Gökçay, Erhan

Loading...
Profile Picture
Name Variants
Gokcay, E
E.,Gökçay
Gökçay,E.
E., Gökçay
G.,Erhan
Gokcay E.
Goekcay, Erhan
Gokcay, Erhan
Erhan, Gokcay
Gökçay, Erhan
E., Gokcay
GOKCAY, E
Erhan, Gökçay
Gokcay,E.
Gökçay E.
G., Erhan
E.,Gokcay
Job Title
Doktor Öğretim Üyesi
Email Address
erhan.gokcay@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Software Engineering
Status
Website
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

5

GENDER EQUALITY
GENDER EQUALITY Logo

0

Research Products

14

LIFE BELOW WATER
LIFE BELOW WATER Logo

0

Research Products

10

REDUCED INEQUALITIES
REDUCED INEQUALITIES Logo

0

Research Products

3

GOOD HEALTH AND WELL-BEING
GOOD HEALTH AND WELL-BEING Logo

1

Research Products

2

ZERO HUNGER
ZERO HUNGER Logo

0

Research Products

9

INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE Logo

1

Research Products

16

PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS Logo

0

Research Products

11

SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES Logo

0

Research Products

8

DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH Logo

0

Research Products

13

CLIMATE ACTION
CLIMATE ACTION Logo

0

Research Products

4

QUALITY EDUCATION
QUALITY EDUCATION Logo

0

Research Products

6

CLEAN WATER AND SANITATION
CLEAN WATER AND SANITATION Logo

0

Research Products

1

NO POVERTY
NO POVERTY Logo

0

Research Products

15

LIFE ON LAND
LIFE ON LAND Logo

0

Research Products

17

PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS Logo

0

Research Products

7

AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY Logo

0

Research Products

12

RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION Logo

0

Research Products
Documents

16

Citations

395

h-index

7

Documents

15

Citations

293

Scholarly Output

20

Articles

6

Views / Downloads

2/0

Supervised MSc Theses

5

Supervised PhD Theses

2

WoS Citation Count

36

Scopus Citation Count

52

WoS h-index

3

Scopus h-index

3

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

1.80

Scopus Citations per Publication

2.60

Open Access Source

4

Supervised Theses

7

Google Analytics Visitor Traffic

JournalCount
Multimedia Tools and Applications3
2017 IEEE 1st Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering, UKRCON 2017 - Proceedings -- 1st IEEE Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering, UKRCON 2017 -- 29 May 2017 through 2 June 2017 -- Kyiv -- 1317631
24th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS) -- DEC 05-08, 2017 -- Batumi, GEORGIA1
7th International Conference on Cloud Computing and Services Science (CLOSER) -- APR 24-26, 2017 -- Porto, PORTUGAL1
8th International Conference on Cloud Computing and Services Science (CLOSER) -- MAR 19-21, 2018 -- Funchal, PORTUGAL1
Current Page: 1 / 3

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 5 of 5
  • Master Thesis
    Videoda Nesne Takibi için Hibrit Metot Geliştirmesi
    (2019) Taşan, Hakan; Gökçay, Erhan
    Videodaki nesnenin algılanması ve takibi, bilgisayarla görü ve görüntü işlemede önemli bir araştırma alanı olarak ortaya çıkmıştır. Nesne takibi için birçok algoritma geliştirilmiştir ve her algoritmanın başarılı veya başarısız olduğu bazı koşullar vardır. Bu tezde, videoda nesne takibi amacıyla üç nesne tespiti ve takibi algoritmasından oluşan güçlü bir karma sistem önerilmiştir. Bunlar şablon eşleştirme, renk histogramı ve özellik çıkarımına dayalı SURF algoritmalarıdır. Bu algoritmaları hibrit sistemde uygulamak için OpenCV kütüphanesi kullanılmıştır. Algoritmalar uygulanırken; gaussian blur, renk uzayı dönüşümleri, Otsu eşiklemesi, kayan pencere yaklaşımı, özellik çıkarımı ve betimlemesi, ve uzaklık hesaplamaları gibi farklı teknikler uygulanmıştır. Videodaki herhangi bir nesne seçilebilir ve seçilen nesne videonun geri kalanında takip edilebilir. Nesnenin tıkanmasını önlemek ve sahnenin ani hareketinin etkilerini en aza indirmek için, videonun her beşinci karesinde seçilen nesnenin yenilenmesi yaklaşımı kullanılır. Hibrit sistemin amacı, video karelerindeki takip edilecek nesnenin tespit oranını iyileştirmektir. Tüm performans testleri NTU-VOI 2018, Visual Tracker Benchmark 2013, NfS 2017 ve Davis 2017 veri setleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Önerilen hibrit sistemin test sonuçları, üç ayrı tespit ve takip algoritmasının sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, hibrit sistemin video nesne takibi için işlem süresi dışında en iyi performansı verdiğini göstermektedir.
  • Master Thesis
    Kademeli Evrişimli Sinir Ağlarında Uyarlanabilir Ağ Seçimi Tekniği
    (2023) Önal, Ekin Sarp; Gökçay, Erhan
    Dinamik sinir ağı, derin öğrenmede önemli bir araştırma alanıdır. Sunulan tez, statik modellerin verimliliğini ve uyarlanabilirliğini artırmak için iki veya daha fazla sinir ağını artan derinlikte bağlamak için bir yönlendirici kullanan kademeli sinir ağına odaklanmaktadır. Bu tezde, kademeli derin sinir ağlarında ağ seçimi için parametresiz bir teknik önerdik. Bu teknik, sığ ağların da birçok örneği doğru bir şekilde sınıflandırabilmesi gerçeğinden yararlanarak, eğitim ve çıkarım için gereken hesaplama süresini azaltmayı amaçlamaktadır. Kademeli sinir ağı, softmax marjı ve klasik LeNet modelinin kısa bir açıklamasını takiben, yeni bir kademeli sinir ağı algoritması tanıtılmaktadır. Önerilen model; MNIST, EMNIST ve Fashion-MNIST veri kümelerinde etkinlik ve performans açısından LeNet ile karşılaştırılmaktadır. Sayısal sonuçlar, önerilen teknikle referans modelinin verimliliğinin büyük ölçüde arttığını ve doğruluktan ödün vermeden geliştirildiğini göstermektedir.
  • Master Thesis
    Akciğer Kanseri Histopatolojik Görüntü Sınıflandırmasının K-kat Çapraz Doğrulama ve Vahanade Tabanlı Dijital Görüntü İşleme Hattı Kullanılarak Geliştirilmesi
    (2025) Vesek, Mehmet Çağlar; Gökçay, Erhan
    Küresel kanser ölümlerinin önde gelen nedeni olan akciğer kanseri, kesin ve etkili tanı çözümleri gerektirir. Bu çalışma, LC25000 veri setinden yinelenenleri kaldırarak, üç sınıfta 14195 dengeli görüntüye (4727/4744/4724) düşüren yeni bir ön işleme adımı sunar; bu daha önce belgelenmemiş bir iyileştirmedir. 5 katlı çapraz doğrulama (5 epoch) altında InceptionResNetV2 ve ConViT-Small kullanılarak yapılan ilk sınıflandırma, hiperparametre ayarlaması olmadan benzeri görülmemiş bir maliyet etkinliği göstererek neredeyse mükemmel doğruluk (≤6 hata) elde etti. Daha düşük hesaplama gereksinimi nedeniyle seçilen ConViT-Small, TIFF dönüştürme ve renk normalizasyonu yoluyla daha da optimize edildi. Test edilen yöntemler arasında, Vahanade'nin dönüşümü Reinhard ve hibrit tekniklerden (örn. DCT-DWT, CLAHE) daha iyi performans göstererek, mükkemel doğruluk (0 hata), Kappa ve MCC puanları elde etti. Veri seti iyileştirme, hafif derin öğrenme ve sağlam görüntü işlemeyi entegre ederek, bu çalışma yüksek doğruluklu akciğer kanseri sınıflandırmasını ilerletiyor ve tıbbi görüntüleme için ölçeklenebilir çözümler sunuyor.
  • Master Thesis
    Frekans Alanında Görüntü Sınıflandırma için Konvolüsyonel Sinir Ağlarının Uygulanması
    (2024) Dağı, Göktuğ Erdem; Gökçay, Erhan; Tora, Hakan
    Bu tezde, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) son yıllarda çeşitli görüntü işleme ve bilgisayarlı görme görevlerinde dikkate değer başarılar elde etmiştir. Geleneksel CNN'ler doğrudan uzaysal alan görüntüleri üzerinde çalışır. Bununla birlikte, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) yoluyla elde edilen görüntülerin frekans alanı gösterimi, piksel değerlerinin ilişkisizleştirilmesi ve hesaplama karmaşıklığında potansiyel azalma gibi benzersiz avantajlar sunar. Bu tez, görüntü sınıflandırmasını ve tanıma doğruluğunu artırmak için FFT ile dönüştürülmüş görüntülerin CNN algoritmalarına girdi olarak kullanılmasının etkilerini araştırmayı amaçlamaktadır. Araştırma, FFT'nin teorik temellerinin ve özelliklerinin kapsamlı bir incelemesiyle başlıyor. Daha sonra CNN'ler için ön işleme ardışık düzenlerinde FFT'nin entegrasyonunu araştırıyor. Giriş görüntülerini uzamsal alandan frekans alanına dönüştürerek, CNN'lerin en önemli frekans bileşenlerine odaklanarak daha verimli öğrenebileceğini, dolayısıyla yakınsama oranlarını ve genel performansı potansiyel olarak iyileştirebileceğini varsayıyoruz. Bunun etkinliğini değerlendirmek için CIFAR-10 (Kanada İleri Araştırma Enstitüsü), MNIST (Modifiye Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü)-Digits ve MNIST-Fashion dahil olmak üzere çeşitli kıyaslama veri setleri kullanılarak deneyler gerçekleştirildi. yaklaşmak. FFT ile dönüştürülmüş görüntüler çeşitli CNN mimarilerine beslendi ve sonuçlar, geleneksel uzaysal alan girdileri kullanılarak elde edilenlerle karşılaştırıldı. Sınıflandırma doğruluğu, eğitim süresi ve hesaplamalı kaynak kullanımı gibi ölçümler titizlikle analiz edildi. Sonuçlar, FFT tabanlı ön işlemenin, özellikle veri kümelerinin yüksek frekanslı gürültü veya gereksiz bilgi içerdiği senaryolarda, sınıflandırma doğruluğunda iyileştirmelere yol açabileceğini göstermektedir. Ancak faydaların farklı veri kümeleri ve ağ mimarileri arasında farklılık göstermesi, FFT ön işlemenin etkililiğinin bağlama bağlı olabileceğini düşündürmektedir. Sonuç olarak bu tez, FFT ön işlemesinin CNN iş akışlarına dahil edilmesinin görüntü işleme görevlerini geliştirme konusunda umut vaat ettiğini göstermektedir. Bulgular, hem uzaysal hem de frekans alanı bilgisinden yararlanan hibrit modellerin geliştirilmesi ve FFT tabanlı tekniklerin diğer sinir ağı türlerine ve makine öğrenimi algoritmalarına uygulanması da dahil olmak üzere gelecekteki araştırmalar için yollar önermektedir. Bu çalışma, bilgisayarlı görme alanını geliştirmek için frekans alanı analizinin derin öğrenme metodolojileriyle nasıl sinerjik olarak entegre edilebileceğinin daha geniş bir şekilde anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır.
  • Master Thesis
    Sondaj Kulesi Otomasyon Sistemi için Opc-ua Bazlı Kullanıcı Arayüzü Geliştirimi
    (2018) Aksu, Fermude; Özbek, Mehmet Efe; Gökçay, Erhan
    OPC-UA , tüm verileri tümleşik adres uzayında toplayan, verinin istemciler ve sunucular arasında paylaşımını sağlarken nesneleri bağlantılayan, endüstriyel otomasyon sistemleri için sofistike bir servis odaklı mimari ve iletişim teknolojisidir. OPC-UA teknolojisi, sunucu-istemci bağlamında, istemciye erişilebilir nesneleri ve nesnelerin diğer nesneler ile olan bağlantısını sağlamakta , sunucu tarafından transfer edilen veriyi oluşturma, silme, değiştirme ve metod çağırma gibi müdahalelere olanak vermektedir. Bu tez, gerçek zamanlı TwinCAT3 bütünleşik geliştirme ortamında, 'Structured Text' dili kullanılarak OPC-UA sunucu yazılım katmanı oluşturmayı , Java istemciye entegre grafik kullanıcı arayüzü ve konsol aracılığı ile nesnenin ve sunucu yazılım katmanının kullanıcının ulaşmasına izin verdiği verilerinin gerçek zamanlı olarak yayınlanmasını içerir. Nesneyi oluşturmak için TwinCAT3 bütünleşik geliştirme ortamı kullanılmıştır. Structured Text kodu ile geliştirilen nesne OPC-UA sunucu / JAVA istemci iletişimi ile arayüz uygulanarak yayınlanmıştır. Bu çalışma, endüstriyel otomasyon sistemlerinde OPC-UA teknolojisinin petrol kulesi otomasyon sistemindeki fonksiyonelliğini göstermektedir.