19 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 19
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 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 Rc8660 Ses Sentezleyici ile Türkçe Metinden Konuşma Sentezleme(2015) Karamehmet, Timur; Tora, Hakan; Uslu, İbrahim BaranBu 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.Master Thesis Hoparlör Bağımsız İzolasyonlu Rakam Tanıma(2020) Hamıd, Mohammed Saeed; Tora, HakanÇeşitli konuşma sinyali işleme uygulamalarında VAD, bir ses akışını konuşma etkinliği ve konuşmanın olmadığı zaman aralıklarını içeren zaman aralıklarına bölmek için önemli bir karakter sunar. Bu araştırmada, izole kelime tanıma ile ilgili yeni bir yaklaşım sunduk. İlk aşamada, ses etkinliği algılama (VAD) problem kırma penceresi, Bohman işlevi ve Bartlett-Hann işlevi için üç işlev uygulanmıştır. Hem Bohman fonksiyonu hem de Bartlett-Hann fonksiyonu VAD problemi için önceki çalışmalarda uygulanmamıştır. Öte yandan, perde, MFCC'ler ve enerji, özellik çıkarma teknikleri olarak uygulanır ve bu iki yöntemin yeni yaklaşımlar olduğu SOFTMAX ile birleştirilir. Pitch tabanlı SOFTMAX, SOFTMAX'a bağlanan ve yedi kelimeye göre sınıflandırılan ve% 85 doğrulukla özelliklerle çıkarılan olağanüstü sonuçlar sundu. Ayrıca enerji, özellik çıkarma ve SOFTMAX'a bağlanan bu fonksiyonun çıktısı olarak da uygulanır. Bu çerçeve, yalnızca kullanıcının giriş verilerini kolayca değiştirdiği çeşitli yalıtılmış kelime tanıma işlemlerine kolayca uygulanabilir. Bu çalışmadaki ana katkı, SOFTMAX'ı çeşitli özellik çıkarma teknikleriyle birleştirmiştir. SOFTMAX, (0,1) arasındaki etiketlere girdi özelliklerini analiz eden ve sınıflandırma veya regresyon sorunları için son katman fonksiyonu olarak çeşitli derin öğrenme tekniklerinde kullanılan trend olasılık fonksiyonudur. Elde edilen sonuçlar, özellik çıkarma için uygulanan sesli sinyal işleme teknikleri ile birleştirilmiş çeşitli makine öğrenme ve derin öğrenme teknikleri uygulanarak bu alanda sunulan çeşitli çalışmalarla karşılaştırılmıştır.Master Thesis Işık Mikroskobu Kullanarak Hücre Sayımı için Alternatif Bir Görüntü İşleme Yaklaşımı(2011) Özkan, Akın; Tora, Hakan; İşgör, S. BelginHücre sayımı ve bu hücrelerin sınıflandırılması için kullanılan yöntemler mikro biyoloji ve hücre biyolojisi alanında önemli bir yer tutmaktadır. En temel sayma mikroskop aracılığıyla Hemositometre kullanılarak insan tarafından yapılır. Bu süreçte hücre sayısı ve canlılığını belirlemek için kullanılan en ekonomik ve en yaygın teknik boya dışlama yöntemidir. Bu çalışmada, hücre canlı-ölü ayrımı yapabilen yeni bir görüntü tabanlı hücre sayımı yaklaşımı (NIBA-C) önerilmiştir. Önerilen yöntemin başarısını değerlendirmek için aynı görüntüler, yöntem ile elde edilen değerler klasik boya dışlama yöntemi ile elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Yöntemi segmentasyon ve ardından görüntülerin sınıflandırılması oluşturur. Segmentasyon aşamasında Hough Dönüşümü kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları hücre-hücre olmayan ve canlı-ölü hücre görüntü sınıflandırmasında kullanılmıştır.Bu çalışmada; önerilen yöntem NIBA-C %70 in üzerinde yerbulma ve %50 üzerinde canlı ölü ayrımı yapabilme yetenegi sergilemiştir.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 Platformdan Bağımsız Bir Otomatik Konuşma Tanıma Sisteminin Tasarlanması ve Uygulanması(2012) Urgun, Doğan; Erden, Abdulkadir; Tora, HakanBu tez içerisinde, 50 kelime ile sınırlı bir ayrık kelimeli hece tabanlı konuşma tanıma sistemi tasarlanmış ve test edilmiştir. Türkçenin sondan eklemeli yapısından dolayı kelime tabanlı bir yaklaşımın konuşma tanıma performansı üzerinde negatif etkisi olacaktır. Bu sebepten ötürü fonem tabanlı yapılar konuşma tanıma içinde geniş biçimde kullanılmaktadır ancak fonemlerin küçük boyutları onların tanınmasını zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, bu tezde hece tabanlı bir yaklaşımın takip edilmesine karar verilmiştir.Bu tez kapsamında bir hece tespit etme algoritması tasarlanmıştır. Mel Frekansı Kepstral Katsayıları özellik çıkarmak üzere seçilmiştir ve Yapay Sinir Ağları hecelerin sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Son olarak, Yapay Sinir Ağlarının sonuçları hece tabanlı sistem için tasarlanan dil modeli içerisinde işlenmiştir.Tasarlanan sistem 5 farklı kişiden 50 kelime için alınan 10 örnekle eğitilmiş ve test edilmiştir. Sistem yaklaşık %85 konuşma tanıma performansı göstermiştir. Ayrıca sistem eğitilmemiş bir konuşmacı tarafından da test edilmiş ve %75 konuşma tanıma performansı elde edilmiştir.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.