5 results
Search Results
Now showing 1 - 5 of 5
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.Master Thesis Yüz ve İnsan Tanıma Algoritmaları ile Sayısal Resimlerde İnsan Sayımı(2016) Husaın, Samar Ittahır M.a; Koyuncu, MuratSabit görüntülerdeki veya video karelerindeki insanların sayımı, görüntü işleme alanında zorlu bir aktif araştırma sahasıdır. Bu alan, güvenlik, yönetim, eğitim ve ticaret açısından birçok uygulamada önemli bir rol üstlenmektedir. Bu tezde, dijital görüntülerde bulunan insanların sayımı üzerinde çalışılmıştır. İnsanlar görüntülerde farklı şekillerde görünebilmektedirler ve bu durum farklı tekniklerin beraber kullanılmasını gerektirmektedir. Bu bakımdan, bir görüntüdeki insan sayısını tahmin etmek için, yüz tanıma metodu ve insan tanıma metodu olmak üzere, iki tekniği kullanıyoruz. Önerilen bu metot, düşük maliyetle ve basit donanım kullanarak, girilen bir görüntüdeki insan sayısını tahmin ederken performansı artırmak için, yüz tanıma ve insan tanıma metotlarının çıktılarını bir araya getirmektedir. Biz, girilen görüntülerdeki insan sayısını tahmin eden en iyi kombinasyonu belirlemek için, üç yüz tanıma algoritmasını (Skin Color, Viola Jones LBP and Viola Jones CART) ve HOG özelliği ile SVM sınıflandırıcısına dayalı bir insan tanıma metodunu (tüm vücut) test ediyoruz. Önerilen sistemi test etmek ve en iyi kombinasyonu belirlemek için içinde iki farklı veri kümesinden (Groups of Images of People ile INRIA Person) 1,202 insanı barındıran 240 test görüntüsünü kullanıyoruz. Viola Jones CART ile HOG özelliği ile SVM sınıflandırıcısına dayalı insan tanıma metodunu kombine ederek %91'lik en iyi Recall'u ve %93.97'lik en iyi Precision'ı elde ettik, oysa, yüz tanıma metodu ve insan tanıma metodu (tüm vücut) ayrı ayrı uygulayarak, %70.38'lik en iyi Recall'u ve %92.76'lik en iyi Precision'ı Viola Jones CART yöntemi ile elde ettik.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.Master Thesis Doku ve Şekil Bazlı Özellikler Kullanarak Yüz İfadesi Tanımlama(2016) Gül, Nuray; Tora, HakanSon zamanlarda, yüz ifadesi tanıma sistemleri (YİT), insan-makine etkileşimi uygulamaları (İME) için önemli bir role sahip olmuştur. Mevcut olan birçok sistemde, bir his tanımlanırken ya tüm yüze ait özellikler ya da yüzün bazı bölgelerine ait özellikler birleştirilerek kullanılmıştır. Bu çalışma ise her duygu tanımlanırken sadece bir uygun bölgenin kullanılmasını önermektedir ve böylece bu bölgelerin ayrı ayrı hisler üzerindeki etkilerinin ne olduğunu göstermeyi amaçlamaktadır. Sunulan tasarımda, Şaşkın ve Mutlu hislerinin ağız bölgesinin şekil özellikleri kullanılarak, diğer taraftan Korku, Öfke ve İğrenme hislerinin göz bölgesinin doku özellikleri kullanılarak tanımlanması hedeflenmiştir. Bu sebeple Fourier Tanımlayıcıları (FT) ve Yerel İkili Örüntüler (YİÖ) özellik vectörleri olarak çıkarılmış ve bu özellikler Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sistem, genişletilmiş Cohn-Kanade Veritabanı (CK+) üzerinde eğitilmiş ve tüm sistem için yaklaşık %88,9 başarım oranı 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.