Şengül, Gökhan

Şengül, Gökhan

Name Variants

Gokhan, Sengul
Sengul, Gokhan
Sengul,G.
Gökhan, Şengül
Engul G.
Şengül G.
Şengül, Gökhan
G.,Sengul
Sengul, G.
S.,Gokhan
Sengul G.
Ş., Gökhan
G.,Şengül
G., Sengul
Şengül,G.
G., Şengül
S., Gokhan
Ş.,Gökhan

Job Title

Profesor Doktor

Email Address

gokhan.sengul@atilim.edu.tr

Scopus Author ID

8402817900

Full item page

Scholarly Output

55

Articles

32

Citation Count

128

Supervised Theses

10 Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 10 of 55

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; Karakaya, Kasım Murat; 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.
Citation Count: 5
A Study on the Performance of Magnetic Material Identification System by SIFT-BRISK and Neural Network Methods
(Ieee-inst Electrical Electronics Engineers inc, 2015) Şengül, Gökhan; Nazlibilek, Sedat; Nazlıbilek, Sedat; Citak, Hakan; Kalender, Osman; Karacor, Deniz; Sengul, Gokhan; Computer Engineering; Department of Mechatronics Engineering
Industry requires low-cost, low-power consumption, and autonomous remote sensing systems for detecting and identifying magnetic materials. Magnetic anomaly detection is one of the methods that meet these requirements. This paper aims to detect and identify magnetic materials by the use of magnetic anomalies of the Earth's magnetic field created by some buried materials. A new measurement system that can determine the images of the upper surfaces of buried magnetic materials is developed. The system consists of a platform whose position is automatically controlled in x-axis and y-axis and a KMZ51 anisotropic magneto-resistive sensor assembly with 24 sensors mounted on the platform. A new identification system based on scale-invariant feature transform (SIFT)-binary robust invariant scalable keypoints (BRISKs) as keypoint and descriptor, respectively, is developed for identification by matching the similar images of magnetic anomalies. The results are compared by the conventional principal component analysis and neural net algorithms. On the six selected samples and the combinations of these samples, 100% correct classification rates were obtained.
Yüz tanıma yöntemlerinin karşılaştırılması
(2017) Şengül, Gökhan; Şengül, Gökhan; Computer Engineering
Yüz tanıma alanınında üstün sonuçlara ulaşmayı sağlayan en kesin doğruluğu elde etmek için birçok çalışma ve araştırma yürütülmüştür. Bununla birlikte, bu çalışmalar performans ve kesinlik açısından birbirlerinden farklı sonuçlara ulaşmış ve bu durum da bu araştırmaların yüz tanıma algoritmalarını karşılaştırmayı ve hangisinin en iyi sonuç verdiğini göstermeyi elzem hale getirmiştir. Bu çalışma, Temel Bileşenler Analizi- 'Principle Component Analysis (PCA)', Güçlendirilmiş Dayanıklı Özellikler- 'Speeded up Robust Features (SURF)' ve Gri Düzey Eşdizimlilik Matrisi- 'Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM)' adlı üç yüz tanıma yöntemini karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Bu karşılaştırma dört görüntü veritabanı ORL, YALE, FEI, ve FERET üzerinde test edilmiştir. PCA, ORL, YALE, FEI, ve FERET veritabanlarında test edildiğinde diğer iki yöntem SURF ve GLCM'den daha üstün sonuçlar verdiğini göstermiştir. GLCM'nin sonuçları ise daha az kesindir ve diğerleriyle karşılaştırıldığında düşük performans göstermiştir.
Citation Count: 13
Construct and face validity of the educational computer-based environment (ECE) assessment scenarios for basic endoneurosurgery skills
(Springer, 2017) Şengül, Gökhan; Ozcelik, Erol; Özçelik, Erol; Çağıltay, Nergiz; Computer Engineering; Software Engineering
Background In neurosurgery education, there is a paradigm shift from time-based training to criterion-based model for which competency and assessment becomes very critical. Even virtual reality simulators provide alternatives to improve education and assessment in neurosurgery programs and allow for several objective assessment measures, there are not many tools for assessing the overall performance of trainees. This study aims to develop and validate a tool for assessing the overall performance of participants in a simulation-based endoneurosurgery training environment. Methods A training program was developed in two levels: endoscopy practice and beginning surgical practice based on four scenarios. Then, three experiments were conducted with three corresponding groups of participants (Experiment 1, 45 (32 beginners, 13 experienced), Experiment 2, 53 (40 beginners, 13 experienced), and Experiment 3, 26 (14 novices, 12 intermediate) participants). The results analyzed to understand the common factors among the performance measurements of these experiments. Then, a factor capable of assessing the overall skill levels of surgical residents was extracted. Afterwards, the proposed measure was tested to estimate the experience levels of the participants. Finally, the level of realism of these educational scenarios was assessed. Results The factor formed by time, distance, and accuracy on simulated tasks provided an overall performance indicator. The prediction correctness was very high for the beginners than the one for experienced surgeons in Experiments 1 and 2. When non-dominant hand is used in a surgical procedure-based scenario, skill levels of surgeons can be better predicted. The results indicate that the scenarios in Experiments 1 and 2 can be used as an assessment tool for the beginners, and scenario-2 in Experiment 3 can be used as an assessment tool for intermediate and novice levels. It can be concluded that forming the balance between perceived action capacities and skills is critical for better designing and developing skill assessment surgical simulation tools.
El geometri bilgileri ile insan tanımlama ve doğrulama
(2022) Şengül, Gökhan; 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.
Citation Count: 1
Method proposal for distinction of microscope objectives on hemocytometer images;
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016) Özkan, Akın; Isgor,S.B.; İşgör, Sultan Belgin; Şengül, Gökhan; Department of Electrical & Electronics Engineering; Chemical Engineering; Computer Engineering
Hemocytometer is a special glass plate apparatus used for cell counting that has straight lines (counting chamber) in certain size. Leveraging this special lam and microscope, a cell concentration on an available cell suspension can be estimated. The automation process of hemocytometer images will assist several research disciplines to improve consistency of results and to reduce human labor. Different objective measurements can be utilized to analyze a cell sample on microscope. These differences affect the detail of image content. Basically, while the objective value is getting increased, image scale and detail level taken from image will increase, yet visible area becomes narrower. Due to this variation, different self-cell counting approaches should be developed for images taken with different objective values. In this paper, using the hemocytometer images gathered from a microscope, a novel approach is introduced for which can estimate objective values of a microscope with machine learning methods automatically. For this purpose, a frequency-based visual feature is proposed which embraces hemocytometer structure well. As a result of the conducted tests, %100 distinction accuracy is achieved with the proposed method. © 2016 IEEE.
REMOTELY MONITORING ACTIVITIES OF THE ELDERS USING SMART WATCHES
(International Journal of Scientific Research in Information Systems and Engineering, 2017) Şengül, Gökhan; Şengül, Gökhan; Bostan, Atila; Karakaya, Kasım Murat; Computer Engineering
In this paper, we propose a model for using smart watches as Internet of Things (IoT). IoT can be defined as a network of physical devices, vehicles, buildings and other items which have electronics, software, sensors, and network connectivity so that these “things” can collect and exchange data. In the proposed system, the purpose is to identify daily activities such as walking, sitting, falling, etc., by using the data acquired from the sensors of a smart watch. As smart watches have the necessary hardware and sensors, the implementation such an IoT application would not cost much. Moreover, analyzing the sensor data would yield useful information. Besides it would be a user-friendly system that does not make the elderly uncomfortable. As being a watch, this device can be always on the user. The proposed system is implemented and the results of initial experiments and user experiences are promising.
Citation Count: 4
An extended Kalman filtering approach for the estimation of human head tissue conductivities by using EEG data: a simulation study
(Iop Publishing Ltd, 2012) Şengül, Gökhan; Baysal, U.; Computer Engineering
In this study, we propose an extended Kalman filter approach for the estimation of the human head tissue conductivities in vivo by using electroencephalogram (EEG) data. Since the relationship between the surface potentials and conductivity distribution is nonlinear, the proposed algorithm first linearizes the system and applies extended Kalman filtering. By using a three-compartment realistic head model obtained from the magnetic resonance images of a real subject, a known dipole assumption and 32 electrode positions, the performance of the proposed method is tested in simulation studies and it is shown that the proposed algorithm estimates the tissue conductivities with less than 1% error in noiseless measurements and less than 5% error when the signal-to-noise ratio is 40 dB or higher. We conclude that the proposed extended Kalman filter approach successfully estimates the tissue conductivities in vivo.
3 boyutlu vücut ve yüz görüntülerinden yaş ve cinsiyet tahmini
(2018) Şengül, Gökhan; Çamalan, Seda; Şengül, Gökhan; 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.
Yüz görüntüleri üzerinden duygu tahmini
(2017) Şengül, Gökhan; Şengül, Gökhan; Computer Engineering
Yüz görüntüleri üzerinden duygu tahmininde bulunma son zamanlardaki popüler ve etkin araştırmalardan biri olup bu araştırmalar birçok farklı yöntem aracılığıyla uygulanmaktadır. Bu tezdeki yüz ifadelerini tahmin edebilmek için önerilen sistem bir takım aşamalar içermektedir ve bunlardan birincisi görüntüler içinden yüzün seçilip bu görüntülerin yeniden boyutlandırılması ve sonrasında aydınlatma etkilerini normalize etmek için uygulanan Histogram Eşitlemesi- Histogram Equalization (HE) aracılığıyla yürütülen ön işleme aşamasıdır. İkinci aşama ise Odaklı Gradyan Histogramı- Histogram of Oriented Gradient (HOG) ve Yerel İkili Model- Local Binary Pattern (LBP) özellik çıkarma algoritmaları kullanarak yüz ifadelerinden Öfke, Kibir, İğrenme, Utanma, Korku, Mutluluk, Yansızlık, Gurur, Üzgün Olma ve Şaşkınlık gib farklı ifadelerinin özellik çıkarma aşamasıdır. Özellik çıkarma aşamasından sonra Karar Destek Makineleri - Support Vector Machine (SVM) ve k-En Yakın Komşuluk - K-Nearest Neighbors (KNN) sınıflandırıcıları kullanılarak duygu tahmininde bulunulmuştur. Buna ek olarak, Karışıklık Matrisi- Confusion Matrix (CM) tekniği bu sınıflandırıcıların performanslarını değerlendirmek için kullanılmıştır. Önerilen bu sistem JAFFE, KDEF, MUG, WSEFEP, TFEID ve ADFES veritabanlarında test edilmiştir ve önerilen sistemin HOG+SVM yöntemi uygulandığında 96.13% oranında bir tahmin başarısına ulaşılmıştır. Anahtar Sözcükler: Duygu Tahmini; Yüz İfadesi Görüntüleri; İfade Sınıflandırması; Odaklı Gradyan Histogramı; Yerel İkili Model; K- En Yakın Komşular; Destek Vektör Makinesi