İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar"

Transkript

1 KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar Abdullah ÖZDEMİR, Metin ARTIKLAR KSÜ, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Kahramanmaraş Geliş Tarihi: 11/06/2007 Kabul Tarihi: 08/02/2009 ÖZET: Bu çalışmada dalgacık dönüşümü yöntemine dayalı olarak geliştirdiğimiz bir yüz tanıma yönteminin, içerisinde çok sayıda insan yüzü resimleri bulunan bir veri tabanı üzerine uygulanması incelendi. Dalgacık dönüşümü resimlere iki seviye uygulandı. İkinci seviyede elde edilen özet dalgacık katsayıları yüz resimlerini tanımak amacıyla kullanıldı. CNNL veritabanı içerisinden seçilen 500 kişilik bir set üzerinde yaptığımız simülasyonlar dalgacık dönüşümü yönteminin, resimlere herhangi bir dönüşüm uygulanmaması durumu ile karşılaştırıldığında, doğru tanıma oranını %1 den daha fazla arttırdığını, tanıma süresini ise 5 kata yakın azalttığını göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Dalgacık Dönüşümü, Yüz Tanıma, İnsan Yüzü Veritabanı Recognition of Frontal Face Images Using Two Dimensional Wavelet Transformation ABSTRACT: This paper demonstrates application of a wavelet transformation based face recognition algorithm on a face database that contains large number of individuals. The wavelet transformation is applied to database images for 2 levels and approximation coefficients of the second level are used to identify face images. Simulation results conducted on 500 people from CNNL database showed that wavelet transformation based algorithm increases the recognition performance by more than %1 and decreases the recognition time by a factor of 5 when compared with recognition of same images with no transformation applied. Keys Words: Wavelet Transform, Face Recognition, Human Face Database GİRİŞ Kişileri yüz resimlerinden tanıma son çeyrek asırda üzerinde çokça araştırma yapılan alanlardan birisi olmuş ve bu alanda pek çok algoritma geliştirilmiştir. Bunlara örnek olarak, yüz resimlerinden oluşan bir setin öz-vektör ve özdeğerlerinin kullanılarak tanıma işleminin gerçekleştirildiği Eigenfaces yöntemi [1,2] yüz resminin küçük pencerelere ayrıştırılarak bunlara farklı çözünürlüklerdeki Gabor filtrelerinin uygulandığı ve benzeri dalgacık dönüşümü temelli yöntemler [3], ve diğer pek çok istatistiksel ve yapay sinir ağları temelli yöntemler [4] verilebilir. Geliştirilen tanıma algoritmalarının büyük çoğunluğu kişileri ön cepheden çekilmiş yüz resimlerine bakarak incelemişlerdir. Ancak bu algoritmaların tanıma performansları rapor edilirken kullanılan veri tabanları içerisindeki kişi sayısı genellikle bir kaç yüz kişiyi geçmemiştir. Yüz tanıma sistemlerinin giderek artan uygulama alanları düşünüldüğünde, bu algoritmaların içerisinde daha çok sayıda yüz resmi bulunduran veri tabanları üzerindeki tanıma performanslarının araştırılması bir gereklilik olarak ortaya çıkmaktadır. Daha önceki çalışmalarımızda geliştirmiş olduğumuz Voting with Dynamic Local Templates (VDLT) metodunda bu gereklilik göz önüne alınmıştır. Yüz resimlerinin iki aşamalı bir işleme tabi tutularak tanıma işleminin gerçekleştirildiği bu yöntem, içerisinde 1000 kişinin bulunduğu CNNL yüz veri tabanına uygulanmıştır. Algoritma % 97.3 doğru tanıma, % 0 yanlış tanıma ve % 2.7 reddetme performansı göstermiştir [5]. MATERYAL Simülasyonlarımızda kullandığımız veri tabanını 1999 yılında Wayne State Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği bölümündeki Computation & Neural Network laboratuarında geliştirmiş olduğumuz ve CNNL olarak adlandırılan insan yüzü veri tabanıdır. CNNL veri tabanı içerisinde yaşları 15 ile 60 arasında değişen 1200 kişinin yüz resimleri bulunmaktadır. Bu kişiler beyaz Amerikalılar, Afrika kökenli Amerikalılar, Asyalılar, Pakistan-Hindistan kökenliler, Arap kökenliler olmak üzere farklı bölge ve etnik kökenlere mensup bulunmaktadırlar. Bu kişilerden 733 u erkek 467 si ise bayandır. Şekil 1 bu veri tabanı içerisindeki kişilerin etnik köken dağılımını göstermektedir.

2 KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 Şekil 1. CNNL veri bankası içerisindeki kişilerin etnik köken dağılımı.

3 KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 Her kişinin 10 tane resmi veri bankasına dahil edilmiştir. Bunlardan 8 tanesi tanıma algoritmaları geliştirilirken hafıza setleri oluşturmak amacıyla kullanılabilecek resimlerdir. Kalan iki tanesi algoritmaların tanıma performanslarını test etmek amacıyla kullanılabilecek resimlerdir. Tüm resimler 115x82 boyutunda ve gri seviyeli olarak alınmıştır. Sekil 2 CNNL veri tabanı içerisindeki bir kişinin belirtilen 10 adet resmini göstermektedir. HAFIZA RESİMLERİ TEST RESİMLERİ Normal Komik Kızgın Şaşkın Normal Normal 1 Normal 2 Normal 3 Normal 4 Keyfi Duruş Şekil 2. CNNL veri bankası içerisindeki bir kişinin hafıza ve test resimleri. Bu çalışmada geliştirdiğimiz metotları test etmek üzere CNNL veri tabanı içerisindeki resimler kullanılarak bir adet hafıza ve bir adet test seti oluşturulmuştur. Bu setler veri tabanı içerisindeki ilk 500 kişinin resimleri kullanılarak elde edilmiştir. Hafıza seti her kişinin bir adet resminden oluşmaktadır. Bu resim kişinin hafıza resimleri içerisindeki normal yüz ifadesi olarak seçilmiştir. Test seti yine aynı kişilerin bir adet resminden oluşmaktadır. Bu resim kişinin test resimleri içerisindeki normal yüz ifadesi olarak seçilmiştir. Kişilerin farklı zamanlarda saç uzunluklarının farklı olacağı, saçlarını bir günden diğerine farklı şekilde tarayabilecekleri, jöle v.b. şeyler kullanılabileceği göz önüne alındığında, tanıma işlemi gerçeklenirken saç kısmına karşılık gelen yerlerin resimler içerisinden çıkarılması daha doğru bir yaklaşım olacaktır. Bu nedenle oluşturulan hafıza ve test setleri içerisindeki resimlerinin tümü 115x82 boyutundan, sabit bir başlangıç noktası seçilerek 100x80 boyutuna indirgenmiştir. AMAÇ ve METOT Bu çalışmadaki amacımız, içerisinde çok sayıda kişi bulunan bir insan yüzü veri tabanındaki yüz resimlerini doğru ve hızlı bir şekilde tanıyabilecek, bir algoritmanın doğru tanıma performansı ve tanıma zamanını incelemektir. Deneysel olarak incelemiş olduğumuz pek çok yöntem içerisinde dalgacık dönüşümü temeline dayalı olarak geliştirdiğimiz tanıma metodu amacımıza en uygun metot olarak görülmüştür. Makalemizin bundan sonraki bölümlerinde önce dalgacık dönüşümü yüz tanıma metodu açıklanacaktır. Daha sonra simülasyon sonuçları kullanılarak bu metodun araştırmamızda kullandığımız diğer iki yönteme üstünlükleri gösterilecektir. Dalgacık dönüşümü yöntemi son çeyrek asırda oldukça popüler olarak kullanılan bir yöntemdir. En geniş uygulama alanını resim sıkıştırmada bulmuştur. Ancak resimler içerisindeki cisimlerin bulunup tanınması v.b. pek çok uygulama içinde etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Bir fonksiyonun dalgacık dönüşümünün alınması, o fonksiyonun değişik çözünürlüklere ayrılarak dalgacık katsayılarının belirlenmesi ile olur. Bu işlem için ana dalgacık adı verilen bir fonksiyon farklı zaman ve genişliklerde dönüşümü yapılmak istenen fonksiyon ile korelasyona tabi tutularak karşılık gelen dalgacık katsayıları elde edilir. İki boyutlu resimlerde dalgacık dönüşümü resmin tekrarlı bir şekilde bir alçak ve yüksek geçiren filtreden geçirilmesi ile olur. Her filtreleme resme ait farklı bir çözünürlükte özet ve detay katsayıları elde edilmesini sağlar. Bu işlem resim tek piksele indirgenene kadar devam ettirilebilir [6]. Herhangi bir çözünürlükteki filtreleme işlemi aşağıdaki şekilde olduğu gibidir: (a) (b)şekil 3.(a) Alçak ve yüksek geçiren filtreler kullanılarak bir resmin herhangi bir j çözünürlüğündeki dalgacık katsayılarının bulunması. (b) Elde edilen katsayıların özet, yatay, dikey ve diyagonal katsayılar olarak gösterimi. Şekil 3 te gösterilen H D W, W, W, V W değerleri resmin j çözünürlüğündeki özet, yatay, diyagonal ve dikey dalgacık katsayılarına karşılık gelmektedir.

4 KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 Alçak ve yüksek geçiren filtrelerin katsayıları kullanılan ana dalgacığa göre belirlenir. Bu çalışmada

5 KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 yüz resimlerini Daubechies ana dalgacığı kullanarak dönüşüme tabi tuttuk. Kullandığımız alçak ve yüksek geçiren filtreler aşağıda verilmiştir. Şekil 4. Dalgacık dönüşümü için kullanılan alçak ve yüksek geçiren filtre katsayıları. Simülasyonlarımızda kullanılan veri tabanı içerisindeki bir resme iki seviyeli dalgacık dönüşümü uygulayarak elde ettiğimiz özet ve detay katsayıları Şekil 5 te verilmiştir. (a) yöntemlerinden Eigenfaces (Öz-yüzler) ve direk karşılaştırma yöntemleri kullanılacaktır. Direk karşılaştırma yönteminde hafıza ve test seti içerisindeki resimler herhangi bir ön işleme tabi tutulmamaktadır. Tanıma işlemi resimlerin 100x80 lik çerçevelerinin birbirleri ile direk olarak karşılaştırılması ile yapılmaktadır. Öz-yüzler (Eigenfaces) yöntemi bir yüz veritabanı içerisindeki resimlerin kovaryans matrislerinin elde edilerek, bu matrisin öz-vektör ve öz-değerlerinin bulunması esasına dayanmaktadır [1,7]. Bu öz-vektörlere, bulanık yüzlere benzediklerinden, Öz-yüzler adı verilmiştir. Bu yöntemi CNNL veri tabanı içerisindeki resimlere uygulamak için şu işlemleri gerçekleştirdik. Veritabanı içerisindeki ilk 100 kişinin hafıza seti için kullanılan resimleri ile bir kovaryans matrisi oluşturuldu. Bu matrisin 100 adet Öz-yüzü bulundu. Bu Öz-yüzler kullanılarak hafıza ve test resimlerinin her birisi için 100 adet katsayı içeren birer özellik vektörü oluşturuldu. Hafıza setleri içerisinde 200 ve daha fazla resim bulunan gruplamalar içinde aynı Özyüzler kullanıldı. Böylelikle tüm gruplamalar için, hafıza ve test resimlerinin indirgendiği özellik vektörlerinin 100 adet Öz-yüz katsayısından oluşması sağlandı. Tanıma işlemi her resim için oluşturulan bu katsayı vektörlerinin karşılaştırılması ile yapıldı. Aşağıdaki şekilde elde edilen 100 adet Öz-yüz içerisinden en büyük öz-değere sahip ilk 3 tanesi gösterilmektedir. (b) (c) Şekil 5.(a) Hafıza setindeki 1 kişinin 100x80 lik resmi (b) 1-seviye dalgacık dönüşümü uygulanmış resim (c) 2-seviye dalgacık dönüşümü uygulanmış resim Dalgacık dönüşümü esasına dayalı olarak geliştirdiğimiz yüz tanıma metodu, yukarıda anlatılan işlemin tüm hafıza ve test resimlerine uygulanması temeline dayanmaktadır. Dönüşüm sonucunda resimler Şekil 5.c nin sol üst köşesinde görülen ve orijinal resme en benzer katsayılar olan 25x20 boyutundaki özet katsayılar ile temsil edilmişlerdir. Böylelikle bu yöntem uygulanırken resimlerin bilgisayar hafızasında kapsadığı yerin 16/1 oranında azaltılması sağlanmıştır. Tanıma işlemi hafıza ve test seti içerisindeki bu özet resimler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Dalgacık dönüşümü yönteminin performansını karşılaştırmak amacıyla en çok bilinen yüz tanıma Şekil 6. CNNL veri bankası içerisindeki ilk 100 kişi kullanılarak bulunan 3 adet Öz-Yüz. Doğru tanıma simülasyonları gerçeklenirken her kişinin test seti içerisindeki resmi, hafıza seti içerisindeki resimlerle karşılaştırıldı. Test resim ile arasında en küçük farkı veren hafıza resmi bulundu. Bu resim test resmi ile aynı kişiye ait ise, test resmi doğru tanınmış olarak alındı. Farklı ise test resmi yanlış tanınmış olarak alındı. Metotlar uygulanırken iki resim arasındaki fark L 1 uzaklığı kullanılarak bulundu. Simülasyonlar sonuçları, bir metot bir grup içerisindeki resimlere uygulandığında elde edilen toplam doğru tanınan kişi sayısı yüzdelik değere çevrilerek rapor edildi. BULGULAR VE TARTIŞMA Simülasyonlarımızı hafıza ve test setlerini 100, 200, 300, 400 ve 500 er kişilik gruplara ayırarak

6 KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 gerçekleştirdik. Örneğin ilk grup, set içerisindeki ilk 100 kişi seçilerek, ikinci grup set içerisindeki ilk 200 kişi seçilerek oluşturuldu. Oluşturduğumuz gruplar üzerinde şu simülasyonları yaptık

7 KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 Resimler herhangi bir dönüşüme tabi tutulmadan gerçekleştirilen doğru tanıma simülasyonları Resimlere iki seviyeli dalgacık dönüşümü uyguladıktan sonra elde edilen ve 25x20 boyutlarındaki özet resimler kullanılarak gerçekleştirilen doğru tanıma simülasyonları Resimlere Öz-Yüzler (Eigenfaces) yöntemi uygulanarak gerçekleştirilen doğru tanıma simülasyonları Tablo 1, oluşturduğumuz hafıza ve test setleri için doğru tanıma simülasyonları sonuçlarını vermektedir. Tablo 1. Dalgacık dönüşümü, direk karşılaştırma ve Öz-yüzler metotları için doğru tanıma simülasyonları sonuçları. Yukarıdaki tabloda görüldüğü gibi dalgacık dönüşümüne tabi tutulmuş resimler tüm gruplar için, dönüşüm uygulanmamış resimlere (direk karşılaştırma) göre, aynı ya da daha yüksek tanıma yüzdesi ile tanınmışlardır. Hafıza seti içerisindeki kişi sayısı arttıkça doğru tanıma yüzdesinin %93.6 lara kadar düştüğü görülmektedir. Öz yüzler metodu ise bu iki metoda göre daha kötü tanıma performansı göstermiştir. Bu simülasyonlara ek olarak her bir metot için bir tek test resminin ne kadar sürede tanındığı hesaplandı. Bu süre, her grup için test resimlerinin tümünün tanınması için geçen sürenin grup içerisindeki kişi sayısına bölünmesi ve sonucun saniye cinsinden ifade edilmesi ile bulundu. Tablo 2 de bu süreler karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir. Tablo 2. Dalgacık dönüşümü, direk karşılaştırma ve Öz-yüzler metotları için bir tek test resminin tanınma süreleri. Yukarıdaki tablo, hafıza seti içerisindeki kişi sayısı 100 iken, dönüşüm uygulanmamış durumda bir test resminin saniyede tanındığını göstermektedir. Direk karşılaştırma metodu için aynı süre saniyedir. Arada 4.5 katlık bir oran bulunmaktadır. Hafızadaki kişi sayısı 500 e çıkartıldığında bu süreler ve saniye olmuştur. Oranladığımız zaman dalgacık dönüşümünün, tanıma zamanında yine 4.6 kat hız sağladığı görülmektedir. Öz-yüzler metodunda ise bir tek test resminin tanınmasının dalgacık dönüşümü ile karşılaştırıldığında 8 kattan daha fazla bir zaman aldığı görülmektedir. SONUÇ Bu çalışmada dalgacık dönüşümü yöntemi kullanılarak yüz resimlerinin tanınması üzerine bir inceleme yapılmıştır. Dalgacık dönüşümünün resimlere 2 seviye uygulanması ile resimlerin boyutları 16/1 oranında küçültülmüştür. Buna rağmen bu metodun tanıma performansının hem direk karşılaştırma hem de Öz-yüzler metotlarına göre daha iyi olduğu gösterilmiştir. Aynı zamanda, dalgacık dönüşümü yönteminde bir test resminin tanınmasının diğer iki yönteme kıyasla 5 kat daha az bir zaman aldığı gözlemlenmiştir. Bu özellikler dalgacık dönüşümü yöntemini gerçek zamanlı resim ve görüntü işleme uygulamaları için çekici kılmaktadır. Gelecekteki çalışmalarımızda hafıza seti içerisindeki kişi sayısı arttırılacak ve aynı zamanda sisteme reddetme özelliği de eklenerek bir tam otomatik yüz tanıma sistemi geliştirilecektir. KAYNAKLAR [1] Sirovich L., Kirby M Low Dimensional Procedure for Characterization of Human Faces. Journal of Optical Society of America, 4, [2] Turk M., Pentland A Eigenfaces for Recognition. Journal of. Cognitive Neuroscience, 3(1), [3] Lades M., Vorbruggen J. C., Buhmann, J., Lange J., Malsburg C.V.D., Wurtz R. P., Konen W Distortion Invariant Object Recognition in Dynamic Link Architecture. IEEE Transactions on Computation, 42, [4] Grudin, M., A On Internal Representations in Face Recognition Systems. Pattern Recognition, Vol 33, pp [5] Artıklar M., Mu X., Hassoun M., Watta P Local Voting Networks for Human Face Recognition. International Joint Conference on Neural Networks, July 20-24, Portland. [6] Gonzalez, R.C. and Woods, R.E Digital Image Processing, Prentice Hall Inc.,

8 KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 [7] Kirby, M., Sirovich, L Application of Karhunen-Loeve procedure for characterization of human faces. IEEE Trans PAMI, 12 (1).

ABDULLAH ÖZDEMİR YÜKSEK LİSANS TEZİ

ABDULLAH ÖZDEMİR YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜNÜ KULLANARAK ÖN CEPHEDEN ÇEKİLMİŞ İNSAN YÜZÜ RESİMLERİNİN TANINMASI YÜKSEK

Detaylı

Dalgacık Dönüşümüne Dayalı Çoklu Model Biyometrik Sistem

Dalgacık Dönüşümüne Dayalı Çoklu Model Biyometrik Sistem Akademik Bilişim 2008 Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Çanakkale, 30 Ocak - 01 Şubat 2008 İstanbul Bilgi Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Bölümü, İstanbul elena@cs.bilgi.edu.tr, noozbek@cs.bilgi.edu.tr,

Detaylı

EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN

EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN Oftalmoskopi: oftalmoskop ile göz dibinin muayene edilmesi bilimidir. Bilim tarihinin ilk optik

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) 91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik

Detaylı

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007 AVUÇ İZİ VE PARMAK İZİNE DAYALI BİR BİYOMETRİK TANIMA SİSTEMİ Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri 2 Şubat 2007 Biyometrik Biyometrik, kişileri

Detaylı

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ Emre DANDIL, K.İBRAHİM KAPLAN Akademik Bilişim 2013 İnternet ve bilgisayar teknolojilerinin etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya

Detaylı

Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi

Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turkey Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi M.Peker 1, A. Zengin 2 1 University of Karabuk/Turkey,

Detaylı

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet) 4 Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar (Özet) Günümüzde, teknolojinin gelişmesi ile yüz tanımaya dayalı bir çok yöntem artık uygulama alanı bulabilmekte ve gittikçe de önem kazanmaktadır. Bir çok farklı uygulama

Detaylı

Sözlük Kullanarak Türkçe için Kavram Madenciliği Metotları Geliştirme

Sözlük Kullanarak Türkçe için Kavram Madenciliği Metotları Geliştirme 1 Cem Rıfkı Aydın, 1 Ali Erkan, 1 Tunga Güngör, 2 Hidayet Takçı 1 Boğaziçi Üniversitesi, 2 Cumhuriyet Üniversitesi Sözlük Kullanarak Türkçe için Kavram Madenciliği Metotları Geliştirme AB 14 7 Şubat 2014

Detaylı

Görev Unvanı Alan Üniversite Yıl Prof. Dr. Elek.-Eln Müh. Çukurova Üniversitesi Eylül 2014

Görev Unvanı Alan Üniversite Yıl Prof. Dr. Elek.-Eln Müh. Çukurova Üniversitesi Eylül 2014 ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : MUSTAFA GÖK 2. Doğum Tarihi: : 1972 3. Unvanı : Prof. Dr. 4. Öğrenim Durumu Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektronik Mühendisliği İstanbul Üniversitesi 1995 Yüksek Lisans Electrical

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Tolga YÜKSEL Ünvanı Birimi Doğum Tarihi Yrd. Doç. Dr. Mühendislik Fakültesi/ Elektrik Elektronik Mühendisliği 23.10.1980

Detaylı

Haar Dalgacıkları ve Kübik Bezier Eğrileri İle Yüz İfadesi Tespiti Facial Expression Detection With Haar Wavelet and Cubic Bezier Curves

Haar Dalgacıkları ve Kübik Bezier Eğrileri İle Yüz İfadesi Tespiti Facial Expression Detection With Haar Wavelet and Cubic Bezier Curves Haar Dalgacıkları ve Kübik Bezier Eğrileri İle Yüz İfadesi Tespiti Facial Expression Detection With Haar Wavelet and Cubic Bezier Curves Gonca Özmen 1, Rembiye Kandemir 2 1 Bilgisayar Programcılığı TBMYO

Detaylı

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir

Detaylı

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D.

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Ö Z G E Ç M İ Ş 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Endüstri Mühendisliği Çukurova Üniversitesi

Detaylı

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,

Detaylı

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI Proje Yüklenicisi: Yeditepe Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi

Detaylı

Kanonik Korelasyon Analizi ile Cinsiyet Tabanlı İmge Sınıflandırması. Gender Based Image Classification via Canonical Correlation Analysis

Kanonik Korelasyon Analizi ile Cinsiyet Tabanlı İmge Sınıflandırması. Gender Based Image Classification via Canonical Correlation Analysis Kanonik Korelasyon Analizi ile Cinsiyet Tabanlı İmge Sınıflandırması Gender Based Image Classification via Canonical Correlation Analysis * Mehmet Cem Catalbas 1, Yakup Ozkazanc 2, Arif Gulten 1 1 Electric

Detaylı

Mobil Cihazlarda Görüntü İşleme İçin Bir Çözüm Önerisi

Mobil Cihazlarda Görüntü İşleme İçin Bir Çözüm Önerisi Mobil Cihazlarda Görüntü İşleme İçin Bir Çözüm Önerisi Muzaffer Tatlı, İsmail Serkan Üncü 2 1 Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Bilgisayar Bölümü, Kahramanmaraş 2 Süleyman Demirel Üniversitesi, Elektrik-Elektronik

Detaylı

ISSN : 1308-7231 mbaykara@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey

ISSN : 1308-7231 mbaykara@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 011, Volume: 6, Number:, Article Number: 1A0173 ENGINEERING SCIENCES Burhan Ergen Received: November 010 Muhammet Baykara Accepted: February 011 Firat

Detaylı

Kanonik Korelasyon Analizi ile Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Yüz Tanıma

Kanonik Korelasyon Analizi ile Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Yüz Tanıma Kanonik Korelasyon Analizi ile Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Yüz Tanıma Face Recognition from Low Resolution Images Using Canonical Correlation Analysis B. Şen 1 and Y. Özkazanç 2 1 Karel Elektronik,

Detaylı

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Vize. İris Segmentation. Selçuk BAŞAK 08501008

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Vize. İris Segmentation. Selçuk BAŞAK 08501008 Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Vize İris Segmentation Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim program ve kaynak

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

Fonksiyonu. Yakup KUTLU ve Apdullah YAYIK. Proceedings/Bildiriler Kitabı

Fonksiyonu. Yakup KUTLU ve Apdullah YAYIK. Proceedings/Bildiriler Kitabı Fonksiyonu Yakup KUTLU ve Apdullah YAYIK Özet uzunlukta (256-bit veya 512-bit) veri elde edilmesini r. m a r. Anahtar Kelimeler Duyar Abstract In this paper 5 layered neural network based one way hash

Detaylı

2.1 Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi ( GLCM) Gri düzey eş oluşum matrisi Haralick tarafından öne sürülmüştür [1]. Đstatistiksel doku analizi yöntemidir.

2.1 Gri Düzey Eş Oluşum Matrisi ( GLCM) Gri düzey eş oluşum matrisi Haralick tarafından öne sürülmüştür [1]. Đstatistiksel doku analizi yöntemidir. ÇELĐK YÜZEYLERĐN SINIFLANDIRILMASI * Cem ÜNSALAN ** Aytül ERÇĐL * Ayşın ERTÜZÜN *Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü unsalan@boun.edu.tr **Boğaziçi Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği

Detaylı

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D ĠS L ĠK B ĠL ĠM L E R ĠD E R G ĠS

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.

Detaylı

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR Çalışmanın amacı. SUNUM PLANI Çalışmanın önemi. Deney numunelerinin üretimi ve özellikleri.

Detaylı

Finansal (Mali) Tablolar Analizi DİKEY ANALİZ

Finansal (Mali) Tablolar Analizi DİKEY ANALİZ Finansal (Mali) Tablolar Analizi DİKEY ANALİZ 1 Mali tablolarda yer alan hesap kalemlerinin, içinde bu lundukları toplamlara oranlarının hesaplanarak analiz edil mesine dikey analiz, diğer bir ifadeyle

Detaylı

Fatih Kölmek. ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye

Fatih Kölmek. ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye Fatih Kölmek ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye Türkiye Elektrik Piyasası Dengeleme ve Uzlaştırma Mekanizması Fiyat Tahmin Modelleri Yapay Sinir

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

İzmir Adnan Menderes Havalimanı Yeni İç Hatlar Terminali ne Etkileyen Rüzgâr Yüklerinin CFD Metotlarıyla Belirlenmesi

İzmir Adnan Menderes Havalimanı Yeni İç Hatlar Terminali ne Etkileyen Rüzgâr Yüklerinin CFD Metotlarıyla Belirlenmesi İzmir Adnan Menderes Havalimanı Yeni İç Hatlar Terminali ne Etkileyen Rüzgâr Yüklerinin CFD Metotlarıyla Belirlenmesi Havalimanları ANSYS'e Emanet Elif KORU İnşaat Mühendisi / Yapısal Tasarım TAV İnşaat

Detaylı

ÜAS DA SUNULAN BİLDİRİLER KAPSAMINDA İMALAT İŞLETMELERİNİN ÜRETİM SORUNLARINA BAKIŞI

ÜAS DA SUNULAN BİLDİRİLER KAPSAMINDA İMALAT İŞLETMELERİNİN ÜRETİM SORUNLARINA BAKIŞI V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Ticaret Üniversitesi, 25-27 Kasım 2005 ÜAS DA SUNULAN BİLDİRİLER KAPSAMINDA İMALAT İŞLETMELERİNİN ÜRETİM SORUNLARINA BAKIŞI Halil SAVAŞ Pamukkale Üniversitesi

Detaylı

COMPARING THE PERFORMANCE OF KINEMATIC PPP AND POST PROCESS KINEMATICS METHODS IN RURAL AND URBAN AREAS

COMPARING THE PERFORMANCE OF KINEMATIC PPP AND POST PROCESS KINEMATICS METHODS IN RURAL AND URBAN AREAS KİNEMATİK PPP VE POST PROCESS KİNEMATİK YÖNTEMLERİNİN KIRSAL VE MESKUN ALANLARDAKİ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI A. CEYLAN 1, C.Ö. YİGİT 2, S. ALÇAY 1, B. N. ÖZDEMİR 1 1 Selçuk Üniversitesi, Mühendsilik

Detaylı

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN Giriş Bilgi teknolojisindeki gelişmeler ve verilerin dijital ortamda saklanmaya başlanması ile yeryüzündeki bilgi miktarı her 20 ayda iki katına

Detaylı

MÜFREDAT DERS LİSTESİ

MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜHENDİSLİK FAK. / BİLGİSAYAR MÜHENDİSL / 2010 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ Müfredatı 0504101 Matematik I Calculus I 1 GÜZ 4 5 Z 0504102 Genel Fizik I General Physics I 1 GÜZ 4 4 Z 0504103

Detaylı

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

Üniversitelerde Yapılan Öğrenci Memnuniyet Anketinin Grey Evaluation Metodu ile Ölçülmesi

Üniversitelerde Yapılan Öğrenci Memnuniyet Anketinin Grey Evaluation Metodu ile Ölçülmesi Üniversitelerde Yapılan Öğrenci Memnuniyet Anketinin Grey Evaluation Metodu ile Ölçülmesi *1 Yusuf Hayırsever ve 2 Salih Görgünoğlu *1 Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Karabük, Türkiye

Detaylı

Muhammet Baykara Accepted: February 2011. ISSN : 1308-7231 mbaykara@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey

Muhammet Baykara Accepted: February 2011. ISSN : 1308-7231 mbaykara@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 2, Article Number: 1A0182 ENGINEERING SCIENCES Received: November 2010 Muhammet Baykara Accepted: February 2011 Burhan Ergen

Detaylı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008 Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri

Detaylı

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI *Mehmet YÜCEER, **Erdal KARADURMUŞ, *Rıdvan BERBER *Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan - 06100

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 10 Sayı: 2 sh. 23-30 Mayıs 2008

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 10 Sayı: 2 sh. 23-30 Mayıs 2008 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 10 Sayı: 2 sh. 23-30 Mayıs 2008 SAFRA KESESİ GÖRÜNTÜLERİNİN AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ VE DURAĞAN DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMALI

Detaylı

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi

Detaylı

BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI

BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI tasarım BELĐRLĐ BĐR SIKMA KUVVETĐ ETKĐSĐNDE BĐSĐKLET FREN KOLU KUVVET ANALĐZĐNĐN YAPILMASI Nihat GEMALMAYAN, Hüseyin ĐNCEÇAM Gazi Üniversitesi, Makina Mühendisliği Bölümü GĐRĐŞ Đlk bisikletlerde fren sistemi

Detaylı

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

Detaylı

BİR FAZ BEŞ SEVİYELİ İNVERTER TASARIMI VE UYGULAMASI

BİR FAZ BEŞ SEVİYELİ İNVERTER TASARIMI VE UYGULAMASI BİR FAZ BEŞ SEVİYELİ İNVERTER TASARIMI VE UYGULAMASI Sabri ÇAMUR 1 Birol ARİFOĞLU 2 Ersoy BEŞER 3 Esra KANDEMİR BEŞER 4 Elektrik Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi Kocaeli Üniversitesi, 41100, İzmit,

Detaylı

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir

Detaylı

BAĞIL DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

BAĞIL DEĞERLENDİRME SİSTEMİ 1.1. Bağıl Değerlendirme Sistemi (BDS) BAĞIL DEĞERLENDİRME SİSTEMİ Her bir öğrencinin, aynı dersi takip eden öğrencilerin oluşturduğu ana kütle içerisinde yer alan diğer öğrencilerin başarı düzeylerine

Detaylı

Hazırladığı Tezler Yüksek lisans tezi

Hazırladığı Tezler Yüksek lisans tezi ÖZGEÇMİŞ 1 Adı Soyadı : Dr. Serdar BİROĞUL Doğum Yeri ve Tarihi : İzmit, 10/09/1980 Yabancı Dil : İngilizce İş adresi : Muğla Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Elektronik-Bilgisayar Teknolojisi Bölümü Cep

Detaylı

ncü Bilgi İşleyen Makine Olarak Beyin Beyin 2005 Albert Long Hall, Boğazi

ncü Bilgi İşleyen Makine Olarak Beyin Beyin 2005 Albert Long Hall, Boğazi Yüz Tanıma Nedir? Đnsan ve Bilgisayarda Yüz Tanıma Boğ Algısal Zeka Laboratuvarı Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Albert Ali Salah http://www.ericmyer.com/green/stereotypes.htm# Yüz Tanıma Nedir? Sorular

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tanıtım Gösterisi 1 İçerik 1. Üniversitemiz 2. Bilgisayar Mühendisliği 3. Bölümümüz 4. Son Sözler 2 Üniversitemiz 3 1. Teknoloji Enstitüsü

Detaylı

TEMEL BİLEŞEN ANALİZİ YÖNTEMİNİN VE BAZI KLASİK VE ROBUST UYARLAMALARININ YÜZ TANIMA UYGULAMALARI

TEMEL BİLEŞEN ANALİZİ YÖNTEMİNİN VE BAZI KLASİK VE ROBUST UYARLAMALARININ YÜZ TANIMA UYGULAMALARI Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi Cilt:XXII, Sayı:1, 2009 Journal of Engineering and Architecture Faculty of Eskişehir Osmangazi University, Vol: XXII, No:1, 2009

Detaylı

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2 Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY

Detaylı

GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA YETERLİK SINAVI UYGULAMA ESASLARI

GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA YETERLİK SINAVI UYGULAMA ESASLARI GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA YETERLİK SINAVI UYGULAMA ESASLARI Haziran 2014 Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği

Detaylı

MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi

MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi Nefiye ERKAN Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Gazi Üniversitesi Eti Mh, Yükseliş Sk, Maltepe,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Detaylı

SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA. Elif AYBAR. Anadolu Üniversitesi, Porsuk Meslek Yüksekokulu, 26430, Eskişehir/Türkiye

SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA. Elif AYBAR. Anadolu Üniversitesi, Porsuk Meslek Yüksekokulu, 26430, Eskişehir/Türkiye Afyon Kocatepe Üniversitesi 8(1) Afyon Kocatepe University FEN BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF SCIENCE SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA ÖZET Elif AYBAR Anadolu Üniversitesi, Porsuk

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız. 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976. 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu :

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız. 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976. 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Boğaziçi Üniversitesi 1997 Y.

Detaylı

ENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİ AKILLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ

ENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİ AKILLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ P AM U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G F A C U L T Y M Ü H E N D İ S L İK B İ L İM L E R İ D E R G

Detaylı

Gürültü Temizleme Simülatörü Tasarımı The Design of De-noising Simulator

Gürültü Temizleme Simülatörü Tasarımı The Design of De-noising Simulator Gürültü Temizleme Simülatörü Tasarımı The Design of De-noising Simulator * 1 Fahri Vatansever, 1 Nedim Aktan Yalcin, 1 Yigit Cagatay Kuyu 1 Faculty of Engineering, Electrical-Electronics Engineering Dept.,

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 1 Tanıtım Gösterisi Hazırlayan: Arş. Gör. Ahmet Cengizhan Dirican İçerik 1. 1. Üniversitemiz 2. 2. Bilgisayar Mühendisliği 3. 3. Bölümümüz

Detaylı

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr

Detaylı

91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence)

91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence) 91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 27.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (517 Yapay Zeka)

Detaylı

Mean Shift Ve Gaussian Filtre İle Gölge Tespiti Shadow Detection With Mean Shift And Gaussian Filter

Mean Shift Ve Gaussian Filtre İle Gölge Tespiti Shadow Detection With Mean Shift And Gaussian Filter Mean Shift Ve Gaussian Filtre İle Gölge Tespiti Shadow Detection With Mean Shift And Gaussian Filter Yunus SANTUR 1, Haluk DİLMEN 1, Semiha MAKİNİST 2, M. Fatih TALU 1 1 Bilgisayar Bölümü Mühendislik Fakültesi

Detaylı

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ Melih Tuğrul, Serkan Er Hexagon Studio Araç Mühendisliği Bölümü OTEKON 2010 5. Otomotiv Teknolojileri Kongresi 07 08 Haziran

Detaylı

Biyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İncelenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyonu

Biyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İncelenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyonu Biyometrik Sistemlerin Örüntü Tanıma Perspektifinden İncelenmesi ve Ses Tanıma Modülü Simülasyonu Gülin Dede 1 Murat Hüsnü Sazlı 2 1 Savunma Bilimleri Enstitüsü, Kara Harp Okulu, Ankara 2 Elektronik Mühendisliği

Detaylı

BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları

BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı Dizgi Eşleme Algoritmaları

Detaylı

hkm 2004/90 5. Göllerin Çok Bantl Uydu Görüntülerinden Ç kar m 6. Sonuç ve Öneriler

hkm 2004/90 5. Göllerin Çok Bantl Uydu Görüntülerinden Ç kar m 6. Sonuç ve Öneriler Çöl arazide, yeşil bitki örtüsü su kenarlar nda bulunur. Bu ilişki göllerin ya da rmaklar n etraf nda yeşil bitki örtüsünün olabileceğini gösterir ve su nesnesinin tan nmas nda ve anlaş lmas nda yard mc

Detaylı

Kumaş hatalarının online/offline tespit sistemleri ve yöntemleri. Online/offline detection systems of fabric defects and methods

Kumaş hatalarının online/offline tespit sistemleri ve yöntemleri. Online/offline detection systems of fabric defects and methods SAÜ. Fen Bil. Der. 18. Cilt, 1. Sayı, s. 49-69, 2014 SAU J. Sci. Vol 18, No 1, p. 49-69, 2014 Kumaş hatalarının online/offline tespit sistemleri ve Kazım Hanbay 1*, M. Fatih Talu 2 1* Bingöl Üniversitesi,

Detaylı

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.

Detaylı

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması 2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması Mahmut YARDIMCIOĞLU Özet Genel anlamda krizler ekonominin olağan bir parçası haline gelmiştir. Sıklıkla görülen bu krizlerin istatistiksel

Detaylı

Olasılık ve İstatistik (IE 220) Ders Detayları

Olasılık ve İstatistik (IE 220) Ders Detayları Olasılık ve İstatistik (IE 220) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistik IE 220 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin

Detaylı

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur. Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler

Detaylı

Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN

Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN Yrd.Doç. Dr. Tülin ÇETİN ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Lisans Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1987-1992 Lisans Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği 2001-2004 Y. Lisans

Detaylı

ÖZYÜZ VE GÖRÜNTÜ ĠġLEME TEKNĠKLERĠ ĠLE SINIF YOKLAMA UYGULAMASI

ÖZYÜZ VE GÖRÜNTÜ ĠġLEME TEKNĠKLERĠ ĠLE SINIF YOKLAMA UYGULAMASI ÖZEL EGE LĠSESĠ ÖZYÜZ VE GÖRÜNTÜ ĠġLEME TEKNĠKLERĠ ĠLE SINIF YOKLAMA UYGULAMASI HAZIRLAYAN ÖĞRENCĠLER: SILA AVAR- MEHMET MALLI DANIġMAN ÖĞRETMEN: SELVĠNAZ GÖKALP ĠZMĠR 2013 ĠÇĠNDEKĠLER 1. PROJENĠN AMACI...

Detaylı

ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI

ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI Araştırmalarda incelenen olaylar göstermektedir ki tek değişkenli istatistiklerin kullanılması problemi açıklamakta yetersiz ve eksik kalmaktadır.

Detaylı

N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel. Antalya, 22/04/2011

N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel. Antalya, 22/04/2011 N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel Antalya, 22/04/2011 IEEE 19. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı http://www.cmpe.boun.edu.tr/pilab Giriş İlgili Çalışmalar Yöntem

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Proje Renk ve Şekil Temelli Trafik İşareti Tespiti Selçuk BAŞAK 08501008 1. Not: Ödevi hazırlamak için

Detaylı

T.C. ĠSTANBUL KÜLTÜR ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ YÜZ TANIMA YÜKSEK LĠSANS TEZĠ MESUT YILDIRIM. Anabilim Dalı: Matematik-Bilgisayar

T.C. ĠSTANBUL KÜLTÜR ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ YÜZ TANIMA YÜKSEK LĠSANS TEZĠ MESUT YILDIRIM. Anabilim Dalı: Matematik-Bilgisayar T.C. ĠSTANBUL KÜLTÜR ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ YÜZ TANIMA YÜKSEK LĠSANS TEZĠ MESUT YILDIRIM Anabilim Dalı: Matematik-Bilgisayar Programı: Matematik-Bilgisayar Tez DanıĢmanı: Yard. Doç. Dr. S.

Detaylı

BULANIK C-ORTALAMA (FCM) ALGORİTMASINA DAYALI YENİ GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ

BULANIK C-ORTALAMA (FCM) ALGORİTMASINA DAYALI YENİ GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ TEKNOLOJİ, Cilt 7, (004), Sayı 3, 36-367 TEKNOLOJİ BULANIK C-ORTALAMA (FCM) ALGORİTMASINA DAYALI YENİ GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ Mehmet BULUT* Ayhan İSTANBULLU** *Elektrik Üretim A.Ş.Genel

Detaylı

Bulanık C-Kümeleme Algoritması ile Retinal Kan Damarı Bölütleme Retinal Vessel Segmentation with Fuzzy C-Means Clustering Algorithms

Bulanık C-Kümeleme Algoritması ile Retinal Kan Damarı Bölütleme Retinal Vessel Segmentation with Fuzzy C-Means Clustering Algorithms Bulanık C-Kümeleme Algoritması ile Retinal Kan Damarı Bölütleme Retinal Vessel Segmentation with Fuzzy C-Means Clustering Algorithms Zafer Yavuz 1, Cemal Köse 1 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karadeniz

Detaylı

PERFORMANCE COMPARISON OF KARATSUBA AND NIKHILAM MULTIPLICATION ALGORITHMS FOR DIFFERENT BIT LENGTHS

PERFORMANCE COMPARISON OF KARATSUBA AND NIKHILAM MULTIPLICATION ALGORITHMS FOR DIFFERENT BIT LENGTHS İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl:14 Sayı: 27 Bahar 2015 s. 55-64 Araştırma Makalesi KARATSUBA VE NIKHILAM ÇARPMA İŞLEMİ ALGORİTMALARININ FARKLI BİT UZUNLUKLARI İÇİN PERFORMANSLARININ

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Şekil Tanıma Final Projesi. Selçuk BAŞAK 08501008

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Şekil Tanıma Final Projesi. Selçuk BAŞAK 08501008 Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Şekil Tanıma Final Projesi Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim uygulama ve kaynak kodları ektedir.

Detaylı

Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Bir Ortamın İnsan Yoğunluğunun Hesaplanması

Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Bir Ortamın İnsan Yoğunluğunun Hesaplanması Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Bir Ortamın İnsan Yoğunluğunun Hesaplanması Calculating The People Density Of An Environment Using Image Processing Tecniques Fatih Ahmet ŞENEL 1, Sezai TOKAT 2 1

Detaylı

Enerji Dışı İthalatımızın Petrol Fiyatları ile İlişkisi

Enerji Dışı İthalatımızın Petrol Fiyatları ile İlişkisi Enerji Dışı İthalatımızın Petrol Fiyatları ile İlişkisi Türkiye ithalatının en çok tartışılan kalemi şüphesiz enerjidir. Enerji ithalatı dış ticaret açığının en önemli sorumlusu olarak tanımlanırken, enerji

Detaylı

Mahmut SİNECEN ve Metehan MAKİNACI* Geliş Tarihi/Received : 16.07.2009, Kabul Tarihi/Accepted : 08.03.2010

Mahmut SİNECEN ve Metehan MAKİNACI* Geliş Tarihi/Received : 16.07.2009, Kabul Tarihi/Accepted : 08.03.2010 Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Cilt 16, Sayı 2, 2010, Sayfa 149-153 Agregaların Temel Şekil Özellikleri Kullanılarak Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Sınıflandırılması Classification

Detaylı

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Bölümü oner@isikun.edu.tr 1. Adı Soyadı : Mustafa Mengüç ÖNER 2. Doğum Tarihi : 01.02.1977 3. Unvanı : Doçent Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖĞRENİM

Detaylı

SU KAÇAKLARININ COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMĐ TABANLI TESPĐTĐ: ANTALYA SU VE ATIKSU GENEL MÜDÜRLÜĞÜ UYGULAMALARI

SU KAÇAKLARININ COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMĐ TABANLI TESPĐTĐ: ANTALYA SU VE ATIKSU GENEL MÜDÜRLÜĞÜ UYGULAMALARI TMMOB COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMLERĐ KONGRESĐ 2009 02-06 Kasım 2009, Đzmir SU KAÇAKLARININ COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMĐ TABANLI TESPĐTĐ: ANTALYA SU VE ATIKSU GENEL MÜDÜRLÜĞÜ UYGULAMALARI T. Özden, E. Demirbaş, Đ. Demirel

Detaylı

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI Merve ARABACI a, Miray BAYRAM a, Mehmet YÜCEER b, Erdal KARADURMUŞ a a Hitit Üniversitesi, Mühendislik

Detaylı

Askeri Hedeflerin Radar Ara Kesitlerinin (RCS) Hesaplanması ve Görünmezlik (Stealth) Tekniklerinin Geliştirilmesi

Askeri Hedeflerin Radar Ara Kesitlerinin (RCS) Hesaplanması ve Görünmezlik (Stealth) Tekniklerinin Geliştirilmesi Askeri Hedeflerin Radar Ara Kesitlerinin (RCS) Hesaplanması ve Görünmezlik (Stealth) Tekniklerinin Geliştirilmesi RCS Hesaplamaları Levent GÜREL 1 Uçak, helikopter, roket veya gemi gibi büyük geometrilerin

Detaylı

Biyometrik İris Sınıflandırma Sistemleri

Biyometrik İris Sınıflandırma Sistemleri Biyometrik İris Sınıflandırma Sistemleri Emre Dandıl 1, Küçük İbrahim Kaplan 2 1 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Programcılığı Bölümü, Bilecik 2 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi,

Detaylı

LED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ. İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı

LED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ. İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı LED IŞIK KAYNAKLARININ RENK SICAKLIĞININ GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK BELİRLENMESİ İsmail Serkan Üncü, İsmail Taşcı To The Sources Of Light s Color Tempature With Image Processing Techniques

Detaylı

Bu makalede, rulman üretim hattının son

Bu makalede, rulman üretim hattının son BİLGİSAYARLI GÖRÜNTÜ YARDIMIYLA RULMAN HATALARININ DENETİMİ Arda MOLLAKÖY 0814046@student.cankaya.edu.tr Sibel ÇİMEN c0814016@student.cankaya.edu.tr Emre YENGEL Mekatronik Mühendisliği e.yengel@cankaya.edu.tr

Detaylı

Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi

Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi YDGA2005 - Yığma Yapıların Deprem Güvenliğinin Arttırılması Çalıştayı, 17 Şubat 2005, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara. Güçlendirme Alternatiflerinin Doğrusal Olmayan Analitik Yöntemlerle İrdelenmesi

Detaylı

UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ

UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ UZAYSAL VE DOLU GÖVDELİ AŞIKLARIN ÇELİK ÇATI AĞIRLIĞINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ Mutlu SEÇER* ve Özgür BOZDAĞ* *Dokuz Eylül Üniv., Müh. Fak., İnşaat Müh. Böl., İzmir ÖZET Bu çalışmada, ülkemizde çelik hal

Detaylı