Entropi fonsiyonuna dayalı uyarlanır karar tümleştirme yapısı

Abstract

Bu bildiride, resim analizi ve bilgisayarla görü uygulamalarında kullanılmak üzere entropi fonksiyonuna dayanan uyarlanır karar tümleştirme yapısı geliştirilmiştir. Bu yapıda bileşik algoritma, herbiri güven derecesini temsil eden sıfır merkezli bir gerçek sayı olarak kendi kararını oluşturan birçok alt algoritmadan meydana gelir. Karar değerleri, çevrimiçi olarak alt algoritmaları tanımlayan dışbukey kümelerin üzerine entropik izdüşümler yapmaya dayalı bir aktif tümleştirme yöntemi ile güncellenen ağırlıklar kullanılarak doğrusal olarak birleştirilir. Bu yapıda genelde bir insan olan bir uzman da bulunur ve karar tümleştirme algoritmasına geribesleme sağlar. Önerilen karar tümleştirme algoritmasının performansı geliştirdigimiz video tabanlı bir orman yangını bulma sistemi kullanılarak test edilmiştir.

In this paper, an entropy functional based online adaptive decision fusion framework is developed for image analysis and computer vision applications. In this framework, it is assumed that the compound algorithm consists of several sub-algorithms, each of which yields its own decision as a real number centered around zero, representing the confidence level of that particular sub-algorithm. Decision values are linearly combined with weights which are updated online according to an active fusion method based on performing entropic projections onto convex sets describing sub-algorithms. It is assumed that there is an oracle, who is usually a human operator, providing feedback to the decision fusion method. A video based wildfire detection system was developed to evaluate the performance of the decision fusion algorithm.