19 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 19
Master Thesis Konvolutional Nöral Ağ Kullanarak Hasta Elma Ağağı Yapraklarinin Segmentasyon(2020) Al-mashhadanı, Alı; Tora, HakanTarım 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.Master Thesis Avuç İçi Tanımlaması(2018) Jebrıel, Belal Alı Mesbah; Tora, HakanBu 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).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 NumanoğluKüresel 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.Master Thesis Yapay Sinir Ağları (ysa) Kullanarak Yüz İfadelerini Tanıma(2012) Günler, Mine Altınay; Tora, HakanYüz ifadeleri sözsüz iletişimin bir türüdür. Kişinin duygu durumunu barındırırlar. Yüz ifadelerini otomatik olarak analiz etme günümüzde popular bir araştırma alanıdır. Psikoloji, eğitim, cinayet masası, suça eğilim analizi gibi çeşitli alanlarda kişinin zihinsel sinyalleri hakkında ipucu elde etmek için kullanılır. Bu tez çalışması duygu tanıma analizi için yapay sinir ağları (YSA) tabanlı üç değişik yaklaşım önermektedir. İlk olarak, ağaç tabanlı sinir ağları yapısı önerilmiştir. İkinci olarak, duygu sınıflandırılması için gizli katman çıktıları kullanılmıştır. Son olarak, yüz özellikleri tabanlı bir sistem tasarlanmıştır. Önerilen her bir metot Matlab kullanılarak oluşturulmuştur ve her biri gülen, sinirli ve bağıran yüz ifadelerini başarılı bir şekilde tanıyabilmektedir.Master Thesis Kızılötesi Görüntüleme Sistemleri için Sayısal İşaret İşlemci (sii) ile Hızlandırılmış Görüntü İyileştirme(2011) Akdeniz, Nurpınar; Tora, HakanBu çalışma, kızılötesi görüntüler için Dengeli Karşıtlık Uyarlamalı Histogram Denkleme ve Yeğinlik Pekiştirme tekniğinin gömülü platform üzerine uyarlanmasını ele alır. Geliştirilen yazılım BeagleBoard üzerine entegre edilerek, operatör ekranı için gerekli olan performansı sağlayacak iyileştirme teknikleri araştırılmıştır. Genel amaçlı işlemci ve sayısal işaret işlemcisi (Sİİ) arasında paylaştırılan dağıtık yazılım, hesaplamanın yoğun olduğu işlemlerde Sİİ kaynaklarını kullanır. Performans analizleri, farklı parametreler için yapılmış ve tekniğin doğruluğu MATLAB çıktıları ile karşılaştırılmıştır.Master Thesis Araba plaka tanıma(2009) Bora, Kayhan; Tora, Hakan; Çağıltay, Nergiz ErcilHızlı gelisen teknoloji ile beraber ülkelerdeki araç sayısı artmıstır. Araçsayısının artısına paralel olarak araçların tanınması gereksinimi de artmıstır.Güvenlik, otomatik geçis sistemleri, otoyollarda hız tespiti, ısık ihlali gibidurumlarda araçların tanınması ihtiyacı doğmustur. Araç plaka tanıma sistemi üç anakonudan olusmaktadır. Sayısal bir görüntüden plakanın bulunması, bulunan plakagörüntüsünden karakterlerin ayrıstırılması, ayrıstırılan karakterin tanınmasıdır. Butez çalısmasında ikinci ve üçüncü konular üzerine bir çalısma yapılmıstır. Öncekiyapılan çalısmalar incelendiğinde daha çok yapay sinir ağları ile karakter tanınmayaçalısıldığı görülmüstür. Bu çalısmada yapay sinir ağları veya karmasık matematikselislemler yerine insan gözü ile karakterin nasıl algılandığına dikkat edilmistir. Plakagörüntüsü gri seviyeye indirgenmis, esik değeri hesaplanmıs ve ikili sistemeçevrilmistir. Plaka görüntüsü ikili sisteme çevrildikten sonra dikey ve yataydoğrultularda taranarak karakterlerin sınırları bulunmustur. Bulunan karakterlersoldan sağa, sağdan sola, yukarıdan asağıya, asağıdan yukarı taranarak her birkarakter için özellik sınıfları olusturulmustur. Daha önceden karakterler içinhazırlanmıs olan özellik sınıfları veritabanı ile karakterin özellik sınıfıkarsılastırılmıstır. Karakterin diğer karakterlere benzeme oranı kullanıcıyagösterilmistir. Çalısma esnasında T.C. araç plakaları kullanılmıstır.Anahtar Kelimeler : Araba Plakası TanımaMaster Thesis İşaret Dili Çevirmen Sistemi Tasarımı ve Uygulaması(2021) Tameemı, Ahmed Hashım Hamza; Tora, HakanSağlıklı ve sağır insanlar arasında yorumlama stratejileri tasarlamak için çok sayıda çaba sarf edilmiştir. Bu sistemlerin en önemlilerinden biri İnsan-Bilgisayar-Etkileşim (HCI) sistemleri olarak adlandırılan sistemlerdir. Bu alanda son yıllarda birçok işaret dili simülasyon çalışması geliştirilmektedir. Bu çabalar en fazla İşaret Dili'ni İngilizce konuşma ve metne, ayeti ise İngilizceye dönüştürmek için çalışıldı. Genellikle sağlıklı kişilerle Arap sağırları arasında minimum etkileşim vardır. Bu nedenle, normal kişiler ve Arap sağır topluluğu arasında daha iyi bir iletişim sağlamak için ArSL'yi Arapça konuşmaya veya metne çevirebilen bir dönüştürme sistemi tasarlamak çok önemlidir. Bu tezde, Konuşmadan İşaret diline çeviri sistemi yapılacaktır; hedef, Arap harflerinin konuşma sinyallerini standart Arap işaret diline çevirebilen bir çevirmen şeması tasarlamaktır. Bu devre, sağırlar ve normal insanlar arasındaki iletişim gibi çok sayıda uygulama için kullanılabilecek insan dostu bir program şemasını gerçekleştirmek için kullanılabilir. Sistem tasarım gereksinimlerini karşılamak için, veri toplama için konuşma sinyallerinin kaydedilmesi, ön işlemeden sonra özellik çıkarımı ve tanıma son adımı dahil olmak üzere çeşitli aşamalar gerçekleştirilmiştir. Daha sonra sistem, konuşulan harfin tersi olan parmak hareketlerinin görüntüsünü göstermek için çevirmen yapısına tanıma faktörlerini sağlar. Bu çalışmada Örüntü Tanıma Sinir Ağı (PRNN) kullanılmıştır. Girdi örneklerini istenen sınıflara ayırma yeteneğine sahip ileri beslemeli bir ağdır. Ağ, toplam 28 ana Arap harfinin her harfi için 20 örnek olmak üzere 560 eğitim örneği ile geri yayılım algoritması ile eğitilmiştir. Ardından, PRNN modelinin eşleşen çıktı etiketlerini ne kadar uygun tahmin ettiğini görmek için eğitilen model sırasıyla 140 ve 140 veri seti ile doğrulandı ve test edildi. Ağ, 28 sınıfın (harflerin) tamamı için başarıyla eğitilmiştir. Tanıma, %98'e varan mükemmel bir teşhis oranıyla sağlandı.Doctoral Thesis Kameralarin Özdevimli Kalibrasyonu için Yeni Bir Yaklaşim(2019) Gürel, Cahit; Tora, Hakan; Güneş, AhmetKamera, 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.Doctoral Thesis 3B Medikal Görüntü İşleme İçin Derin Öğrenme Model Mimarisinin Geliştirmesi ve Analizi(2025) Yılmaz, Vadi Su; Doruk, Reşat Özgür; Tora, HakanGünümüzde medikal görüntü segmentasyonuna yönelik geliştirilen derin öğrenme modelleri, yüksek doğruluk sunmalarına rağmen; aşırı hesaplama maliyeti, karmaşık yapılar ve donanım bağımlılığı nedeniyle pratik kullanımda çeşitli sınırlılıklar barın-dırmaktadır. Bu doğrultuda, kullanıcı dostu, düşük donanım gereksinimiyle çalışabi-len, sade ancak derin yapıda, sınırlı veri setlerinde de etkili sonuçlar verebilen, genellenebilir ve güçlü mimarilere duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu tezde, herhangi bir fine-tuning veya dışsal optimizasyona ( pruning, quantization, attention vb.) ihtiyaç duymadan, yalnızca yapısal mimari iyileştirmelerle yüksek doğruluk elde eden donanım dostu bir 3B CNN modeli geliştirilmiştir. Model mimarisi kapsamlı biçimde ele alınmış; katman derinliği, filtre boyutu, kanal sayısı, aktivasyon ve normalizasyon sıralaması gibi birçok parametre sistematik olarak analiz edilmiştir. Farklı çekirdek boyutlarına sahip konvolüsyon filtreleri hem paralel yollarla aynı blok içinde, hem de ardışık katmanlar arasında dağıtılarak farklı mimari konfigürasyonlarla yapılandırılmıştır. Bu yapılarda tek ve çok katmanlı, simetrik ve asimetrik tasarımlar denenmiştir. Ayrıca model tasarımı sürecinde NAS (Neural Architecture Search) yöntemi uygulanmış; elde edilen mimari varyantlar performans açısından değerlendirilmiştir. Geliştirilen model, klasik U-Net'e kıyasla eğitim süresini 2.5 ila 10 kat arasında kısaltmış, FLOPs değerini yaklaşık yarı yarıya düşürmüş ve benzer Dice Benzerlik Katsayısı (DSC) ile segmentasyon doğruluğunu korumayı başarmıştır. Ayrıca yapılan analizlerde, FLOPs'un gerçek zamanlı performansı belirlemede tek başına yeterli bir ölçüt olmadığı ortaya konmuştur. Bu tez kapsamında yürütülen çalışmalar, yalnızca mimari düzeyde gerçekleştirilen iyileştirmelerle yüksek doğruluk ve donanım verimliliğine ulaşılabileceğini göstermekte; geliştirilen yapının sade fakat derin mimarisi-yle genellenebilirliği, sınırlı veri setlerinde başarımı ve hangi mimari parametrelerin modele belirgin katkı sağladığı detaylı biçimde ortaya konmuştur.Doctoral Thesis El Yazısı Rakam Tanıma için Yapay Sinir Ağları Tabanlı Öznitelik Çıkarma(2017) Pirim, Mine Altınay Günler; Tora, Hakan; Öztoprak, KasımBu tezde, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı ağırlıklarının öznitelik vektörü olarak kullanılabileceği önerilmektedir. Sinir ağları örüntü tanımada sınıflandırma yapmayı sağlayan bir algotimadır. Bu çalışmada bu gerçeğe ek olarak, yarı eğitilmiş sinir ağlarının gizli katman çıktı vektörlerinin görüntünün öznitelikleri olarak kullanılmasında bir araç olarak kullanılabileceği gösterilmiştir. Sistem ana olarak 3 basamaktan oluşmaktadır: önişlemci, öznitelik çıkarıcı ve sınıflandırıcı. Herbir deneyde sadece sınıflandırıcı katmanı değişmektedir diğer iki katman tüm deneyler için default olarak kullanılmaktadır. Sıfılanırıcı olarak destekçi vektör makinaları, sinir ağları ve Öklid uzaklığı sınıflanıdırıclarından yararlanılmıştır. Önerilen sistem performansını değerlendilmesi MNIST ve USPS denektaşı verikümeleri üzerinde yapılmıştır.