Özet:
Bir resim tanıma işlemi nesnelerin sahip olduğu özniteliklerin öğrenilmesi ve öğrenilen bu özniteliklerin daha önceden görülmemiş resimler üzerinde tanınabilmesidir. Evrişimsel sinir ağları da resim tanıma işlemlerinde kullanılan oldukça popüler bir yapıdır. Evrişimsel sinir ağları yapay sinir ağlarının özel bir sınıfıdır ve resimlerdeki hiyerarşik özniteliklerin çıkarılıp yapay sinir ağı aracılığıyla anlamlandırılması işlemidir. Bu işlem çeşitli katmanlar aracılığıyla yapılır. Bu katmanlardan evrişim katmanında çeşitli filtreler ile önemli özellikler çıkarılır, bu katmanın amacı en doğru özelliklerin çıkarılmasıdır. Evrişim katmanından sonra havuzlama katmanı vardır ve bu katman evrişimsel sinir ağlarında anahtar konuma sahiptir. Havuzlama katmanının temel görevi, evrişim katmanı aracılığıyla oluşturulan özellik haritalarının anlamlı şekilde boyutunun düşürülmesidir. Bilinen temel yöntemleri basit olması ve işlem kolaylığı sağlamasına rağmen düşük doğrulukta olabilmektedir. Bizim yapacağımız bu çalışmada da başarısı bilgi teorisine dayanan ve sinyal ve görüntülerden anlamlı bilgi çıkarmada başarılı sonuçlar veren entropi kavramına dayanılarak bir entropi havuzlama yöntemi geliştirilmiş ve performansı geleneksel yöntemlerle kıyaslanmıştır. Test sonuçları ayrıntılı olarak paylaşılmıştır.
