Browsing by Author "Tora, Hakan"

Now showing 1 - 20 of 54

Citation Count: 3
An alternative method for cell counting;
(2011) Özkan,A.; Belgin Işgör,S.; Tora,H.; Uyar,P.; Işcan,M.; Airframe and Powerplant Maintenance; Department of Electrical & Electronics Engineering
Cell counts and classification of the cells play an important role in the field of microbiology and cell biology. Although there exists many counting processes for cells of interest in suspension, the most basic cell counting process is performed by a person via the microscope. For counting cells the simplest, widely used and the most economic method is the use of hemocytometer counting. In this study, the hemocytometer counting was used but the the cells were counted by a proposed image based approach. The developed technique herein uses neural network along with the Hough transform. © 2011 IEEE.
Citation Count: 0
An Approach for Perceptual Similarity Detection between Audios Independent of Genre via Metadata Extraction and Correlation
(Ieee, 2007) Komsu, Fatma; Oeztoprak, Kasim; Tora, Hakan; Airframe and Powerplant Maintenance
This study presents an approach for perceptual similarity detection between audios independent of genre. The study is formed of three phases; signal pre-processing as the first phase, metadata extraction via various perceptually compatible features as the second phase, and correlation methodology for similarity identification as the third phase. The performance and relative importance of the selected features for perceptual similarity analysis are presented, as testing results. Moreover, relative importance of preprocessing is introduced. Using the proposed methodology, perceptual similarity detection between genre independent audios is achieved with a 96.85% performance. Contribution highly lies on the independency of genre.
Citation Count: 0
An approach for perceptual similarity detection between audios independent of genre via metadata extraction and correlation;
(2007) Komsu,F.; Öztoprak,K.; Tora,H.; Airframe and Powerplant Maintenance
This study presents an approach for perceptual similarity detection between audios independent of genre. The study is formed of three phases; signal pre-processing as the first phase, metadata extraction via various perceptually compatible features as the second phase, and correlation methodology for similarity identification as the third phase. The performance and relative importance of the selected features for perceptual similarity analysis are presented as testing results. Moreover, relative importance of preprocessing is introduced. Using the proposed methodology, perceptual similarity detection between genre independent audios is achieved with a 96.85% performance. Contribution highly lies on the independency of genre.
Araba plaka tanıma
(2009) Bora, Kayhan; Tora, Hakan; Çağıltay, Nergiz Ercil; Airframe and Powerplant Maintenance
Hızlı gelisen teknoloji ile beraber ülkelerdeki araç sayısı artmıstır. Araçsayısının artısına paralel olarak araçların tanınması gereksinimi de artmıstır.Güvenlik, otomatik geçis sistemleri, otoyollarda hız tespiti, ısık ihlali gibidurumlarda araçların tanınması ihtiyacı doğmustur. Araç plaka tanıma sistemi üç anakonudan olusmaktadır. Sayısal bir görüntüden plakanın bulunması, bulunan plakagörüntüsünden karakterlerin ayrıstırılması, ayrıstırılan karakterin tanınmasıdır. Butez çalısmasında ikinci ve üçüncü konular üzerine bir çalısma yapılmıstır. Öncekiyapılan çalısmalar incelendiğinde daha çok yapay sinir ağları ile karakter tanınmayaçalısıldığı görülmüstür. Bu çalısmada yapay sinir ağları veya karmasık matematikselislemler yerine insan gözü ile karakterin nasıl algılandığına dikkat edilmistir. Plakagörüntüsü gri seviyeye indirgenmis, esik değeri hesaplanmıs ve ikili sistemeçevrilmistir. Plaka görüntüsü ikili sisteme çevrildikten sonra dikey ve yataydoğrultularda taranarak karakterlerin sınırları bulunmustur. Bulunan karakterlersoldan sağa, sağdan sola, yukarıdan asağıya, asağıdan yukarı taranarak her birkarakter için özellik sınıfları olusturulmustur. Daha önceden karakterler içinhazırlanmıs olan özellik sınıfları veritabanı ile karakterin özellik sınıfıkarsılastırılmıstır. Karakterin diğer karakterlere benzeme oranı kullanıcıyagösterilmistir. Çalısma esnasında T.C. araç plakaları kullanılmıstır.Anahtar Kelimeler : Araba Plakası Tanıma
Arnold CAT dönüsümünün genelleştirilmesi ve görüntü steganografisinde kesir tabanlı gömme
(2019) Buker, Mohamed M.m.; Tora, Hakan; Gökçay, Erhan; Airframe and Powerplant Maintenance
Veri iletişiminin hızlı gelişimi ve ağlar aracılığıyla iletilen bilgilerin artması, değiş tokuş edilen bilgileri korumanın yeni yollarını bulmayı çok önemli kılmaktadır. Şifreleme günümüzde bu alanda en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Steganografi, iletilen bilgilerin yalnızca şifrelenmekten ziyade herkes tarafından görünmez olduğu araştırma alanıdır. Steganografinin arkasındaki fikir bilginin varlığını gizlemektir. Bir üçüncü taraf bilgi olduğunu bildiği sürece, şifreli olsun ya da olmasın, bilgi risk altında olacaktır. Bu tezde, iki güvenlik seviyeli bir steganografik model sunuyoruz. İlk olarak, gizli görüntü Genelleştirilmiş Arnold CAT Haritamız (ACM) kullanılarak karıştırılmıştır. Daha sonra, karıştırılmış görüntü, dönüşüm bölgesinde hem Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) hem de Kaldırılmış Dalgacık Dönüşümü (LWT) ile Kesir Tabanlı Gömme Tekniğimizi (FBE) kullanarak başka bir görüntünün içine gömülür. Modelimizin verimliliği, referans renkli görüntüler üzerinde test edildi. Tepe Sinyal Gürültü Oranı (PSNR), Ortalama Kare Hatası (MSE), Yapısal Benzerlik (SSIM) ve Korelasyon değerleri hesaplandı. Sonuçlar, Genelleştirilmiş ACM'mizin, ACM'nin standart ve değiştirilmiş versiyonlarına kıyasla daha sağlam olduğunu göstermektedir. Aynı zamanda, yeni FBE tekniğimizin sonuçları, PSNR ve MSE değerleri ile ilgili diğer tekniklerden daha iyi performans göstermektedir.
Avuç içi tanımlaması
(2018) Jebrıel, Belal Alı Mesbah; Tora, Hakan; Airframe and Powerplant Maintenance
Bu tez, standart bir veritabanı ve bir temizleyici aracılığıyla avuç izi tanımlanmasının uygunluğunu araştırmaktadır. Bu çalışma, sol el ve sağ el görüntüleri içeren veritabanları CASIA ve IIT için iki öznitelik kümesi kullanmaktadır. Yerel ikili örüntü (YİÖ) ve yönlü gradyan histogram (YGH) öznitelikleri, MATLAB tarafından görüntülerden elde edilmiştir. Eğitim ve test setleri bu özelliklerden oluşturuldu. Çok katmanlı katmanlı bir sinir ağı ve lineer ve kuadratik kernel kullanan destek vektör makineleri (DVM), seçilen veritabanlarında eğitilmiş ve test edilmiştir. Seçilen özellikler deneysel olarak birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Her iki sınıflandırıcı için YGH'de daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca, sınıflandırıcıların performansı da değerlendirilmiştir. Sinir ağın, her iki veri setinin YİÖ öznitelikleri için SVM'den daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Ancak, YGH özellikleri için birbirlerine göre çok fazla avantajları yoktur. Anahtar Kelimeler: Avuç izi tanımlama, yerel ikili örüntü (YİÖ), yönlü gradyan histogramı (YGH), sinir ağları, destek vektör makinesi (DVM).
Coğrafi bilgi sistemi (CBS) modellemesi kullanılarak Karasu kıyı alanı için deniz seviyesi yükselmesinin (DSY) etki değerlendirmesi
(2018) Elıawa, Ali Ibrahım Alı; Tora, Hakan; Genç, Aslı Numanoğlu; Airframe and Powerplant Maintenance
Küresel ısınmaya bağlı olarak Deniz Seviyesi Yükselmesi (DSY), kıyı bölgeleri için önemli bir konu haline gelmektedir. Bu tez çalışmasında, Türkiye'de Karasu etrafındaki kıyı bölgelerinin zaafiyetini (kırılganlık) değerlendirmek için kapsamlı bir analiz yapılmıştır. Deniz seviyesindeki 1 m, 2m, ve 3 m 'lik deniz seviyesi yükselmesi senaryo tahminlerine dayanarak, su taşkını seviyeleri Sayısal Yükseklik Modeli (SYD) kullanılarak görselleştirilmiştir. Sekiz taraflı kural algoritması, yüksek çözünürlüklü bir SYD verisi kullanılarak Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) aracılığıyla uygulanmıştır. SYD verileri, Türkiye Ulusal Arazi Etüdü tarafından yayınlanan 11 adet 1: 5000 ölçekli topografik haritalar kullanılarak üretilmiştir. CBS tabanlı su baskını haritalarının sonuçları sırasıyla 1 m, 2m, ve 3 m 'lik deniz seviyesi yükselme senaryoları için toplam arazinin % 1.43'ünün veya 0.79 km2'sinin, % 6.16'sının veya 3.4 km2'sinin ve % 30.08'inin veya 16.6 km2'sinin su altında kaldığını göstermektedir. Risk haritaları, 1 m'lik senorya için su birikintileri ve plaj alanlarının 3 m'lik senaryo için ise kentsel alanlar, su kütleleri ve plaj alanlarının daha yüksek risk taşıdığını göstermektedir. Zaafiyet (kırlganlık) verilileri ile birleştirilmiş afet haritasından, Karasu bölgesinin batı ve doğusundaki nehir ağzı bölgelerinin orta dereceli bir zaafiyeti (kırlganlık) olduğu, kıyı bölgelerinin iç kesiminin zayıflığının ise düşük olduğu görülmektedir. Bu sonuçlar, arazi kullanım politikalarını ve planlamasını geliştirme yönünde karar vericilere Karasu bölgesi için temel değerlendirme verileri sağlamaktadır.
Citation Count: 0
Comparison of Three Different Learning Methods of Multilayer Perceptron Neural Network for Wind Speed Forecasting
(Gazi Univ, 2021) Bulut, Mehmet; Tora, Hakan; Buaisha, Dr.magdi; Airframe and Powerplant Maintenance; Electrical-Electronics Engineering
In the world, electric power is the highest need for high prosperity and comfortable living standards. The security of energy supply is an essential concept in national energy management. Therefore, ensuring the security of electricity supply requires accurate estimates of electricity demand. The share of electricity generation from renewables is significantly growing in the world. This kind of energy types are dependent on weather conditions as the wind and solar energies. There are two vital requirements to locate and measure specific systems to utilize wind power: modelling and forecasting of the wind velocity. To this end, using only 4 years of measured meteorological data, the present research attempts to estimate the related speed of wind within the Libyan Mediterranean coast with the help of ANN (artificial neural networking) with three different learning algorithms, which are Levenberg-Marquardt, Bayesian Regularization and Scaled Conjugate Gradient. Conclusions reached in this study show that wind speed can be estimated within acceptable limits using a limited set of meteorological data. In the results obtained, it was seen that the SCG algorithm gave better results in tests in this study with less data.
Derin çevresel sinir ağını kullanarak mide kanser sınıflandırması
(2020) Jebur, Saıf Salam; Tora, Hakan; Airframe and Powerplant Maintenance
Bu tezde, önceden eğitilmiş birkaç CNN ve CNN yapımız endoskopik görüntülerde erken mide kanserinin otomatik olarak tespit edilmesine sunulmuştur. İlk aşamada, iki tip normal ve görüntü veri kümelerinin kanseri kullanılarak yapılan transfer öğrenimi, MATLAB 2018 kullanılarak mide kanseri tespiti için önceden eğitilmiş ağlar gerçekleştirildi. Daha sonra elde edilen sonuçlar birbirleriyle karşılaştırıldı ve ayrıntılı olarak tartışıldı. İkinci aşamada, CNN kullanılarak önerilen yeni yapı. Önerilen yapı SoftMax sınıflandırıcılı 8 katmandan oluşur. Son katmanda SoftMax tarafından sınıflandırılan evrişimsel katmanlarla çıkarılan yüksek seviye özellikler. Önerilen ağ 99.88% sundu ve bu da önceden eğitilmiş birkaç ağla karşılaştırıldığında yüksek sonuçtur. Ayrıca, önerilen ağ, çeşitli transfer öğrenme teknikleriyle karşılaştırıldığında dikkate değer bir yürütme süresi sundu.
Citation Count: 0
Design and Implementation of an Expressive Talking Mobile Robot: TozTorUs
(Ieee, 2018) Tozan, Ozalp; Tora, Hakan; Uslu, Baran; Unal, Bulcnt; Ceylan, Ece; Computer Engineering; Airframe and Powerplant Maintenance
This paper is about a brand new robot and all its development stages from the design to the show time. As an undergraduate research project (the LAP program at Atilim University), the robot TozTorUs is the outcome of the dense efforts of a team. With the sensors equipped, it navigates autonomously in the environment in which it is located by avoiding the obstacles. It can understand your questions and answer them using Google's speech technologies. Although it is not a humanoid robot, with eyes and mouth simulator LED displays, it is as friendly as a human. We can also control TozTorUs using a mobile phone. Apart from these, it is able to adjust its height with respect to the visitor's, thus allowing it to make an eye contact with the person. Although TozTorUs is designed for welcoming, it may also be employed for consulting, security and elderly assistance.
Citation Count: 0
Design and Implementation of an Expressive Talking Mobile Robot: TozTorUs
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018) Tozan,O.; Tora,H.; Uslu,B.; Una,B.; Ceylan,E.; Computer Engineering; Airframe and Powerplant Maintenance
This paper is about a brand new robot and all its development stages from the design to the show time. As an undergraduate research project (the LAP program at Atilim University), the robot TozTorUs is the outcome of the dense efforts of a team. With the sensors equipped, it navigates autonomously in the environment in which it is located by avoiding the obstacles. It can understand your questions and answer them using Google's speech technologies. Although it is not a humanoid robot, with eyes and mouth simulator LED displays, it is as friendly as a human. We can also control TozTorUs using a mobile phone. Apart from these, it is able to adjust its height with respect to the visitor's, thus allowing it to make an eye contact with the person. Although TozTorUs is designed for welcoming, it may also be employed for consulting, security and elderly assistance. © 2018 IEEE.
Citation Count: 0
Design and Implementation of an Expressive Talking Mobile Robot: TozTorUs
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018) Tozan,O.; Tora,H.; Uslu,B.; Una,B.; Ceylan,E.; Computer Engineering; Airframe and Powerplant Maintenance
This paper is about a brand new robot and all its development stages from the design to the show time. As an undergraduate research project (the LAP program at Atilim University), the robot TozTorUs is the outcome of the dense efforts of a team. With the sensors equipped, it navigates autonomously in the environment in which it is located by avoiding the obstacles. It can understand your questions and answer them using Google's speech technologies. Although it is not a humanoid robot, with eyes and mouth simulator LED displays, it is as friendly as a human. We can also control TozTorUs using a mobile phone. Apart from these, it is able to adjust its height with respect to the visitor's, thus allowing it to make an eye contact with the person. Although TozTorUs is designed for welcoming, it may also be employed for consulting, security and elderly assistance. © 2018 IEEE.
Doku ve şekil bazlı özellikler kullanarak yüz ifadesi tanımlama
(2016) Gül, Nuray; Tora, Hakan; Airframe and Powerplant Maintenance
Son zamanlarda, yüz ifadesi tanıma sistemleri (YİT), insan-makine etkileşimi uygulamaları (İME) için önemli bir role sahip olmuştur. Mevcut olan birçok sistemde, bir his tanımlanırken ya tüm yüze ait özellikler ya da yüzün bazı bölgelerine ait özellikler birleştirilerek kullanılmıştır. Bu çalışma ise her duygu tanımlanırken sadece bir uygun bölgenin kullanılmasını önermektedir ve böylece bu bölgelerin ayrı ayrı hisler üzerindeki etkilerinin ne olduğunu göstermeyi amaçlamaktadır. Sunulan tasarımda, Şaşkın ve Mutlu hislerinin ağız bölgesinin şekil özellikleri kullanılarak, diğer taraftan Korku, Öfke ve İğrenme hislerinin göz bölgesinin doku özellikleri kullanılarak tanımlanması hedeflenmiştir. Bu sebeple Fourier Tanımlayıcıları (FT) ve Yerel İkili Örüntüler (YİÖ) özellik vectörleri olarak çıkarılmış ve bu özellikler Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sistem, genişletilmiş Cohn-Kanade Veritabanı (CK+) üzerinde eğitilmiş ve tüm sistem için yaklaşık %88,9 başarım oranı elde edilmiştir.
Citation Count: 1
Effect of secret image transformation on the steganography process
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Buke,M.; Tora,H.; Gokcay,E.; Airframe and Powerplant Maintenance; Software Engineering
Steganography is the art of hiding information in something else. It is favorable over encryption because encryption only hides the meaning of the information; whereas steganography hides the existence of the information. The existence of a hidden image decreases Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and increases Mean Square Error (MSE) values of the stego image. We propose an approach to improve PSNR and MSE values in stego images. In this method a transformation is applied to the secret image, concealed within another image, before embedding into the cover image. The effect of the transformation is tested with Least Significant Bit (LSB) insertion and Discrete Cosine Transformation (DCT) techniques. MSE and PSNR are calculated for both techniques with and without transformation. Results show a better MSE and PSNR values when a transformation is applied for LSB technique but no significant difference was shown in DCT technique. © 2017 IEEE.
Citation Count: 0
Effect of Secret Image Transformation on the Steganography Process
(Ieee, 2017) Buker, Mohamed; Tora, Hakan; Gokcay, Erhan; Software Engineering; Airframe and Powerplant Maintenance
Steganography is the art of hiding information in something else. It is favorable over encryption because encryption only hides the meaning of the information; whereas steganography hides the existence of the information. The existence of a hidden image decreases Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and increases Mean Square Error (MSE) values of the stego image. We propose an approach to improve PSNR and MSE values in stego images. In this method a transformation is applied to the secret image, concealed within another image, before embedding into the cover image. The effect of the transformation is tested with Least Significant Bit (LSB) insertion and Discrete Cosine Transformation (DCT) techniques. MSE and PSNR are calculated for both techniques with and without transformation. Results show a better MSE and PSNR values when a transformation is applied for LSB technique but no significant difference was shown in DCT technique.
El yazısı rakam tanıma için yapay sinir ağları tabanlı öznitelik çıkarma
(2017) Pirim, Mine Altınay Günler; Tora, Hakan; Öztoprak, Kasım; Airframe and Powerplant Maintenance
Bu tezde, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı ağırlıklarının öznitelik vektörü olarak kullanılabileceği önerilmektedir. Sinir ağları örüntü tanımada sınıflandırma yapmayı sağlayan bir algotimadır. Bu çalışmada bu gerçeğe ek olarak, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı vektörlerinin görüntünün öznitelikleri olarak kullanılmasında bir araç olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Sistem ana olarak 3 basamaktan oluşmaktadır: önişlemci, öznitelik çıkarıcı ve sınıflandırıcı. Herbir deneyde sadece sınıflandırıcı katmanı değişmektedir diğer iki katman tüm deneyler için default olarak kullanılmaktadır. Sıfılanırıcı olarak destekçi vektör makinaları, sinir ağları ve Öklid uzaklığı sınıflanıdırıclarından yararlanılmıştır. Önerilen sistem performansını değerlendilmesi MNIST ve USPS denektaşı verikümeleri üzerinde yapılmıştır.
Citation Count: 3
Emotion classification using hidden layer outputs
(2012) Günler,M.A.; Tora,H.; Airframe and Powerplant Maintenance
Neural network (NN) with Multi-Layer Perceptron (MLP) is a supervised learning algorithm composed of artificial neurons. Multilayer NN is capable of solving nonlinear classification problems such as emotion identification by using facial expressions that is presented in this paper. Hidden layer outputs of NN provide useful information about facial appearance. This study addresses that without fully training NN hidden layer outputs can be used as feature. It is shown that an acceptable recognition rate is obtained by means of hidden layer outputs. © 2012 IEEE.
Citation Count: 7
A generalized Arnold's Cat Map transformation for image scrambling
(Springer, 2022) Tora, Hakan; Gokcay, Erhan; Turan, Mehmet; Buker, Mohamed; Mathematics; Software Engineering; Airframe and Powerplant Maintenance
This study presents a new approach to generate the transformation matrix for Arnold's Cat Map (ACM). Matrices of standard and modified ACM are well known by many users. Since the structure of the possible matrices is known, one can easily select one of them and use it to recover the image with several trials. However, the proposed method generates a larger set of transform matrices. Thus, one will have difficulty in estimating the transform matrix used for scrambling. There is no fixed structure for our matrix as in standard or modified ACM, making it much harder for the transform matrix to be discovered. It is possible to use different type, order and number of operations to generate the transform matrix. The quality of the shuffling process and the strength against brute-force attacks of the proposed method is tested on several benchmark images.
Citation Count: 9
Hand gesture classification using inertial based sensors via a neural network
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Akan,E.; Tora,H.; Uslu,B.; Airframe and Powerplant Maintenance; Department of Electrical & Electronics Engineering
In this study, a mobile phone equipped with four types of sensors namely, accelerometer, gyroscope, magnetometer and orientation, is used for gesture classification. Without feature selection, the raw data from the sensor outputs are processed and fed into a Multi-Layer Perceptron classifier for recognition. The user independent, single user dependent and multiple user dependent cases are all examined. Accuracy values of 91.66% for single user dependent case, 87.48% for multiple user dependent case and 60% for the user independent case are obtained. In addition, performance of each sensor is assessed separately and the highest performance is achieved with the orientation sensor. © 2017 IEEE.
Citation Count: 7
Hand Gesture Classification Using Inertial Based Sensors via a Neural Network
(Ieee, 2017) Akan, Erhan; Tora, Hakan; Uslu, Baran; Airframe and Powerplant Maintenance; Department of Electrical & Electronics Engineering
In this study, a mobile phone equipped with four types of sensors namely, accelerometer, gyroscope, magnetometer and orientation, is used for gesture classification. Without feature selection, the raw data from the sensor outputs are processed and fed into a Multi-Layer Perceptron classifier for recognition. The user independent, single user dependent and multiple user dependent cases are all examined. Accuracy values of 91.66% for single user dependent case, 87.48% for multiple user dependent case and 60% for the user independent case are obtained. In addition, performance of each sensor is assessed separately and the highest performance is achieved with the orientation sensor.