Gürel, Cahit

Profile Picture
Name Variants
C., Gurel
G., Cahit
Gürel, Cahit
Gürel,C.
C.,Gürel
Gurel,C.
Cahit, Gürel
C.,Gurel
G.,Cahit
Cahit, Gurel
Gurel, Cahit
Job Title
Öğretim Görevlisi
Email Address
cahit.gurel@atilim.edu.tr
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Scholarly Output

2

Articles

0

Citation Count

0

Supervised Theses

2

Filters

2011 - 20192
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Bir yüz tanıma sisteminin geliştirilmesi
    (2011) Gürel, Cahit; Erden, Abdulkadir; Erden, Abdulkadir; Department of Mechatronics Engineering
    Son bir kaç on yıl içerisinde yüz tanıma sistemlerinin önemi artmıştır. Yüz tanımasistemi biyometrik bilgi işleme sistemlerinden biri olup uygulanabilirliği daha kolayve çalışma alanı diğer biometrik bilgi işlemeye göre daha geniştir. Parmak izi, retinataraması, imza ve benzeri bilgiler biometrik bilgiye örnektir. Bu tez çalışmasında biryüz tanıma sistemi tasarlanmış, uygulamış ve test edilmiştir. Sistem yüz bulma vetanıma konularının birleşiminden oluşmuştur. Yüz bulma operasyonu daha öncedenbelirlenmemiş ve canlı olarak çekilmiş görüntülerden yapılmaktadır. Sisteminçalışma aşamaları beyaz dengesini düzenlemek, ten rengi bölgelerin segmentasyonu,yüz adayından yüz özelliklerinin çıkarılması ve yüz görüntüsünün elde edilmesidir.Devamında da İleri Beslemeli Sinir Ağının sisteme entegre edilmesi ile yüzgörüntülerinin sınıflandırılması yapılmıştır. Sistem, laboratuvar ortamında yapılan 26kişilik veritabanı ile test edilmiştir. Belirlenmiş sınırlar çerçevesinde test edilmiş vekabuledilebilir performansta yüzleri tanımıştır. Sistem aynı zamanda yakalanan canlıgörüntüdeki birden fazla yüzü bulabilir ve tanıyabilir.
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Kameralarin özdevimli kalibrasyonu için yeni bir yaklaşim
    (2019) Gürel, Cahit; Tora, Hakan; Tora, Hakan; Güneş, Ahmet; Airframe and Powerplant Maintenance; Department of Mechatronics Engineering
    Kamera, robotik uygulamalardaki en önemli sensörlerden birisidir. Kalibre edilmiş bir kamera, kalibre edilmemişine göre daha fazla bilgi sunabilir. Ayrıca, kalibre edilmiş kameranın kalibrasyon değerleri mekanik ve termal değişikler nedeni ile zamanla bozulabilir. Dolayısıyla mobil robotik platformalar için özdevimli kamera kalibrasyonu ihtiyaç oluşturmaktadır. Özdevimli kamera kalibrasyonu için ölçüleri bilinen bir objeye ihtiyaç duyulmaması nedeni ile hem daha esnektir hem de görüntü üzerindeki az sayıda nokta eşleştirmesi kalibrasyon hessaplamaları için yeterlidir. Bu kapsamda, kameranın pozisyonu ve yönelim açısı bilgilerini katarak daha basit ve daha yüksek doğruluk değerine sahip yeni bir kalibrasyon metodu öneriyoruz. Önerilen metot sentetik veriler üzerinde, simülasyon ortamında ve gerçek bir donanım üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar diğer özdevimli kamera kalibrasyonu metoduyla karşılaştırılmıştır. Düzlemsel hareket eden kameralar için sonuçlarımız diğer özdevimli kamera kalibrasyonu uygulamaları karşısında etkili olduğunu göstermektedir.