Browsing by Author "Şengül, Gökhan"

Now showing 1 - 20 of 37

3 Boyutlu Vücut ve Yüz Görüntülerinden Yaş ve Cinsiyet Tahmini
(2018) Çamalan, Seda; Şengül, Gökhan; Çamalan, Seda; Şengül, Gökhan; Çamalan, Seda; Şengül, Gökhan; Computer Engineering; Information Systems Engineering; Information Systems Engineering; Computer Engineering; Information Systems Engineering
İnsanlardan elde edilen biyometrik veriler, insanlar ve çevre hakkında birçok bilgi sağlar. Bu bilgi ulaşım alanları (otobüs, vapur, demiryolu, vb), alışveriş merkezleri, kamu alanları, spor merkezleri, müzeler, süpermarketler, kütüphaneler, vb. gibi birçok alanda kullanılabilir. Birçok alanda dikkate alınan biyometrik veriler cinsiyet, ırk, boy, kilo, göz ve saç rengidir. Bu tez çalışmasında, insanların biyometrik verilerinden yaş aralığını ve cinsiyetlerini tahmin eden bir görüntü işleme tabanlı kombine sistem geliştirilmiş ve bir yazılım aracı haline getirilmiştir. Yüz görüntülerini elde etmek için standart RGB kamera kullanılırken vücut bilgilerini elde etmek için 3D kamera kullanılmaktadır. İnsanların cinsiyet ve yaşını tahmin etmek için istatistiksel örüntü tanıma algoritmaları, derin öğrenme ve yapay sinir ağı tabanlı yaklaşımlar kullanılmıştır. İstatistiki metotlar olarak, LBP ve HOG metotları, özniteliklerin elde edilmesi için yüz görüntülerine uygulanmakta, daha sonra KNN ve SVM sınıflandırıcılar, cinsiyet ve yaş tahmini için kullanılmaktadır. İnsanların yaşını tahmin etmek için yapay sinir ağı da kullanılmıştır ve istatistiksel yöntemler ile yapay sinir ağları arasındaki karşılaştırmalar yapılmıştır. Yaş aralığı tahmini için yüz görüntülerinden istatistiksel yöntemler ile en iyi doğruluk %40,1 olarak elde edilmiştir. CNN derin öğrenmelerinden elde edilen en iyi doğruluk oranı ise %59.1'dir. Yaş ve cinsiyet tahmini için 3D vücut bilgisi de kullanılmıştır. Yapay sinir ağları ile 3D vücut bilgilerinin sınıflandırılması sonucu cinsiyet tahmini başarımı oranını %99,26'ya ve yaş tahmini % 99.41'e yükseltilmiştir. Üst vücut ve alt vücut kısımlarının da insanların yaşının ve cinsiyetininin tahmini için kullanılabileceği değerlendirilmiş ve deneysel çalışmalar yapılmıştır.
A Comprehensive Assessment Plan for Accreditation in Engineering Education: A Case Study in Turkey
(International Journal of Engineering Education, 2015) Turhan, Çiğdem; Şengül, Gökhan; Koyuncu, Murat; Information Systems Engineering; Software Engineering; Computer Engineering
This paper describes the procedure followed by Computer Engineering and Software Engineering programs at Atilim University, Ankara, Turkey, which led to the granting of five years of accreditation by MUDEK, the local accreditation body authorized by The European Network for Accreditation of Engineering Education (ENAEE) to award the EUR ACE label, and a full member signatory ofWashington Accord of International Engineering Alliance (IEA). It explains the organizational structure established for preparation, determination and measurement of the educational objectives, program outcomes, course outcomes, and the continuous improvement cycle carried out during the preparation period. The aim of the paper is to share methods and experiences which may be beneficial for the other programs that are intended for accreditation.
A Smart Classroom Application: Monitoring and Reporting Attendance Automatically Using Smart Devices
(International Journal of Scientific Research in Information Systems and Engineering, 2017) Şengül, Gökhan; Karakaya, Murat; Bostan, Atila; Computer Engineering
For recording attendance in a classroom, generally instructors collect signatures of the attendees. Then, at the end of the semester, those signatures need to be counted and reported. This process causes waste of time and effort for both instructors and attendees. Besides this process is very error prone. Moreover, in crowded classes, there could be some misuses of this process. In this study, a smart classroom application is proposed and developed in order to monitor the attendance of the students in a classroom environment. In the design, a low-energy Bluetooth device is located at each classroom. Identification number (ID) of the low-energy Bluetooth device and the name/number of the classroom that the device is located are matched and stored in a central database. In addition to this information, the name of the courses given in that classroom and their time tables are also stored in the central database. Thus, in the database, the weekly course schedule of the classrooms is available. In addition to this central database infrastructure, a mobile application is developed that can run on both in mobile phones and smart watches. The users first install the application on their own smart devices. Whenever an attendee enters to a classroom, the smart device and its application interacts with the low-energy Bluetooth device. The student’s identification number (Student ID: SID), the identification number (ID) of the low-energy Bluetooth device located at the class, the day and time of the interaction are sent to the central database by the smart device. Using this information, the name of the attendee and the courses that he/she attended are matched using the SID of the attendee, the ID of the low-energy Bluetooth device, the day and time of the interaction. Those matching information are also stored in the central database. The records in the central database are used to create any automatic reports, i.e. the attendance status, the time and duration of the attendance, and the classroom (course) of the record. The advantage of the proposed system is that it is a fully automatic system that records the presence of the students, generates automatic attendance reports, does not require any extra device except installing a mobile application onto smart phones or smart watches of the student, and can be deployed with a low budget. The proposed system is tested in real classroom environment and it is proven to be operational.
A Wireless Control System Based on Smart Bluetooth and Ibeacon Technology for Auditing the Patrols
(International Journal of Scientific Research in Information Systems and Engineering, 2016) Karakaya, Murat; Şengül, Gökhan; Bostan, Atila; Computer Engineering
Patrol systems are used as a method of ensuring security and protection of large areas and facilities such as university campuses, military zones, etc. In general, security personnel assigned to the patrol system visit the pre-determined checkpoints at regular intervals and are obliged to make the safety control of these locations. Security personnel (guards) are also audited to check if they covered all the essential control points on time or not. In recent years, considering energy efficiency, new Bluetooth devices and protocols are designed and produced. One of the most popular low-energy Bluetooth protocols is Smart Bluetooth (version 4.0). In this work, we integrated mobile devices (smart phone or tablet) with IBeacons. IBeacons are devices emitting beacons using Smart Bluetooth signals. Since Smart Bluetooth consumes low energy, these devices are small in size, have long life durations and very cheap. In this work, we propose and implement a new system to record the patrol officers’ movements in the subject areas. At the proposed system, IBeacons are first deployed in the monitoring areas. The location and the identification of the deployed IBeacon are stored in a central database. We developed a mobile application for Android devices which can scan the environment for IBeacon signals. The mobile application collects the sensed IBeacon IDs, stamps it with a time tag and uploads it along with the mobile device ID to the central database. Using these records, we can monitor the movements of the security guards. We have also developed a web application to generate an executive summary report from these records.
An Experimental Study on the Effect of the Anisotropic Regions in a Realistically Shaped Torso Phantom
(Annals of Biomedical Engineering, 2008) Şengül, Gökhan; Lıehr, Mario; Haueısen, Jens; Baysal, Uğur; Computer Engineering
Determination of electrically active regions in the human body by observing generated bioelectric and/or biomagnetic signals is known as source reconstruction. In the reconstruction process, it is assumed that the volume conductor consists of isotropic compartments and homoge neous tissue bioelectric parameters but this assumption introduces errors when the tissue of interest is anisotropic. The aim of this study was to investigate changes in the measured signal strengths and the estimated positions and orientations of current dipoles in a realistically shaped torso phantom having a heart region built from single guar gum skeins. Electric data were recorded with 60 electrodes on the front of the chest and 195 sensors measured the magnetic field 2 cm above the chest. The artificial rotating dipoles were located underneath the anisotropic skeins distant from the sensors. It was found that the signal strengths and estimated dipole orientations were influenced by the anisotropy while the estimated dipole positions were not significantly influ enced. The signal strength was reduced between 17% and 43% for the different dipole positions when comparing the parallel alignment of dipole orientation and anisotropy direction with the orthogonal alignment. The largest error in the estimation of dipole orientation was 42 degrees. The observed changes in the magnetic fields and electric poten tials can be explained by the fact that the anisotropic skeins force the current along its direction. We conclude that taking into account anisotropic structures in the volume conductor might improve signal analysis as well as source strength and orientation estimations for bioelectric and biomagnetic investigations.
Arapça El Yazısı Harflerin Örüntü Tanıma Yaklaşımları Kullanılarak Tanınması
(2017) Douma, Aısha; Şengül, Gökhan; Computer Engineering
El yazısı ile yazılmış harflerin otomatik olarak tanınması; ofis otomasyonu, bankacılık ve güvenlik gibi birçok alanda insanlar ve makineler arasındaki etkileşimi geliştirmek için kullanılır ve insanlar tarafından yazılmış dokümanların makine ile kodlanmış hale dönüştürme sürecidir. Bu tezde, Arapca el yazısı karekterlerin tanınması için gri seviyeli eş oluşum matrisleri (GLCM), yerel ikili örüntü (LBP), yapay sinir ağı (ANN) ve odaklı gradient histogram (HOG) olarak adlandırılan ozellik çıkarma ve sınıflandırma yaklaşımları karşılaştırılmıştır. GLCM, LBP ve HOG özellik çıkarımı için kullanılan yöntemler olup çıkarılan özelliklerden sınıflandırma yapmak için K-en yakın komşu (KNN) sınıflandırma yaklaşımı kullanılmıştır. ANN'de ise sinir ağı girdisi için piksel değerlerinin yoğunlukları kullanılmıştır. Her yöntemin sonuçlarını değerlendirmek için karışıklık matrisi (CM) tekniği ve çapraz geçerleme yöntemleri izlenmiştir. Sonuçlar; HOG (odaklı gradient histogram)'un en yüksek doğruluğu verdiği, en az doğruluk performansının ise gri seviyeli eş oluşum matrisleri tarafından elde edildiği gözlemlenmiştir.
Bilgisayarlı Görme ve Makine Öğrenme'ye Dayalı Olarak Trapan Mavisi Boya Dışlama Tabanlı Işık Mikroskoplarının Otomatize Hücre Sayarına Uyarlanabilir Dönüşüm Yöntemi
(2017) Özkan, Akın; Özkan, Akın; İşgör, Sultan Belgin; Özkan, Akın; İşgör, Sultan Belgin; İşgör, Sultan Belgin; Şengül, Gökhan; Department of Electrical & Electronics Engineering; Chemical Engineering; Chemical Engineering; Department of Electrical & Electronics Engineering; Chemical Engineering
Hücre biyolojisi deneylerinin hemen hemen hepsi, hücre çoğalmasını ve yaşayabilirliğini izlemek için düzenli olarak hücrelerin sayımını içerir. Hücrenin miktarı ve kalitesinin bilgisi, deneysel standardizasyon ve toksisite etkisi tahmini için önemli parametrelerdir. Hücreleri saymak için hemositometre tabanlı elle sayma ve otomatik hücre sayacının kullanımı gibi iki farklı yaklaşım vardır. Yöntemlerden her ikisinin de avantajları ve dezavantajları vardır. Yüksek yatırım ve operasyonel maliyet otomatik hücre sayaçlarının geniş kullanımını sınırlar. Öte yandan, hemositometreye dayalı manuel hücre sayımı, hücre sayımının güvenilirliğinin, operatörün deneyimine ve yorgunluğuna büyük ölçüde bağlı olduğu gerçeği ile çeşitli sınırlamaları vardır. . Uzun zaman gereksinimi ve insan işgücü elle işleme sürecinin iki dezavantajı olarak sayılabilir. Bu tez, görüntü işleme ve makine öğrenmeyi esas alan dönüştürme metodolojisini tanımlayarak hücre sayımı için en gelişmiş alternatif metodu (çerçeve iskeleti) önermektedir. Önerilen yöntemin temelini, eksikliklerini azaltmak için ara katman karar yazılımı ekleyerek elle sayım yöntemine hemocytomer tabanlı otomatik saymanın uyarlanmasıdır. Buna ek olarak, önerilen yöntemimizi hücre sayımı (boyasız) ve hücre yaşayabilirliği analizi (boyalı) açısından test etmek için iki yeni veri seti toplanmıştır. Bu veri kümeleri, 'biyokimyasal.atilim.edu.tr/datasets/' adresinden kâr amacı gütmeyen herkesin kullanımına sunulmaktadır ve bu da bu araştırma alanındaki gelecek çalışmalara temel teşkil edecektir. Her iki veri kümesi, iki farklı türde kanser hücresi görüntüsü, yani, beyaz renkli promiyelositik lösemi (HL60) ve kronik miyelojenik lösemi (K562) içerir. Deneysel sonuçlarımızdan yola çıkarak, yöntemimiz HL60 ve K562 kanser hücreleri için sırasıyla geri çağırma skorları açısından % 92 ve % 74'e kadar ulaşmaktadır. Deney sonuçları, önerilen yöntemin mevcut hücre sayımı yaklaşımlarına güçlü bir alternatif olabileceğini de doğrular.
Bilimsel İletişimde Yeşil ve Altın Yollarda Yakınsama ve Türkiye’deki Yansımaları
(Bilgi Dünyası, 2011) Ertürk, Korhan Levent; Şengül, Gökhan; Computer Engineering; Information Systems Engineering
Son yıllarda özellikle sosyal ağlarda bilgi dolaşımının artması, gelişmiş mobil iletişim cihazlarının yoğun kullanımı kısıtsız ve farklı ortamlarda bilgi erişim ve paylaşımını gerektirmektedir. Bu bağlamda bilimsel bulguların yer aldığı makalelerin geniş kitlelere ve diğer bilim insanlarının erişimine açılması; hem bilimsel eserin doğruluk ve güvenirliğini artırmaya yardımcı olmakta, hem de bilimsel verinin paylaşılmasını ve dolayısı ile de bilimsel gelişimi olumlu yönde etkilemektedir. Yaklaşık on yıldır bu amaca açık erişim insiyatifi katkı sağlamaktadır. Bu amaçla kendi kendine arşivleme (yeşil yol) ve açık erişim dergisi (altın yol) bilimsel çalışmaların bilim topluluğuna sunulmasında yeni yöntemler olarak takdim edilmiştir Bu çalışmada; uluslararası alanda yeşil ve altın yollar üzerinde ortaya konan kurallar irdelenmiş, yazar ve yayıncılarının oluşan iklime uyumluluğu sorgulanmış ve Türkiye adresli kurumsal arşiv ve dergilerin ortaya çıkan durum karşısında konumları üzerine bir değerlendirme yapılmıştır. Çalışma esnasında Ulrich Süreli Yayın Rehberi, Thomson Reuters (ISI) Bilimsel Web (Web of Science - WoS) ve Elsevier Scopus uluslararası ticari atıf veri tabanları, RoMEO, Juliet, ve ROARMAP telif politikası rehberleri, OpenDOAR, ROAR kurumsal arşiv rehberleri ve DOAJ açık erişim dergisi rehberi ile ULAKBİM ulusal veri tabanları incelenmiştir.
Bilimsel İletişimde Yeşil ve Altın Yollarda Yakınsama ve Türkiye’deki Yansımaları
(2011) Ertürk, Korhan Levent; Şengül, Gökhan; Information Systems Engineering; Computer Engineering
Son yıllarda özellikle sosyal ağlarda bilgi dolaşımının artması, gelişmiş mobil iletişim cihazlarının yoğun kullanımı kısıtsız ve farklı ortamlarda bilgi erişim ve paylaşımını gerektirmektedir. Bu bağlamda bilimsel bulguların yer aldığı makalelerin geniş kitlelere ve diğer bilim insanlarının erişimine açılması; hem bilimsel eserin doğruluk ve güvenirliğini artırmaya yardımcı olmakta, hem de bilimsel verinin paylaşılmasını ve dolayısı ile de bilimsel gelişimi olumlu yönde etkilemektedir. Yaklaşık on yıldır bu amaca açık erişim insiyatifi katkı sağlamaktadır. Bu amaçla kendi kendine arşivleme (yeşil yol) ve açık erişim dergisi (altın yol) bilimsel çalışmaların bilim topluluğuna sunulmasında yeni yöntemler olarak takdim edilmiştir Bu çalışmada; uluslararası alanda yeşil ve altın yollar üzerinde ortaya konan kurallar irdelenmiş, yazar ve yayıncılarının oluşan iklime uyumluluğu sorgulanmış ve Türkiye adresli kurumsal arşiv ve dergilerin ortaya çıkan durum karşısında konumları üzerine bir değerlendirme yapılmıştır. Çalışma esnasında Ulrich Süreli Yayın Rehberi, Thomson Reuters (ISI) Bilimsel Web (Web of Science - WoS) ve Elsevier Scopus uluslararası ticari atıf veri tabanları, RoMEO, Juliet, ve ROARMAP telif politikası rehberleri, OpenDOAR, ROAR kurumsal arşiv rehberleri ve DOAJ açık erişim dergisi rehberi ile ULAKBİM ulusal veri tabanları incelenmiştir.
Biometric Verification on E-Id Secure Access Devices: a Case Study on Turkish National E-Id Card Secure Access Device Specifications
(International Journal of Information Security Science, 2017) Bostan, Atila; Şengül, Gökhan; Karakaya, Murat; Computer Engineering
Biometric verification on e-ID cards requires clear procedures and standards be defined, especially when the access devices are anticipated to be produced commercial companies. Turkish national e-ID card project has reached the dissemination step. Now the commercial companies are expected to produce and market e-ID card access devices which will conduct secure electronic identity verification functions. However, published standards specifying e-ID card-access-device requirements are ambiguous on biometric verification procedures. In this study, we intended to attract scientific interest to the problems identified in the current design of biometric verification on Turkish national e-ID cards and proposed several verification alternatives which enables the production of e-ID card access devices in a commercial-competition environment.
Classification of Parasite Egg Cells Using Gray Level Cooccurence Matrix and Knn.
(Biomedical Research, 2016) Şengül, Gökhan; Computer Engineering
Parasite eggs are around 20 to 80 μm dimensions, and they can be seen under microscopes only and their detection requires visual analyses of microscopic images, which requires human expertise and long analysis time. Besides visual analysis is very error prone to human procedures. In order to automatize this process, a number of studies are proposed in the literature. But there is still a gap between the preferred performance and the reported ones and it is necessary to increase the performance of the automatic parasite egg classification approaches. In this study a learning based statistical pattern recognition approach for parasite egg classification is proposed that will both decrease the time required for the manual classification by an expert and increase the performance of the previously suggested automated parasite egg classification approaches. The proposed method uses Gray-Level Co-occurrence Matrix as the feature extractor, which is a texture based statistical method that can differentiate the parasite egg cells based on their textures, and the k-Nearest Neighbourhood (kNN) classifier for the classification. The proposed method is tested on 14 parasite egg types commonly seen in humans. The results show that proposed method can classify the parasite egg cells with a performance rate of 99%.
Derin Öğrenme ve Anlamsal Ağ Teknolojilerini Kullanarak Görüntü Açıklaması
(2021) Sezen, Arda; Turhan, Çiğdem; Şengül, Gökhan; Computer Engineering; Software Engineering
Bu tezde, görüntü açıklama alanında görüntü tanımı çıkarımını içeren bilişsel görev için hibrit bir çözüm önerilmektedir. Sinir Ağları ile ilgili önceki çalışmalar çoğunlukla doğru etiketleri seçmeye ve/veya bir resmi tasvir etmek için ilgili etiketlerin sayısını artırmaya odaklandı. Ancak, bir resmi tanımlamak için bir dizi ilgili etiket oluşturmak ve bu resmi cümleler yoluyla tasvir etmek yapısal, sözdizimsel ve anlamsal olarak tamamen farklı olgulardır. Bu çalışmada spor alanındaki görüntülerin kontrollü bir ortamda doğal dil tanımlarını oluşturan bir çerçeve sunulmaktadır. Yaklaşımımız, görüntülerin cümle açıklamalarını oluşturmak için Yapay Zeka ve Ontolojilerden yararlanmaktadır. Geliştirilen çerçeve, derin öğrenme modellerinin ve ontoloji sınıflarının örneklerinden türetilen hizalı açıklama sonuçlarının yeni bir kombinasyonunu sunmaktadır.
Determination and Identification of Dangerously Lane Changing Vehicles in Traffic by Image Processing Techniques
(International Journal of Scientific Research in Information Systems and Engineering, 2017) Şengül, Gökhan; Karakaya, Murat; Bostan, Atila; Computer Engineering
Due to increase of vehicle usage all around the world, the importance of safety driving in traffic is increasing. All of the countries around the world are taking actions to increase the safety driving habitats and decrease the number of traffic accidents. One of the applied precautions is to put necessary automatic auditing mechanisms into service for controlling the drivers as they drive since reckless drivers may not obey many traffic rules. In this study, image and video processing based methods are applied to identify the dangerously lane changing vehicles/drivers in the traffic. The proposed method focuses on to detect three different violations in traffic: the vehicles frequently changing traffic lanes, the vehicles changing lanes when it is forbidden, and the vehicles overtaking the other vehicles using the right lanes instead of left one. The proposed method is based on the image and video processing techniques. It first detects the vehicles in video sequences, then tracks the vehicles in the following frames and determines the lane changes of the vehicles. In the vehicle detection phase an image subtraction method is used. In the vehicle tracking phase, Kalman filtering tracking algorithm is used. After determining the lane changes of the vehicles/drivers, a rule based decision system is used to find out the vehicles/drivers improperly changing lanes and those vehicles are marked on the video. The proposed method is tested on the videos captured from real traffic environments and promising results are obtained.
Determination of Measurement Noise, Conductivity Errors and Electrode Mislocalization Effects To Somatosensory Dipole Localization
(Biomedical Research, 2012) Şengül, Gökhan; Baysal, Uğur; Computer Engineering
Calculating the spatial locations, directions and magnitudes of electrically active sources of human brain by using the measured scalp potentials is known as source localization. An accu rate source localization method requires not only EEG data but also the 3-D positions and number of measurement electrodes, the numerical head model of the patient/subject and the conductivities of the layers used in the head model. In this study we computationally deter mined the effect of noise, conductivity errors and electrode mislocalizations for electrical sources located in somatosensory cortex. We first randomly selected 1000 electric sources in somatosensory cortex, and for these sources we simulated the surface potentials by using av erage conductivities given in the literature and 3-D positions of the electrodes. We then added random noise to measurements and by using noisy data; we tried to calculate the positions of the dipoles by using different electrode positions or different conductivity values. The esti mated electrical sources and original ones are compared and by this way the effect of meas urement noise, electrode mislocalizations and conductivity errors to somatosensory dipole lo calization is investigated. We conclude that for an accurate somatosensory source localization method, we need noiseless measurements, accurate conductivity values of scalp and skull lay ers and the accurate knowledge of 3-D positions of measurement sensors.
The Effect of Statistically Constrained Minimum Mean Square Estimation Algorithm Which Is Used for Human Head Tissue Conductivity Estimation To Source Localization
(Journal Neurological Sciences, 2012) Sengul, Gokhan; Şengül, Gökhan; Baysal, Ugur; Şengül, Gökhan; Computer Engineering; Computer Engineering; Computer Engineering; Computer Engineering
Determining the electrical active regions of human brain by using EEG and/or MEG data is known as "EEG/MEG bioelectromagnetic inverse problem" or "source localization". A typical source localization system intakes not only EEG/MEG data but also geometry information of subject/patient, a priori information about the electrically active sources, the number and 3-D positions of measurement electrodes and conductivities/resistivities of the tissues in the head model. In this study we investigated the conductivity estimation performance previously proposed Statistically Constrainted Minimum Mean Square Error Estimation (MiMSEE) algorithm by simulation studies and we also investigated the effect of the estimation to source localization activities. In simulation studies we used a three-layered (composed of scalp, skull and brain regions) realistic head model to estimate 100 different conductivity distributions in vivo. As a result we found that the proposed algorithm estimates the conductivity of scalp with an average error of 23%, the conductivity of skull with an average error of 40% and finally the conductivity of brain with an average error of 17%. In the second part of the study we compared the source localization errors for two cases: one, when the average conductivities of tissues given in the literature are used, and second when the subject-specific conductivity estimation is performed with MiMSEE algorithm. The results showed 10.1 mm localization error is obtained when the average conductivities given in the literature are used and 2.7 mm localization is obtained when subject-specific conductivity estimation is performed with MiMSEE algorithm. The results shows that the localization error is reduced by 73.07% when subject-specific conductivity estimation is performed with MiMSEE algorithm. We conclude that using the conductivities obtained from MiMSEE algorithm reduces the source localization error and we recommend to perform subject-specific conductivity estimation for source localization applications.
Effects of Anisotropy in a Physical Torso Phantom on Source Reconstructions From a Current Dipole
(Noninvasive Functional Source Imaging of the Brain and Heart and the International Conference on Functional Biomedical Imaging, 2007) Lıehr, Mario; Şengül, Gökhan; Baysal, Uğur; Haueısen, Jens; Computer Engineering
In this study, we investigated experimentally the influence of anisotropic compartments on source reconstruction using phantom measurements with an artificial current dipole as signal source. The anisotropic compartment was built from single skeins with a nine times higher conductivity than the surrounding solution. We placed the dipole at the lower borders of the anisotropic bulk and measured the magnetic field and the electric potential for each dipole location. The current dipole was rotated in relation to the anisotropic skeins and potentials and fields were recorded for different angles between anisotropic skeins and current dipole. We found that the estimated dipole orientations are strongly influenced by the anisotropy, while the reconstructed position of the dipole is not significantly influenced. We conclude that for bioelectric and biomagnetic source reconstruction, it is necessary to take into account anisotropic structures in the volume conductor if dipole orientations are of interest.
El Geometri Bilgileri ile İnsan Tanımlama ve Doğrulama
(2022) Mustafa, Mustafa Kanaan; Şengül, Gökhan; Computer Engineering
Bu tezde, el geometrisi tabanlı bir insan tanımlama sistemi önerilmiştir. El, insan vücudunun hayati bir bileşenidir. İnsan tanımlama ve doğrulama sistemleri için kullanılabilecek birçok benzersiz özellikten oluşur. Bu çalışma, el görüntülerinden çıkarılan öznitelikleri kullanarak insanı tanımaya yönelik bir yaklaşım sunmaktadır. Önerilen yöntem, ön işleme, özellik çıkarma ve sınıflandırma aşamaları olmak üzere üç aşamada gerçekleştirilmiştir. Ön işleme adımında, özellik çıkarım modeli için el görüntüleri yeniden boyutlandırılır. Öznitelik çıkarma aşamasında, el özniteliklerini çıkarmak için evrişimli sinir ağı (AlexNet modeli) kullanılır. Çıkarılan özellikler, iyi bilinen Destek Vektör Makineleri (SVM) ve k-en yakın komşu sınıflandırıcıları kullanılarak sınıflandırılır. Önerilen yöntem, farklı sayıda eğitim ve test görüntüsü kullanılarak CASIA-MS-Palmprint veri kümesi üzerinde test edilmiştir. el geometrisi tabanlı tanıma sistemi için kullanılır. Ortalama doğruluk, duyarlılık ve özgüllük 94.36, 89.96 ve 90.36 idi. Sistem yeterli sayıda görüntü ile eğitildiğinde tanıma doğruluğu oranının makul olduğu sonucuna varıyoruz.
Endoskopik Cerrahisi Eğitim (ece)'inde Teknoloji ile Zenginleştirilmiş Ortamların Etkinliğinin Araştırılması
(2015) Çağıltay, Nergiz; Şengül, Gökhan; Özçelik, Erol; Berker, Mustafa; Işıkay, Ahmet İlkay; Maraş, Hadi Hakan
-
Citation - WoS: 1
Gender Prediction by Using Local Binary Pattern and K Nearest Neighbor and Discriminant Analysis Classifications
(Ieee, 2016) Camalan, Seda; Çamalan, Seda; Sengul, Gokhan; Şengül, Gökhan; Çamalan, Seda; Şengül, Gökhan; Information Systems Engineering; Computer Engineering; Computer Engineering; Information Systems Engineering; Computer Engineering
In this study, gender prediction is investigated for the face images. To extract the features of the images, Local Binary Pattern (LBP) is used with its different parameters. To classify the images male or female, K-Nearest Neighbors (KNN) and Discriminant Analysis (DA) methods are used. Their performances according to the LBP parameters are compared. Also classification methods' parameters are changed and the comparison results are shown. These methods are applied on FERET database with 530 female and 731 male images. To have better performance, the face parts of the images are cropped then feature extraction and classification methods applied on the face part of the images.
Görüntü işleme teknikleri ile insanların yaş ve cinsiyetlerinin tahmini
(2016) Khalıfa, Tarıq Alhadı Mohamad; Şengül, Gökhan; Computer Engineering
Yüz görüntülerinden görüntüdeki kişinin cinsiyetini ve yaşını tahmin etme, henüz tam olarak çözülememiş aktif bir araştırma problemidir. Bu problemin çözümü için birçok araştırmacı tarafından farklı yöntemler önerilmiş olmakla birlikte beklenen gereksinimlerle elde edilen performans arasında farklılıklar bulunmaktadır. Bahsedilen bu probleme yönelik olarak bu tez çalışmasında istatistiksel örüntü tanıma tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde özellik çıkarıcı olarak HOG (Histogram of Oriented Gradient) ve LBP (Local Binary Pattern) yaklaşımları kullanılmıştır. Ayrıca daha iyi sonuçlar elde etmek üzere bu iki özellik çıkarıcının sonuçları birleştirilerek de kullanılmıştır. Sınıflandırıcı olarak ise SVM (Support Vector Machines) ve KNN (K-Nearest Neighbour) yaklaşımları izlenmiştir. Performans ölçümleri için ise Birini Dışarıda Bırakma ve Hata Matrisleri kullanılmıştır. Ön işleme olarak; tüm görüntü boyutlarını aynı yapmak ve hesaplama zamanını azaltmak üzere boyut indirgeme ve görüntülerdeki aydınlık farklılıklarını ortadan kaldırmak üzere histogram eşitleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntem FERET, UTD ve FG-NET veritabanlarından elde edilen görüntüler üzerinde test edilmiştir. Sonuç olarak HOG ve LBP özellikleri birarada kullanıldığından cinsiyet tahmininde 100%, yaş aralığı tahmininde ise 99.87% başarı elde edilmiştir.