin tasarlanmasında kullanılan teknikler, görüntü işleme ve istatistiksel tabanlı olmak üzere iki ana başlık altında değerlendirilebilir. Tez çalışmasında hem görüntü işleme hem de istatistiksel teknikler üzerinden geniş bir literatür taraması yapılmış ve çeşitli alanlarda avantajlı hale gelen görüntü işleme tabanlı algoritmalar, uygulamalarıyla birlikte değerlendirilmiştir.Aided Target Recognation, Automatic Target Recognation, Automatic Tracking System ve otomatik hedef tanıma (OHT) sistemleri gibi farklı adlar altında tanımlanan otonom tanıma sistemleri, gelişen algılayıcı teknolojileri sayesinde elde edilen yüksek boyuttaki veri kümelerini kısa sürede otonom bir şekilde işleyebilmekte ve değerlen-direbilmektedir. Diğer yandan bu sistemlerin en büyük dezavantajı ise özel bir amaç için tasarlanmış olmaları ve probleme sınırlı bir alanda çözüm sunmalarıdır. Özellikle görüntü işleme tabanlı sistemler, problemlere genel çözümler sunmaktan ziyade giriş verisine bağımlı, sınırlı bir alandaki problemlere çözüm getirmektedir. Bu dezavantajın en önemli nedeni algoritmaların problem odaklı tasarlanmasıdır. Problem odaklı tasarlanmış bir OHT sistemini farklı bir problem üzerinde uygulayabilmek tasarlanan algoritmada optimizasyon ihtiyacı doğurmaktadır.Bu çalışmada çeşitli OHT sistemlerine ait eksiklikler incelenmiş ve bu sistemlerin dezavantajlarının giderilmesi için çeşitli çözüm önerileri sunulmuştur. Bu çözüm önerileri arasında literatürde kullanılan zincir kodlamasının dairesellik özelliğinden faydalanılarak yönteminin bir OHT sistemine döndürmeden bağımsızlık özelliği kazandırılması amacıyla kullanılarak bir öznitelik elde edilmesi ve OHT sistemlerinin daha iyi bir bölütleme performansı sağlayabilmesi amacıyla yeni bir kenar belirleme yönteminin önerilmesi vardır. Sistemin sınıflandırma aşamasında ise yapay sinir ağları temelli çözüm önerileri sıralanmıştır.Tez çalışmasında, tasarlanan görüntü işleme tabanlı OHT algoritması çeşitli veri tabanlarına ait görüntüler üzerinde test edilerek görüntü işleme ve istatistiksel yöntemlerden elde edilen sonuçlar incelenmiştir. OHT sistemlerinin avantaj ve dezavantajları değerlendirilerek, sistemlerin içerdiği eksiklikler ve bu eksikliklerin giderilmesi için çeşitli çözüm önerileri, sonuçlar üzerinden detaylı bir şekilde sunulmuştur.
