Tora, Hakan

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14411/8032
Name Variants
Tora,H.
T., Hakan
Tora, Hakan
H., Tora
H.,Tora
T.,Hakan
Hakan, Tora
Job Title
Doktor Öğretim Üyesi
Email Address
hakan.tora@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Airframe and Powerplant Maintenance
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

NO POVERTY1
NO POVERTY
0
Research Products
ZERO HUNGER2
ZERO HUNGER
0
Research Products
GOOD HEALTH AND WELL-BEING3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
1
Research Products
QUALITY EDUCATION4
QUALITY EDUCATION
0
Research Products
GENDER EQUALITY5
GENDER EQUALITY
0
Research Products
CLEAN WATER AND SANITATION6
CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
2
Research Products
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
REDUCED INEQUALITIES10
REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
1
Research Products
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
CLIMATE ACTION13
CLIMATE ACTION
2
Research Products
LIFE BELOW WATER14
LIFE BELOW WATER
1
Research Products
LIFE ON LAND15
LIFE ON LAND
0
Research Products
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS16
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
1
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

58

Articles

11

Views / Downloads

223/2271

Supervised MSc Theses

15

Supervised PhD Theses

5

WoS Citation Count

59

Scopus Citation Count

91

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

1.02

Scopus Citations per Publication

1.57

Open Access Source

7

Supervised Theses

20

JournalCount
2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 - Proceedings -- 2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 -- 23 April 2014 through 25 April 2014 -- Trabzon -- 1060533
22nd IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- APR 23-25, 2014 -- Karadeniz Teknik Univ, Trabzon, TURKEY3
ICECS 2017 - 24th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems -- 24th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems, ICECS 2017 -- 5 December 2017 through 8 December 2017 -- Batumi -- 1346752
24th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS) -- DEC 05-08, 2017 -- Batumi, GEORGIA2
24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) -- MAY 16-19, 2016 -- Zonguldak, TURKEY2
Current Page: 1 / 6

Scopus Quartile Distribution

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 10 of 58
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Konvolutional Nöral Ağ Kullanarak Hasta Elma Ağağı Yapraklarinin Segmentasyon
    (2020) Al-mashhadanı, Alı; Tora, Hakan
    Tarım alanında, uzmanın gözü hastalığı erken bir aşamada tanımlayamayabilir veya doğru bir şekilde teşhis edemeyebilir. Bitki hastalığının yanlış teşhisi genellikle yanlış tedavinin seçilmesine ve bu da mahsulün kaybına neden olur. Bu nedenle, hastalıklı yaprağın otomatik segmentasyon sistemi bu sorunu çözmek için son derece gereklidir. Bu tez Bitki Patolojisi 2020 segmentasyonunda derin öğrenme nin cesaretini görüntüler - FGVC7 veri seti elma kabuğu gibi birden fazla elma foliar hastalığı belirtileri yüksek çözünürlüklü renkli görüntüler içeren, sedir elma pas, ve sağlıklı yapraklar. Önerilen segmentasyon algoritması, U-Net ve ResNet olmak üzere iki farklı mimari kullanılarak yapılan anlamsal segmentasyon yaklaşımıdır. Her iki ağın sonuçları Pixel Accuracy, IoU, F1-Score ve Recall ölçümleri kullanılarak değerlendirilmiş ve karşılaştırma ResNet'in bu amaca yönelik verimliliğini göstermiştir.
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation - Scopus: 1
    Vowel Classification Based on Waveform Shapes
    (ASTES Publishers, 2019) Tora,H.; Karacor,G.; Uslu,B.
    Vowel classification is an essential part of speech recognition. In classical studies, this problem is mostly handled by using spectral domain features. In this study, a novel approach is proposed for vowel classification based on the visual features of speech waveforms. In sound vocalizing, the position of certain organs of the human vocal system such as tongue, lips and jaw is very effective on the waveform shapes of the produced sound. The motivation to employ visual features instead of classical frequency domain features is its potential usage in specific applications like language education. Even though this study is confined to Turkish vowels, the developed method can be applied to other languages as well since the shapes of the vowels show similar patterns. Turkish vowels are grouped into five categories. For each vowel group, a time domain speech waveform with an interval of two pitch periods is handled as an image. A series of morphological operations is performed on this speech waveform image to obtain the geometric characteristics representing the shape of each class. The extracted visual features are then fed into three different classifiers. The classification performances of these features are compared with classical methods. It is observed that the proposed visual features achieve promising classification rates. © 2019 Advances in Science, Technology and Engineering Systems.All rights reserved.
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    Citation - Scopus: 1
    Performance Evaluation of Self Organizing Neural Networks for Clustering in Esm Systems;
    (IEEE Computer Society, 2014) Gencol,K.; Tora,H.
    Electronic Support Measures (ESM) system is an important function of electronic warfare which provides the real time projection of radar activities. Such systems may encounter with very high density pulse sequences and it is the main task of an ESM system to deinterleave these mixed pulse trains with high accuracy and minimum computation time. These systems heavily depend on time of arrival analysis and need efficient clustering algorithms to assist deinterleaving process in modern evolving environments. On the other hand, self organizing neural networks stand very promising for this type of radar pulse clustering. In this study, performances of self organizing neural networks that meet such clustering criteria are evaluated in detail and the results are presented. © 2014 IEEE.
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    Recognition of Characters on Vehicle License Plates;
    (2010) Tora,H.; Bora,K.
    In this study, a simple and effective method is proposed for segmenting alphanumeric and numeric characters on vehicle license plates and recognizing the segmented characters.The proposed approach is basically based on template matching technique. Features used for matching are obtained by scanning the segmented characters from left-to-right, right-to-left, top-to-bottom, and bottom-to-top. The features extracted in this way reveals the fact that how a character is moving and changing along its four-side.The character recognition is accomplished by using this information of the character.Experiments done show that successful results are obtained. ©2010 IEEE.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Avuç İçi Tanımlaması
    (2018) Jebrıel, Belal Alı Mesbah; Tora, Hakan
    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).
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    Segmentation of Isolated Words Into Voiced-Unvoiced Sound Components by Kurtosis;
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2015) Uslu,B.; Tora, Hakan; Tora,H.; Tora, Hakan; Airframe and Powerplant Maintenance; Airframe and Powerplant Maintenance
    This study presents a new approach to the segmentation of isolated words into their voiced/ unvoiced parts. It is well known that voiced/ unvoiced discrimination has an important role in speech synthesis and coding applications. The offered method makes this discrimination using the kurtosis values of the words. The performance of the proposed approach was tested on Turkish digit recordings from zero to nine. It has been observed that this approach segments the parts successfully in not only clean speech but also in noisy speech. © 2015 IEEE.
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    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
    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.
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    Segmentation of Isolated Words Into Voiced-Unvoiced Sound Components by Kurtosis
    (Ieee, 2015) Uslu, Baran; Tora, Hakan
    This study presents a new approach to the segmentation of isolated words into their voiced/unvoiced parts. It is well known that voiced/unvoiced discrimination has an important role in speech synthesis and coding applications. The offered method makes this discrimination using the kurtosis values of the words. The performance of the proposed approach was tested on Turkish digit recordings from zero to nine. It has been observed that this approach segments the parts successfully in not only clean speech but also in noisy speech.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Rc8660 Ses Sentezleyici ile Türkçe Metinden Konuşma Sentezleme
    (2015) Karamehmet, Timur; Tora, Hakan; Uslu, İbrahim Baran
    Bu çalışma, metinden konuşma sentezleme problemini ve RC8660 gömülü sisteminin Türkçe'ye uyarlanması için yapılan çalışmaları incelemektedir. Tezde, İngilizce fonemlerle yüklü gelen RC8660 kartının Türkçe konuşma sentezlemesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, öncelikle İngilizce'de bulunan fonemlere karşılık gelen Türkçe fonemler tanımlanmıştır. Bunun için IPA: International Phonetic Alphabet'den yararlanılmıştır. Türkçe ve İngilizce'nin hece yapıları farklı olduğu için, kartın sahip olduğu metin ve fonem modlarından yararlanılarak yeni bir harici sözlük tanımlamaya ihtiyaç duyulmuştur. Doğru heceleme için gerekli kurallar, oluşturulan bu sözlüğe tek tek eklenmiştir. RC8660'ın bir konuşmacı doğallığında Türkçe konuşması için vurgu ve tonlama kuralları da tanımlanmıştır. Üretilen konuşmanın düzgün ve anlaşılabilir olması amacıyla karakterler ve sayılar için farklı fonemler kullanılmıştır. Kartın yazılımı olan RC Studio'da yer alan hız, ifade, perde, formant frekansı, ton, gecikme ve telaffuz ayarlarının konuşma üzerindeki etkileri de test edilmiştir. Üretilen konuşmanın kalitesi ortalama görüş skoru (MOS) testi ile ölçülmüştür.
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    Higher Order Statistical Analysis of Turkish Phones
    (Ieee, 2014) Tora, Hakan; Uslu, Baran
    In this study, histograms of Turkish phones were examined using higher order cumulants. As is known, phones constituting a language, are composed of letters as vowels and consonants. These letters can also be grouped as voiced and unvoiced phones. It is observed that unvoiced letters show a Gaussian-like distribution and result in small values of skewness and kurtosis. On the other hand, vowels and voiced consonants lead to a non-Gaussian distribution. Voiced and unvoiced phones are related with their skewness and kurtosis values. It is empirically shown that higher order cumulants are likely to be a feature in describing Turkish phones.