2 results
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Master Thesis Görüntü işleme teknikleri ile insanların yaş ve cinsiyetlerinin tahmini(2016) Khalıfa, Tarıq Alhadı Mohamad; Şengül, GökhanYüz görüntülerinden görüntüdeki kişinin cinsiyetini ve yaşını tahmin etme, henüz tam olarak çözülememiş aktif bir araştırma problemidir. Bu problemin çözümü için birçok araştırmacı tarafından farklı yöntemler önerilmiş olmakla birlikte beklenen gereksinimlerle elde edilen performans arasında farklılıklar bulunmaktadır. Bahsedilen bu probleme yönelik olarak bu tez çalışmasında istatistiksel örüntü tanıma tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde özellik çıkarıcı olarak HOG (Histogram of Oriented Gradient) ve LBP (Local Binary Pattern) yaklaşımları kullanılmıştır. Ayrıca daha iyi sonuçlar elde etmek üzere bu iki özellik çıkarıcının sonuçları birleştirilerek de kullanılmıştır. Sınıflandırıcı olarak ise SVM (Support Vector Machines) ve KNN (K-Nearest Neighbour) yaklaşımları izlenmiştir. Performans ölçümleri için ise Birini Dışarıda Bırakma ve Hata Matrisleri kullanılmıştır. Ön işleme olarak; tüm görüntü boyutlarını aynı yapmak ve hesaplama zamanını azaltmak üzere boyut indirgeme ve görüntülerdeki aydınlık farklılıklarını ortadan kaldırmak üzere histogram eşitleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntem FERET, UTD ve FG-NET veritabanlarından elde edilen görüntüler üzerinde test edilmiştir. Sonuç olarak HOG ve LBP özellikleri birarada kullanıldığından cinsiyet tahmininde 100%, yaş aralığı tahmininde ise 99.87% başarı elde edilmiştir.Doctoral Thesis Bilgisayarlı Görme ve Makine Öğrenme'ye Dayalı Olarak Trapan Mavisi Boya Dışlama Tabanlı Işık Mikroskoplarının Otomatize Hücre Sayarına Uyarlanabilir Dönüşüm Yöntemi(2017) Özkan, Akın; Özkan, Akın; İşgör, Sultan Belgin; Özkan, Akın; İşgör, Sultan Belgin; İşgör, Sultan Belgin; Şengül, Gökhan; Department of Electrical & Electronics Engineering; Chemical Engineering; Department of Electrical & Electronics Engineering; Chemical EngineeringHücre biyolojisi deneylerinin hemen hemen hepsi, hücre çoğalmasını ve yaşayabilirliğini izlemek için düzenli olarak hücrelerin sayımını içerir. Hücrenin miktarı ve kalitesinin bilgisi, deneysel standardizasyon ve toksisite etkisi tahmini için önemli parametrelerdir. Hücreleri saymak için hemositometre tabanlı elle sayma ve otomatik hücre sayacının kullanımı gibi iki farklı yaklaşım vardır. Yöntemlerden her ikisinin de avantajları ve dezavantajları vardır. Yüksek yatırım ve operasyonel maliyet otomatik hücre sayaçlarının geniş kullanımını sınırlar. Öte yandan, hemositometreye dayalı manuel hücre sayımı, hücre sayımının güvenilirliğinin, operatörün deneyimine ve yorgunluğuna büyük ölçüde bağlı olduğu gerçeği ile çeşitli sınırlamaları vardır. . Uzun zaman gereksinimi ve insan işgücü elle işleme sürecinin iki dezavantajı olarak sayılabilir. Bu tez, görüntü işleme ve makine öğrenmeyi esas alan dönüştürme metodolojisini tanımlayarak hücre sayımı için en gelişmiş alternatif metodu (çerçeve iskeleti) önermektedir. Önerilen yöntemin temelini, eksikliklerini azaltmak için ara katman karar yazılımı ekleyerek elle sayım yöntemine hemocytomer tabanlı otomatik saymanın uyarlanmasıdır. Buna ek olarak, önerilen yöntemimizi hücre sayımı (boyasız) ve hücre yaşayabilirliği analizi (boyalı) açısından test etmek için iki yeni veri seti toplanmıştır. Bu veri kümeleri, 'biyokimyasal.atilim.edu.tr/datasets/' adresinden kâr amacı gütmeyen herkesin kullanımına sunulmaktadır ve bu da bu araştırma alanındaki gelecek çalışmalara temel teşkil edecektir. Her iki veri kümesi, iki farklı türde kanser hücresi görüntüsü, yani, beyaz renkli promiyelositik lösemi (HL60) ve kronik miyelojenik lösemi (K562) içerir. Deneysel sonuçlarımızdan yola çıkarak, yöntemimiz HL60 ve K562 kanser hücreleri için sırasıyla geri çağırma skorları açısından % 92 ve % 74'e kadar ulaşmaktadır. Deney sonuçları, önerilen yöntemin mevcut hücre sayımı yaklaşımlarına güçlü bir alternatif olabileceğini de doğrular.