T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ"

Transkript

1 T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ HAREKETSĠZ HASTALAR ĠÇĠN GERÇEK ZAMANLI GÖZ KIRPMA ĠLETĠġĠM SĠSTEMĠ TASARIMI VE UYGULAMASI Orhan ÖZYURT YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Anabilim Dalı Ocak-2012 KONYA Her Hakkı Saklıdır

2

3 TEZ BĠLDĠRĠMĠ Bu tezdeki bütün bilgilerin etik davranıģ ve akademik kurallar çerçevesinde elde edildiğini ve tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalıģmada bana ait olmayan her türlü ifade ve bilginin kaynağına eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm. DECLARATION PAGE I hereby declare that all information in this document has been obtained and presented in accordance with academic rules and ethical conduct. I also declare that, as required by these rules and conduct, I have fully cited and referenced all material and results that are not original to this work. Orhan ÖZYURT Tarih:

4 ÖZET YÜKSEK LĠSANS TEZĠ HAREKETSĠZ HASTALAR ĠÇĠN GERÇEK ZAMANLI GÖZ KIRPMA ĠLETĠġĠM SĠSTEMĠ TASARIMI VE UYGULAMASI Orhan ÖZYURT Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Anabilim Dalı DanıĢman: Yrd. Doç. Dr. Fatih BAġÇĠFTÇĠ 2012, 101 Sayfa Jüri DanıĢman: Yrd. Doç. Dr. Fatih BAġÇĠFTÇĠ Prof. Dr. ġirzat KAHRAMANLI Prof. Dr. Hakan IġIK Bu tez çalıģmasında, hareketsiz hastaların normal veya acil durumlarda, göz kırpma davranıģlarıyla kendilerinden uzaktaki kiģilerle iletiģim kurmalarını sağlayacak, görüntü iģleme tabanlı bir sistem geliģtirilmiģtir. Bir kamera yardımıyla alınan hastanın ön yüz görüntüsünden, görüntü iģleme teknikleriyle göz özellikleri çıkarılmıģ ve bundan sonra kırpma davranıģları yakalanmıģtır. Bu aģamadan sonra kısa ve uzun menzilli kablosuz iletiģim yöntemleri kullanılarak, yakalanan davranıģa karģılık gelen mesajlar tanımlanan kiģi veya kiģilere iletilmiģtir. Yakalanan görüntülerdeki yüz ve göz bölgesinin tespit edilmesinde Haar sınıflayıcı (Haar classifier), göz kırpma hareketlerin algılanmasında ise dairesel Hough dönüģümü yöntemleri kullanılmıģtır. Bu teknikler uygulanırken intel açık kaynaklı bilgisayar görme kütüphanesi (open source computer vision library - OpenCv) aracından yararlanılmıģtır. Mesajların iletilmesi aģamasında kısa mesafede endüstriyel, bilimsel ve medikal (industrial, scientific and medical - ISM) bandında çalıģan radyo frekans (radio frequency - RF) alıcı vericiler, uzun mesafede ise Google Android iģletim sistemi yüklü, gezici iletiģim için küresel sistem (global system for mobile communication - GSM) özellikli kiģisel dijital yardımcı (personel digital assistant - PDA) aracılığıyla kısa mesaj servisi (short message service - SMS) yöntemi kullanılmıģtır. Sonuç olarak, yüzdeki göz özelliklerinin çıkarım ve takibi, göz kırpmalarının yakalanması için yapılmıģtır. Elde edilen veriler değerlendirilerek gerekli durumlarda iletiģim cihazları vasıtasıyla mesajlar karģı tarafa transfer edilmiģtir. Anahtar Kelimeler: Görsel hasta izleme, görüntü iģleme, göz kırpması algılama, göz takibi, gsm tabanlı iletiģim, insan makine ara yüzü, makine görmesi, radyo frekans iletiģim, yardımcı teknoloji, yüz bulma. iv

5 ABSTRACT MS THESIS REAL TIME EYE BLINK COMMUNICATION SYSTEM DESIGN AND APPLICATION FOR IMMOBILE PATIENTS Orhan ÖZYURT THE GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCE OF SELÇUK UNIVERSITY THE DEGREE OF MASTER OF SCIENCE IN ELECTRONIC AND COMPUTER SYSTEMS EDUCATION Advisor: Asst. Prof. Dr. Fatih BAġÇĠFTÇĠ 2012, 101 Pages Jury Advisor: Asst. Prof. Dr. Fatih BAġÇĠFTÇĠ Prof. Dr. ġirzat KAHRAMANLI Prof. Dr. Hakan IġIK In this study, an image processing based system developed as a task for immobile patients. Patients can communicate with people who look away from them by eye blink patterns through this project. eye features extracted with image processing techniques from frontal facial images of patient, captured by a digital camera and then eye blink events of patient detected by system. As second stage of project, short and long range communication techniques used for transmission of messages corresponding captured eye blink patterns to determined person or persons. Haar cascade classifier used for detecting face and eye region on captured images. About perception of movement on region of captured face features, circular Hough transform algorithm used. When performing this methods, utilized from intel open source computer vision library (OpenCv). At the stage of message transmission, in short range industrial, scientific and medical (ISM) band radio frequency (RF) receiver and transmitter used. For long range wireless transmission of messages, Google Android powered personal digital assistant (PDA) used as global system for mobile communication (GSM) module for send short message service messages (SMS) to target device. As a result, eye features on human face extracted and tracked for capture blink patterns. Obtained data evaluated and at neccessary stuations determined messages transfered to target devices using by communication devices. Keywords: Assistive technology, eye blink detection, eye tracking, face detection, gsm based communication, human machine interface, image processing, machine vision, radio frequency communication, visual patient monitoring. v

6 ÖNSÖZ Yüksek lisans eğitimim boyunca, çalıģmalarımda bana sabırla yol gösteren saygıdeğer hocam Yrd. Doç. Dr. Fatih BAġÇĠFTÇĠ ye en içten saygı, sevgi ve teģekkürlerimi sunuyorum. Hayatım boyunca beni maddi ve manevi olarak destekleyen aileme tüm kalbimle teģekkür ediyor ve her zaman yanlarında olmayı diliyorum. Orhan ÖZYURT KONYA-2012 vi

7 ĠÇĠNDEKĠLER ÖZET... iv ABSTRACT... v ÖNSÖZ... vi ĠÇĠNDEKĠLER... vii SĠMGELER VE KISALTMALAR... ix 1. GĠRĠġ Tez Projesinin Önemi Tez Projesinin Amacı Tez Projesinin Özgün Yönü Tezin Organizasyonu KAYNAK ARAġTIRMASI MATERYAL VE YÖNTEM Kamera Radyo Frekans Alıcı-Verici Cihazlar RFM70 Transceiver (Telsiz) Google Android PDA nın Bilgisayardan Kontrol Edilmesi Android hata ayıklama köprüsü - ADB kurulumu ve kullanımı GPS Donanımının Projedeki Önemi SPI ĠletiĢim Protokolü Evrensel Seri Yol (Universal Serial Bus - USB), Evrensel Asenkron Alıcı/Verici (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter - UART) DönüĢtürücü Karakter LCD Mikrodenetleyiciler PIC18F4550 Mikrodenetleyicisi PIC16F628A Mikrodenetleyicisi Bazı Görüntü ĠĢleme Teknikleri Görüntü aritmetiği Noktasal operasyonlar Geometrik operasyonlar Haar kaskad sınıflayıcı Adaboost SVM (destekçi vektör makinesi) Optical flow (optik akıģ) GeliĢtirilen Makine Görme Yazılımı Yazılım akıģ diyagramı Yazılımın ekran görüntüleri Yazılımın ayarlar menüsü Tasarlanan USB - RS232 Köprü ve Verici Devresi Tasarlanan Alıcı Cihaz Devresi vii

8 3.13. OluĢturulan Sistemin Genel Yapısı ARAġTIRMA SONUÇLARI VE TARTIġMA Göz Kırpma ĠletiĢim Sisteminin Genel Yapısı ve Gelinen Nokta Deneysel Sonuçlar Sonuçların Diğer ÇalıĢmalarla KarĢılaĢtırılması SONUÇLAR VE ÖNERĠLER Sonuçlar Öneriler KAYNAKLAR EKLER ÖZGEÇMĠġ viii

9 SĠMGELER VE KISALTMALAR Simgeler fps : Frame per second (saniyedeki kare sayısı) GB : Gigabyte MHz : Mega hertz m : Metre ma : Mili amper V : Volt Kısaltmalar ADB : Android debug bridge (Andorid hata ayıklama köprüsü) ALS : Amyotrophic lateral sclerosis (Motor nöron hastalığı) ASIC : Application specific integrated circuit (Uygulamaya özel yonga) ASK : Amplitude shift keying (Genlik kaydırma modülasyonu) CCD : Charge coupled device (ġarj bağlantılı aygıt) CCS : Custom computer services Ltd. CMOS: Complementary metal oxide semiconductor DSP : Digital signal processor (Dijital sinyal iģler) FPGA : Field programmmable gate array (Yerel programlanabilir kapı dizisi) GĠ : Görüntü iģleme GPRS : General package radio service (Genel paket radyo servisi) GPS : Global positioning system (Küresel konum belirleme sistemi) GSM : Global system for mobile communication (Gezici iletiģim için küresel sistem) HKS : Haar kaskad sınıflayıcı IRQ : Interrupt Request (Kesme Ġsteği) ISM : Industrial, Scientific and Medical (Endüstriyel, Bilim ve Medikal) LCD : Liquid crystal display (likit kristalli ekran) OS : Operating system (iģletim sistemi) PDA : Personal digital assistant PICC : Peripheral interface controller C RAM : Random Access memory (rastgele eriģimli bellek) RF : Radyo frekans ROI : Region of interest (Ġlgilenilen bölge) SDK : Software development kit (Yazılım geliģtirme kiti) SMS : Short message service (Kısa mesaj servisi) SVM : Support vector machine (Destekçi vektör makinesi) UHF : Ultra high frequency (Ultra yüksek frekans) USB : Universal serial bus (evrensel seri yol) ix

10 1 1. GĠRĠġ Hastane veya ev ortamında, hastaların acil veya normal hallerdeki ihtiyaçları için istenilen kiģilere bilgi vermek amacıyla hâlihazırda kullanılmakta olan birçok çağrı sistemi bulunmaktadır. Bu sistemler en genel Ģekilde hastanın elindeki kumandada veya yanındaki duvara monte edilmiģ bir panelde yer alan butona basmasıyla tetiklenir. Bu tetikleme tuvalet, banyo gibi yerlerde bir ipin çekilmesi Ģeklinde de yapılabilmektedir. Tetikleme ardından hastanın oda numarası bilgisi kablolu veya kablosuz olarak ana çağrı cihazına ve/veya hemģireler üzerinde bulunan çağrı cihazlarına aktarılmaktadır. Tez çalıģmasında kullanılan bilgisayar görme teknikleri sayesinde, sadece kameradan alınan görüntü bilgisiyle sistem tetiklenecek ve böylece hastanın göstermesi gereken fiziksel aktivite minimuma indirgenmiģ olacaktır. Diğer yandan hastanın kendi vücudundan baģka bir araca gereksinimi kalmadan çağrı iģlemini gerçekleģtirebilmesi sağlanmıģ olacaktır. Böylece hastanın el kumandasını yere düģürmesi, yatak baģı çağrı paneline veya çağrı ipine eriģememesi gibi durumların önüne geçilmiģ olacaktır. Kaldı ki hareket kabiliyeti minimum olan bir hastanın bu Ģekilde bile hemģire ile iletiģim kurması mümkün değildir. Fakat geliģtirilecek sistemle birlikte sadece göz kırpma hareketleriyle hasta iletiģim kabiliyeti kazanacaktır. Hastaların kapalı devre bir izleme sisteminden sağlık görevlileri tarafından izlenmesi ve acil bir durumda harekete geçmeleri de geleneksel çağrı sistemlerine göre daha iyi bir çözüm olabilir. Fakat bu durumda insanlardan makineye el veriģli bir davranıģın gösterilmesi beklenmiģ olur. Bu problem tam olarak bilgisayar teknolojisinin kullanılabileceği bir alandır. Böylece hastaların daha güvenli bir tedavi süreci geçirmeleri sağlanmıģ olacaktır Tez Projesinin Önemi Tez çalıģması, bir anlamda akıllı kameralar yardımıyla hasta gözetiminin baģlangıcı niteliğindedir. Görme ve analiz süreçlerini kendi içinde barındıran düģük maliyetli akıllı kameralar sayesinde hastaların hareketleri hızlı ve sürekli bir Ģekilde gerçek zamanlı olarak değerlendirilebilinecek ve gerektiği zaman hasta bakıcı veya hemģirelerin olaya müdahale etmeleri sağlanacaktır. Böylece hastaların sürekli gözetimi hasta mahremiyetini göz ardı etmeksizin gerçekleģtirilmiģ olmaktadır. Ayrıca hareket

11 2 edemeyen konuģamayan hastaların bilgisayarlı görme teknikleri sayesinde diğer kiģilerle uzaktan iletiģim kurabilmeleri gerçekleģtirilmiģ olacaktır. Teknolojinin geliģim süreci düģünüldüğünde, gelecekte akıllı kamera veya robot sistemlerinin hastaları gerçek zamanlı olarak gözetim altında tutmaları kaçınılmaz gözükmektedir. Bu alan aynı zamanda yapay zekânın uzman sistemler alanını da yakından ilgilendirmektedir. Uzman sistem algoritmaları ile donatılmıģ, algılama aģamasında da yine yapay zekâdan yararlanılmıģ bir akıllı kamera sisteminin hastane genelindeki hızlı bir çalıģma ağıyla olan iliģkisi gelecekte var olacak bu yapının temellerini oluģturmaktadır. Bahsedilen iletiģim sistemi, hareketsiz olarak yaģamlarını sürdürmek zorunda olan insanların hayatını önemli ölçüde kolaylaģtıracak çok yönlü bir projedir. Evde ve hastanede geniģ kullanım alanı bulacak bu sistem, yapay zekâ, mekatronik gibi disiplinlerin katkısıyla sürekli olarak geliģtirilebilecek bir yapının temelini teģkil etmektedir Tez Projesinin Amacı Hareket kabiliyetlerindeki zayıflık nedeniyle diğer insanlarla iletiģim kurarken güçlük çeken kiģilerin, göz kırpma davranıģları vasıtasıyla, mesajlarının karģı tarafa iletilmesini mümkün kılacak, görüntü iģleme tabanlı olan gerçek zamanlı ve kiģiselleģtirilebilen bir sistemin geliģtirilmesi bu çalıģmanın temel amacını oluģturmaktadır. Bunun için hastanın yanındaki bir görüntü yakalama ve iģleme istasyonunun yanında mesajın iletileceği yerde de alıcı cihazlar kullanılarak kablosuz iletiģim tekniklerinden yararlanılmıģtır. Ġnsan sağlığı, bilimsel araģtırmaların büyük çoğunluğunun temelini teģkil eden önemli bir konu olarak bu araģtırmaya da yön veren asıl sebeplerin baģındadır. Bu bağlamdaki önemli konulardan biri de hastane ortamında hastaların kaliteli bir biçimde gözetim altında tutulmalarıdır. Yatarak tedavi gören hastalara acil durumlar karģısında en kısa sürede müdahale edilmesi hasta hayatı açısından büyük önem taģımaktadır. Bunun için hemģirelerin acil olaylarda hızlı bir Ģekilde hastanın durumu hakkında bilgilendirilmeleri gerekmektedir. Bu amaçla çağrı sistemleri kullanılmaktadır. Bu sistemler, hastanın veya refakatçinin hemģireye haber verebilmesi amacıyla, kullanıcı panelleri içerir. Bu panellere sadece dokunmak suretiyle komut verilebilmektedir.

12 3 Yanında kendisine refakat edecek birisi bulunmayan ve hareketsiz olarak yatan hastalarla etkileģim konusu, bu hastaların bulundukları durum itibariyle çok önemlidir. Zira acil durumlarda dahi kısmi olarak vücudunu kullanamayan, engelli olan veya yaģlılık sebebiyle hareket güçlüğü yaģayan kiģiler, diğer insanlarla iletiģim kurmakta güçlük çekmektedirler. GeçmiĢte vücut hareketlerinin bilgisayar sistemleri tarafından tanımlanabilmeleri için giyilebilir donanımlar çokça kullanılmıģtır. Günümüzde ise iģlemci teknolojisinin ve yazılımsal imkânların geliģmesi sayesinde, tek bir kamera yardımıyla en temel Ģekilde uygulanabileceği gibi birden çok kamerayla stereo görüģ tekniklerinin kullanılmasıyla da vücut hareketleri bilgisayar sistemleri tarafından algılanabilmektedir. Bu geliģme insan bilgisayar etkileģimi, robot kontrol, sanal gerçeklik, enteraktif grafik alanlarında kendisini göstermektedir. Bu geliģmelerin hastanın enteraktif izlenmesi noktasında ele alınması, hastalara daha güvenli ortamların oluģturulmasını ve onların her an hasta özel yaģamını tehdit etmeden gözetim altında tutulmalarını sağlayacaktır. Bu projede, bir kamera ile alınan hasta görüntüsü, görüntü iģleme teknikleriyle analiz edilmiģ ve gereken durumlarda hastanın mesajı istenilen kiģilere bildirilmiģtir. Hastanın belirli göz kırpma hareketleri karģısında sistem aktif duruma geçmektedir ve bu hareketler hastaya önceden öğretilmiģtir. Sistem hemģirenin çağırılması gerektiği herhangi bir durumda kullanılabilmektedir. Bunun için hastanın göz kırpma kural dizileri belirlenmiģtir. Bu özel dizilimler hasta tarafından gerçekleģtirildiğinde, hastanın durumu hakkında bilgiler iletilmektedir. Sistemin kiģiselleģebilir esnek bir yapıda olması geniģ bir kitleye fonksiyonel Ģekilde hitap edebilmesini sağlayacaktır. HemĢire gerekirse sisteme hastanın icra edeceği kırpma sıralamasını girebilmektedir ve böylece sistem hastaya göre Ģekillendirilebilir. ĠletiĢim sistemi sayesinde, sürekli olarak hastanın yanı baģında olmuģçasına, hastayla bir etkileģim süreci oluģturulmuģtur. Bu amaçla kablosuz iletiģim protokollerden faydalanılmıģtır. Alıcı tarafında kullanılan kablosuz cihazlar hareketsiz kiģinin gönderdiği mesajı hedef kiģiye ulaģtırmaktadır. Ayrıca hastanın durumunun elvermeyeceği veya hasta için zahmetli olacak bir algılayıcı yerleģtirme durumu yoktur. Bu da kamera gibi bir giriģ aygıtı kullanmanın avantajlı yönüdür. Çünkü kolay bir Ģekilde komutlar değerlendirme sürecinin olacağı bilgi sistemine iletilmektedir.

13 Tez Projesinin Özgün Yönü Ulusal tez merkezinde eye blink - göz kırpma, göz izleme - eye tracking, eye Mouse göz iģaretçi, eye cursor göz sürgü, eye gaze bakıģ noktası, eye disable göz engelli anahtar kelimeleriyle yapılan taramada sadece sağlık bilimleriyle (çoğunlukla nöroloji konu baģlıklı) ilgili çalıģmalara ulaģılabilmektedir veya tez çalıģması bulunamamaktadır. Dolayısı ile göz kırpma iletiģim sistemi ile ilgili olarak daha önce ülkemizde araģtırma yapılmamıģtır veya çok yeni bir araģtırma konusudur. Bu çalıģmada kullanılan yöntemlerde, konuyla ilgili yapılan yabancı kökenli araģtırmalara yönelik olarak özgün noktalar bulunmaktadır. Bunlardan ilki kullanılan görüntü iģleme algoritmasıdır. Görüntü üzerinde istenen özelliklerin çıkarımı aģamasında kullanılan yöntem Haar wavelet (haar dalgacık) matematik tekniğinden yararlanılarak görüntü iģlemede nesne tanıma problemlerinde kullanılan, ismini kendisini ortaya çıkaran kiģiden alan Haar sınıflayıcı yöntemdir. Çıkarılan nesneler üzerinde Hough dönüģümü kullanılarak göz kırpma özelliği belirlenmiģtir. Literatürde bulunan çalıģmalardan farklı olarak, bu proje kablosuz iletiģim teknolojisini de kullanmıģtır. Bunun için ücretsiz iletiģim imkanı sunan ve kapalı alanda 30 m, açık alanda 100 m mesafede kullanılabilen endüstriyel, bilimsel medikal (Industrial, Scientific and Medical - ISM) bandında RF alıcı vericiler kullanılmıģtır. Ayrıca, daha uzun mesafelerde, duruma göre daha kullanıģlı olabilecek SMS yöntemi de kullanılmıģtır Tezin Organizasyonu Bu tez çalıģması 5 bölümden oluģmaktadır. Her bir bölüme bakılırsa; Birinci bölümde, incelenen problemin ne olduğu tanımlanarak mevcut sistemlerle karģılaģtırılmıģtır. Bu problemin çözümünde görüntü iģleme tekniklerinin getirileri belirlenmiģtir. Hastalara tanınacak iletiģim olanakları sıralanmıģ ve literatürde bulunan çalıģmalara göre hangi özgün noktaları barındırdığına değinilmiģtir. Ġkinci bölümde, tez çalıģmasında konu edinilen problemin çözümüne iliģkin olan önceki çalıģmalar ele alınmıģtır. Bu çalıģmaların amaçlarının ne olduğu, çalıģmalarda izlenen yöntemler ve alınan sonuçlar belirtilmiģtir. Üçüncü bölümde, araģtırmanın amacına ulaģabilmek için kullanılan materyaller açıklanarak kullanılan yöntemler belirtilmiģtir. Bunlar arasında kullanılan kaynak resim

14 5 türleri, geliģtirilen programın akıģ diyagramı, kullanılan görüntü iģleme yaklaģımları vardır. Dördüncü bölümde, tez çalıģması sırasında elde edilen sonuçlar açıklanmıģtır. Varılan sonuçların literatürde bulunan diğer çalıģmalarla karģılaģtırılması yapılmıģtır. Ortaya çıkan farkların muhtemel sebepleri belirtilmiģtir. BeĢinci bölümde, elde edilen sonuçlar özet olarak verilmiģ ve ileride yapılacak araģtırmalara temel teģkil edecek bilgiler verilmeye çalıģılmıģtır.

15 6 2. KAYNAK ARAġTIRMASI Ağır derece engelli hastaların bilgisayar eriģimi veya insan makine ara yüzü adı altında uzun yıllardan beri birçok çalıģma gerçekleģtirilmiģtir. Bu çalıģmalar zaman içinde, elektrotlar yardımıyla vücuttaki elektriksel sinyallerin alınarak iģlenmesi aģamasından kameralar yardımıyla bu iģlemin gerçekleģtirilmesine doğru bir yol izlemiģtir. Kamera yardımıyla kafa, göz bebeği ve göz kırpması parametrelerinin okunması sırasında, kask veya gözlük benzeri kafa ile birlikte hareket eden platforma yerleģtirilen görüntü alma aygıtları kullanılmıģtır. Son zamanlarda yapılan çalıģmalarda ise genelde uzaktaki bir kameradan alınan görüntüler iģlenerek daha kullanıģlı bir yapı geliģtirilmiģtir. Bu yeni yapı beraberinde, hareketli kafanın gözün tanınması sırasında ortaya çıkan fazladan iģlemlerin yapılmasını gerektirmiģtir. Dolayısıyla artık göz, yakalanan karelerin aynı kısmında olmayacak sürekli değiģen bir konuma sahip olabilecektir. Görüntü iģleme teknikleriyle ilgili akademik yayınlar, çok eskilerden beri araģtırmacıların ilgi odağı olmuģtur. Günümüzde de güvenlik, sağlık askeri gibi birçok alanda gittikçe yaygınlaģan bir uygulama alanı bulmaktadır. Görüntü iģleme tekniklerinin, engelli hastaların iletiģim imkânlarını geliģtirmeye yönelik kullanılmasını konu alan birçok çalıģma gerçekleģtirilmiģtir. (Colombo ve ark., 1995) Ġnsan makine etkileģimine geliģmiģ bir yaklaģımla bakılmıģtır. Bu yaklaģımda kullanıcı hareketlerini çevirmek amacıyla bilgisayar görme teknikleri kullanılmıģtır. YaklaĢımın temel fikrini görsel konumlandırma için kafa hareketleri ve içerik seçme için de göz bebeği pozisyonlarının belirlenmesi amaçlarının birleģtirilerek grafiksel insan bilgisayar ara yüzünde kullanmak oluģturmaktadır. (Betke, 2002) Camera Mouse sistemi ağır engelli olan hastalara için bilgisayar eriģimi sağlamak amacıyla geliģtirilmiģtir. Sistem bir video kamerayla bilgisayar kullanıcısının hareketlerini takip etmekte ve bunları ekrandaki fare iģaretçisinin hareketleri olacak Ģekilde çevirmektedir. ÇalıĢmanın sonucunda engelli kullanıcıların mesaj oluģturması ve internette gezinmeleri sağlanmıģtır. (Corno ve ark., 2002) Ġnsanların özel ihtiyaçlarına yardımda bulunmak toplumun önem verdiği bir konudur ve teknolojinin geliģmesine karģılık sürekli yeni uygulamalar bu konuyla ilgilenmektedir. Bu çalıģmada göz takip metoduyla en önemli özellikleri basitlik ve satın alınabilirlik olan kullanıcının bakıģlarının bilgisayar girdisi olarak kullanılıp ekranın belli noktalarının seçilmesini sağlayan bir sistem tanımlanmıģtır.

16 7 (Hansen ve ark., 2002) ÇalıĢmada günlük yazma iģinde kullanılabilecek, kullanıģlı bir göz takip sistemi web kamerasıyla gerçekleģtirilmiģtir. Ekranda yazı yazmada doğal bir dilin gereksiz olduğu savunularak bakıģ takibinde düģük bir çözünürlüğün yeterli olacağı savunulmuģtur. Buna bağlı olarak kullanılacak parçaların maliyetleri de düģmüģtür. DüĢük bir görüntü kalitesi dolayısıyla gözü takip etmek için güçlü tekniklerin kullanılması gerekmiģtir. Mean-Shift renk takibi ve aktif görünüm modeli gerçek zamanlı takip amacıyla kullanılan araçlardır. (Wei-Gang ve ark., 2007) ÇalıĢma otomatik bir göz kırpma çevirmen sistemini ağır engelli insanlar için önermektedir. Öncelikle SVM uygulanmıģ ve ardından kalıp karģılaģtırma algoritmasıyla göz tespit dilmiģ ve ardından göz kırpması takip edilmiģtir. Ardından göz kırpma davranıģı ikilik sisteme çevrilerek kodlanmıģtır. Ardından göz kırpma sıralaması insan makine arayüzü için bir komuta çevrilmiģtir. (Ünlütürk ve Atay, 2010) HemĢire çağrı sistemlerinde bir çok geliģme olduğunu fakat bu sistemler arasında bir entegrasyon sorunu olduğunu belirtmektedir. Bir LAN ortamında tüm bu cihazları bir araya getirecek bir SEE adında yazılım uygulaması gösterilmiģtir. SEE genel olarak dört çeģit uygulamayı desteklemektedir. Bunlar arasında olay yayınlama adlı uygulamalar cihazlardan olayları LAN ağına yayınlar. Diğer uygulamalar da abone kaynak sağlayıcı ve tüketici uygulamalarıdır. Böylece cihazların sağlıklı Ģekilde haberleģmeleri için yeni bi platform oluģturulmuģtur. (Datong ve ark., 2007) Bilgisayar görmesi ve makine öğrenmesinin öncelikli bir klinik göreve uygulanması olan çalıģma yaģlı kiģilerin güvenliğinin geliģtirilmesidir. Kamera network ve otomatik kaçıģ algılama algoritması ile desteklenmiģ akıllı bir görüntüleme sistemi amaçlanmıģtır. Akıllı görüntüleme sistemi 23 kamerayı takip ederek kaçma durumunu tespit ettiğinde hasta bakıcılara alarm vermektedir. Denemeler sırasında sistemin çoklu kamera avantajı sayesinde kaçıģ giriģimlerini %100 baģarıyla bildirdiği görülmüģtür. (Nakajima, 2009) Halen aktif olan kablosuz teknolojiler ve giyilebilen biosensörler sağlık hizmetleri uygulamaları açısından değerlendirilmiģtir. Birçok durumda kablosuz iletiģim sensörler ve monitör arasında noktadan noktaya gerçekleģmektedir. Bu çalıģmada kablosuz bir ağ sağlık hizmetleri uygulamaları için önerilmiģtir. Bu ağ hastanede birçok kullanıģlı fonksiyon sunmaktadır. Bu fonksiyonlar arasında kablosuz hemģire çağırma ve devamlı hareket ve biyolojik bilgi aktarımı vardır. Bu amaçla saat tipi bir sıcaklık ve nabız sensörü kullanılmıģtır.

17 8 (Knight ve ark., 2008) El hareketi tanıma etkileģimli teknoloji sandalye alarmı, hastaların sandalye ve tekerlekli sandalyeden tutunmaya yönelik el hareketlerinin algılanmasıyla düģmelerini önlemek için geliģtirilmiģtir. Hasta düģmeleri hastanedeki hasta yaralanmalarının büyük sebeplerinden biridir. Kullanılan yatak çıkıģ alarm sistemlerinin eksiklerini kapatmayı amaçlayan sistem sunulmuģtur. (Yamada ve Fukuda, 1986) Hastalar için göz hareketleriyle kontrol edilen göz kelime iģlemcisi çalıģmasını konu almaktadır. Dakikada sekiz kelime giriģine ve hemģire çağırma fonksiyonuna sahip olan sistemin kurulumu beģ dakika almaktadır ve hemģirelerce kullanım kolaylığı onaylanmıģtır. (Du ve Li, 2000) Sanal gerçeklik ve interaktif grafik alanında insan ve bilgisayar arasındaki iletiģimin önemi gittikçe artmaktadır. Bu çalıģmada gerçek zamanlı bir insan bilgisayar etkileģimi için el iģareti tanıma ve el izleme teknikleri açıklanmaktadır. Tek bir kamerayla el hareketinin tanındığına vurgu yapılmıģtır. (Sen ve ark., 2005) Daha önce yazılım olarak geliģtirilmiģ el hareketi tanımlamasının donanım tanımlama dili (HDL) kullanılarak tekrar Ģekillendirilebilir mimariye uygulamasını konu almaktadır. XILINX Virtex II FPGA kullanılarak sistem gerçeklenmiģtir. (Je ve ark., 2007) El hareketlerinin tanımlanmasıyla robot orkestranın veya bilgisayar tabanlı müzik çalma sisteminin kontrol edilmesi konu alınmıģtır. ÇalıĢmanın gerçeklenebilmesi için stereo görüģlü kamera kullanılmıģtır. Hareketin yönünü ve hareketin nerede gerçekleģtiğini tanımlayan iki özellik el hareketlerinden analiz edilmiģtir. (Verma ve Dev, 2009) Sonlu durum ve bulanık mantık tabanlı bir el hareketi tanımlama sistemi önerilmiģtir. Ġki boyutlu kullanıcı eli kenar bulma ve vektör çıkarımı yöntemleriyle bulunmuģtur. Bu veriler elin durumunu ve pozisyonunu elde etmek amacıyla kullanılmıģtır. (Göknar, 2005) Ġnsan ve bilgisayar arası etkileģimde el iģareti tanıma yöntemi hızlı ve kolay bir yoldur. GeçmiĢte el iģareti tanıma yöntemi özel eldiven ve donanımların giyilmesi gerektiğinden kullanıģsız bir yöntemdi. Günümüzde bir bilgisayar ve kamera yardımıyla artık bu iģlemler yerine getirilebilinmektedir. Bu çalıģmada bir bilgisayar ve ucuz bir kamera yardımıyla el iģaretleri tanıma uygulaması yapılmıģtır.

18 9 (Keskin, 2006) Bu çalıģmada üç boyutlu el iģareti tanımaları stereo görme teknikleri kullanılarak gerçekleģtirilmiģtir. Sistem hareketleri iletiģimsel ve komutsal olarak iki Ģekilde algılayabilmektedir. Ayrıca yeni hareketler de sisteme öğretilebilmektedir. Kamera kalibrasyon ve hareket eğitim araçları proje içinde gerçeklenmiģtir. (Biradal, 2007) kullanılan joyistik fare gibi aygıtlar yerine doğal olan el iģaretleri daha verimli bir etkileģimi mümkün kılmaktadır. Bu çalıģmanın genel konusu gerçek zamanlı, düģük maliyetli, görüntü tabanlı bir el hareketi tanımlama sistemi gerçekleģtirmektir. GerçekleĢtirilen etkileģim sisteminin tek kullanıcılı robot kontrolü ve insan bilgisayar etkileģimi amaçlı kullanılacağı öngörülmüģtür. (Krolak ve Strumillo, 2008) Son yıllarda insan bilgisayar etkileģim sistemlerinde makinelerle daha doğal yollardan etkileģimin sağlanmasına yönelik teknikler ilginin arttığı araģtırma konuları olmuģtur. Bu tip sistemler yaģlı ve engelli insanlar için önem arz etmektedir. ÇalıĢmada görme tabanlı bir sistem aracılığıyla uzun istekli göz kırpma hareketlerinin tespit edilmesi ve insan makine etkileģimi için kullanılması tanımlanmıģtır. (Su ve ark., 2008) ÇalıĢmada ağır özürlü olan insanların, göz kırpma hareketlerinin çevrilmesi sayesinde bilgisayar kullanabilmesi ve diğer insanlarla iletiģim kurabilmesi için geliģtirilmiģ görme tabanlı bir sistem açıklanmıģtır. Bu amaçla bir web kamera ve bilgisayar kullanılmıģtır. (Ġnce ve Yang, 2009) GeliĢtirilen sistem on yıllardan beri teknolojik olarak elveriģli olan bakıģ takibi uygulamasını yapmaktadır. Fakat hâlihazırda kullanılan sistemler pahalıdır. ÇalıĢmanın amaçlarından biri de bu maliyetlerin düģürülme yöntemlerinin araģtırılmasıdır. Göz bebeğinin tespiti için kesin ve hızlı bir algoritma öne sürülmüģtür. Tanıtılan algoritma farksal geometri üzerine kurulmuģtur. (Burke ve ark., 2001) EĢikleme, istatiksel analiz gibi özel matematiksel fonksiyonlar bu çalıģmada bilgisayar tarafından yakalanan resim karelerinin karģılaģtırılması sırasında kullanılmıģtır. Böylece göz durumundaki değiģmeler belirlenmiģ ve bunlar göz kırpmasını tespit etmek için kullanılmıģtır. Bir mantıksal seçim kuralı amaçlı kırpmaları tanımlar ve onları bir aygıtı kullanmak üzere anlamlandırır. (Akram ve ark., 2007) Bu çalıģma geliģmiģ bir bilgisayar görmesi tabanlı stratejiyi tanıtmaktadır. Bu stratejinin kullanım alanına kullanıcının yüzündeki niteliğin ucuz bir usb kamerayla alınması ve takip edilen niteliğin iģaretçi hareketine çevrilmesi

19 10 örnek olarak verilebilir. Bu çalıģmanın getirdiği kolaylıklara bakılırsa; sınırlı fiziksel hareket ile ekranın tümünde iģaretçi konumlandırması ve kullanıcıya göre kiģiselleģtirilebilen arayüz programı sıralanabilir. (Ayudhya ve Srinark, 2009) Göz kırpma dizilerinin ÇeĢitli insan davranıģlarını iģaret ettiği belirtilmiģtir. Görüntü iģleme tabanlı bir yöntemle göz kırpma davranıģı zamanlama diyagramına çevrilmiģtir. Haar cascade sınıflayıcı ve camshift yöntemleriyle yüz bölgesi takip edilmiģ ve yüzün eksen bilgisi çıkarılmıģtır. Eksen bilgisi ve gözler arasındaki iliģkiyi temel alan geliģtirilmiģ haar cascade sınıflayıcı dizisi ile gözlerin konumu belirlenmiģtir. Gözkapağı durum tespit değeri (eyelid state detection value ESD value) Ģeklinde adlandırılan yeni bir algoritma geliģtirilmiģtir. ESD değeri hesaplandıktan sonra göz kapağının açık ve kapalı durumunu incelemek amacıyla kullanılmıģtır. OluĢturulan zamana bağlı grafik insan gözünün kısa veya uzun olan göz kırpmalarını göstermektedir. (Grauman ve ark., 2001) Ġkilik anahtarı tetikleme ve seçme komutu verme iģlerini yapan iki adet video tabanlı insan makine ara yüz aracı ortaya konmuģtur. BLINKLINK ilk olanı, otomatik olarak göz kırpmalarını yakalıyor ve doğru bir Ģekilde sürelerini ölçüyor. Sistem ağır derece engelli insanların bilgisayara eriģebilmeleri için alternatif bir yol olması adına tasarlanmıģtır. Ġstemli uzun kırpmalar fare tıklama gerçekleģtirmiģtir ve istemsiz kısa kırpmalar göz ardı edilmiģtir. Sistem göz kırpma dizileri sayesinde iletiģim imkânı sunmaktadır. Uzun ve kısa göz kırpma davranıģları iģaretsel mesajlara dönüģtürülmüģtür. Ġkinci araç EYEBROECLICKER kullanıcı kaģını kaldırdığı zaman fare tıklaması oluģturmaktadır. Ġki sistemde kendilerini baģlatabilmektedir. Kareler boyunca gözü takip edip hataları düzeltmektedirler. Özel bir ıģıklandırma ihtiyacı duyulmamaktadır. Sistemler etkileģimsel oyunlarla ve heceleme programıyla test edilmiģtir. Genel tespit doğruluğu olarak BLINKLINK %95.6 ve EYEBROWCLICKER %89 ortalamayla çalıģmaktadır. (Divjak ve Bischof, 2008) ÇalıĢma gerçek zamanlı uzaktan göz kırpma parametrelerinin algılanması için bir yaklaģım sunmaktadır. Ġlk olarak geliģtirilmiģ sınıflayıcı kombinasyonu ve LucasKanade izleme yöntemi kullanılarak yüz ve gözün hareketi izlenmiģtir. Ardından detaylandırılan göz hareketi normal kayma olarak adlandırılmıģtır. Son olarak ayrık sonlu durum makinası kullanılarak göz kırpması tespit edilmiģtir. Önerilen yaklaģım bir dizi kısa video bölümünde değerlendirilmiģtir. Sonuçta iģ yerindeki sağlık bozucu etkenlerin engellenmesinde kullanılmak üzere umut verici bir göz kırpma kabiliyeti gözlenmiģtir.

20 11 (Chau ve Betke, 2005) Ağır derece engelli insanlar tarafından kullanılması için bir insan makine ara yüzü sunulmuģtur. Amyotrophic Lateral Sclerosis (Motor nöron hastalığı - ALS) gibi hastalıkları olan insanlar gözleri dıģında vücutlarının diğer hiçbir parçasını kontrol veya hareket ettirememektedir. Sunulan sistem insanların göz kırpma sıralamalarını tespit edip bunların sürelerini ölçerek bilgisayar sisteminde fare tıklaması Ģeklinde sonuçlanacak bir girdi üretmektedir. Sistem ilk birkaç saniyedeki istemsiz göz kırpmalarından gözlerin yerini tespit etmektedir ev ardından çevrimiçi bir Ģablonla gözü takip etmektedir. Eğer kullanıcıda ani bir derinlik değiģimi veya baģ hareketi olursa sistem yeniden baģlamaktadır. Sistemin çalıģması için önceden kaydedilmiģ kalıplara veya özel ıģıklandırmaya ihtiyaç yoktur. Sistem ucuz USB kameralarla saniyede 30 kare oranında çalıģmaktadır. DeğiĢik ıģık ve ortamlar gibi parametreler, geniģ Ģekilde yapılan deneylere sistemin doğruluğuna ve istemli sitemsiz göz kırpmalarının teģhisinde artıģlara öncülük etmiģtir. Sekiz kiģi üzerinde yapılan deneylerde sistemin genel tespit doğruluk yüzdesi %95.3 olmuģtur. (Puma, 2007) Doktora tezi çalıģmasında gerçek zamanlı eller serbest iletiģim sistemi sunulmuģtur. Sistem bilgisayar ekranındaki imlecin kontrolü için iki sinyali girdi olarak kullanabilmektedir. Bunlar kiģinin bakıģ yönü ve kafa hareketleridir. Ġnovatif bir algoritmanın geliģtirilmiģ olması bakıģ yönünün belirlenmesinde verimli ve doğru bir sonuç elde edilmesini sağlamıģtır. Bu algoritma göz ve kafa pozisyonlarını birleģtirerek bakıģ çizgisinin bulunmasını sağlayan gerçek zamanlı bir yaklaģımın sonucudur. Göz pozisyonu bir gözbebeği yansıma cihazı kullanılarak, kafa hareketleri de manyetik bir izleme sistemiyle takip edilmiģtir. (Heishman, 2007) Özel insan makine etkileģim ortamlarında göz çevresinin biyometrik özelliklerinin çıkarımı ve analizi için etkili ve güvenilir bilgisayar görme teknikleri geliģtirilmiģtir. ÇalıĢma yorgunluk izleme sistemi, sürücü uyarı sistemi, insan makine ara yüz sistemi gibi alanlarda kullanılabilecek kaynak bilgileri barındırmaktadır. (Fasel, 2006) Bu tez çalıģması, objelerin sıkıģtırılmamıģ gerçek zamanlı resimlerinin yerlerinin belirlenmesi, tanınması ve küçük bir yönlendirmeyle bunu öğrenmesi görevinin iģlemsel bir araģtırmasıdır. Birkaç gerçek dünya görme probleminin analitik modellerinin formüle edilmesiyle ilgilenen olasılıklı ve üretken bir bakıģ açısı izlenmiģtir. Eğitim resimlerinin bölütlemesi bilinmediği zaman, ideal anlam çıkarımı ve maksimum benzerlik öğrenmesi için bir algoritma geliģtirilmiģtir.

21 12 (Xie, 1994) göz özelliklerinin çıkarımı ve takibi bu doktora tezinin iki temel amacını oluģturmaktadır. Önerilen sistem geleneksel göz hareketi ölçme sistemlerinden farklıdır ve pahalı olmayan kiģisel bilgisayarlarla gerçekleģtirilebilir. GeliĢtirilen sistemin öne çıkan özellikleri arasında ucuzluk, yüksek doğruluk oranı, otomatik iģlem ve acısız iģlem bulunmaktadır. KöĢeleri belirleme probleminin bir sonuç fonksiyonuna küçültülmesi Ģeklinde yeni bir köģe bulma algoritması geliģtirilmiģtir. Bu tez çalıģmasında bir dizi resimde verimli olarak çalıģan bir gerçek zamanlı göz takip algoritması geliģtirilmiģtir. Göz özellilerinin tekrarlı çıkarımı için ayrık Kalman filtresi kullanılmıģtır. Küçük iģlem zamanı algoritmanın gerçek zamanlı kullanımına olanak sağlamıģtır. Göz kırpması da göz önüne alınmıģtır ve basamaklı izleme tasarımıyla tespit edilmiģtir. (Deng, 2006) Bu doktora tezinin esas amacı dinamik doğal ve kiģilerin duygusal konuģmaları sırasındaki yüz hareketlerinin yakalandığı bir veri güdümlü yüz animasyon sentezi geliģtirmektir. Çözüm üç boyutlu yüz hareketlerinin yakalanan bilgilerden sentezlenmesi Ģeklinde ele alınmıģtır. Bu çalıģma gerçekçi konuģan yüz sentezlemedeki üç aģamaya değinilmiģtir. Bunlar gerçekçi göz hareketi sentezi, doğal kafa hareketi sentezi ve etkileyici konuģma animasyonu sentezidir. Göz hareket ve kırpmalarının muhtemel bağlantıları göz önüne alarak çizim tabanlı bir yaklaģımla aynı anda sentezlenmesi gerçekleģtirilmiģtir. Sentezlenen sonuçları yakalanan göz hareketinden ayırt etmenin zor olduğu görülmüģtür. (Chandrasekaran, 2010) Yüksek lisans tezinde internet ve mobil iletiģim teknolojilerinin hangi noktaya geldiğinden bahsedilmiģ ve bu noktada mobil telefonlar aracılığıyla yaģamsal bilgilerin ölçülüp karģı tarafa aktarılmasıyla elde edilebilecek avantajlara vurgu yapılmıģtır. (Zhang, 2008) Yüksek lisans tez çalıģmasında üç teknik standart fare giriģ birimiyle karģılaģtırılmıģtır. Eye+spacebar tekniği göz ile iģaretleme ve boģluk tuģuyla seçme iģini görmektedir. Ġki göz yazma tekniği ve tespit algoritması ikinci olarak verilmiģtir. Kelime tahminine benzer Ģekilde, harf tahmini sıradaki harfleri tahmin edip onları ekran klavyesinde vurgulamaktadır. Harf tahmini kelime tahmini kadar iyi ve bazı durumlarda daha etkilidir. Algoritmanın güzel çalıģtığı gözlenmiģtir fakat bunun önceki harflerin doğruluğuna bağlı olduğu vurgulanmıģtır. (Shic, 2008) Göz takibi teknolojisinin son yüz yılda önemli ölçüde geliģtiği fakat göz takip analizinin hala baģlangıç düzeyinde olduğu vurgulanmıģtır. Doktora tezi çalıģması bu analizin ilerletilmesi aģamasında hesaplama teknikleri ve yöntemler

22 13 hakkında bilgiler vermektedir. Belirtilen yöntemlerin mevcut uygulamalardaki açıkları kapatacağı ve göz hareketlerine farklı bir soluk getireceği söylenmiģtir. (Louisa, 2005) Günün dünyasında insanların bilgi dünyasına parmağını oynatarak eriģebildiği belirtilmektedir. Evrensel ve kullanıcı dostu tasarımlar sayesinde duyma, görme ve/veya hareket bozukluğu olan insanların bile bilgisayara eriģmesinin olağan hale geldiği belirtilmiģtir. Fakat bu geliģmenin klinik ortamlarında tamamen uygulanamaması nedeniyle birden çok fiziksel engeli olan insanların bilgisayara ulaģma ve öğrenim açısından azalan fırsatlara sahip olduğu görülmektedir. Bu kapsamda dört öğrencinin klavyesiz eriģim seçenekleri kullanılarak bilgisayara eriģtiği farklı deneyler yapılmıģtır. (Soundari ve ark., 2011) EriĢilebilirlik ile ilgili konularda insanlarla teknoloji arasındaki mesafe ortadan kaldırılması veya azaltılması gerektiği belirtilmiģtir. Fakat ağır engelli kiģiler için hala üstesinden gelinmesi gereken birçok zorluğun bulunduğu belirtilmiģtir. Bu çalıģmada else serbest görevlerinin tamamlanmasında göz takibi engeller için değerli bir destek olarak sunulmuģtur. Ayrıca klavye ve fare tabanlı geleneksel uygulamalarda göz tabanlı ara yüzlerin etkileģimi artırmak için sahip olduğu potansiyel vurgulanmıģtır. Göz hareketlerine göre hareket eden ve göz kırpmalarıyla bazı olayların tetiklenebildiği bir robot geliģtirilmiģtir. (Kurylyak ve ark., 2011) Göz kırpmanın uykusuzluğun önemli bir göstergesi olduğu belirtilmiģtir. Uykusuzluk analizi veya göz kırpma tespitiyle ilgili mevcut sistemler, genellikle gözlük çerçevesinde veya özel bir kaskta yerleģtirilmiģ kameraya ihtiyaç duymaktadır ki bunun kullanıģsız ve sonuca etki eden bir yaklaģım olduğu belirtilmiģtir. Bu çalıģmada kızıl ötesi kamera tabanlı temassız sistem insan yorgunluğunu değerlendirmek için önerilmiģtir. Kızıl ötesi ıģık anahtarlaması göz bebğinin dolayısı ile göz kırpmasının her bir karede tespit edilmesini sağlamıģtır. Olması muhtemel baģ hareketleri için aktif pan-tilt ünitesi kullanılmıģtır. Algoritmanın dikkat çekici özelliği istemli göz kırpmaları istemsiz olanlardan ayırt edebilmesidir. (Kim ve ark., 2011) Bu çalıģma, bir uzaktan kamera kullanılarak gerçekleģtirilmiģ objektif görsel yorgunluk ölçümü sistemi tanıtmaktadır. Yakalanan görüntüde, sırasıyla göz ve göz bebeği görüntüleri görüntü iģleme teknikleriyle tespit edilmiģtir. Göz bebeği bölgesi dikkate alınarak büyüklük, konaklama hızı, kırpma sıklığı ve göz kapalılık zamanı gibi bilgilerin bulunabilineceği belirtilmiģtir. Bu noktalara özen gösterilmesinin altında sıklığı artmıģ göz kırpmalarının ve yavaģ göz bebeği hareketlerinin görsel yorgunluğun arttığını belirten parametreler olduğu ve

23 14 geliģtirilen sistemin de görsel yorgunluğu ölçtüğü belirtilmiģtir. Ayrıca herhangi bir cihaz giymeye gerek olmadığı ve rahatsızlığın en aza indirildiği söylemiģtir. Ayrıca kırpma tespit doğruluğu %98.8 ve göz bebeği konum tespit hatasının %1.9 olduğu dile getirilmiģtir. (Kumar ve ark., 2010) Bu araģtırma çalıģmasında, fare ve klavye kullanmada fiziksel engelleri olanlar için güçlü bir yardımcı insan makine etkileģim teknolojisi makine görme teknikleri kullanılarak geliģtirilmiģtir. ÇalıĢmanın ana konusu bir video kamera yardımıyla kafa hareketlerinden pixel koordinat çıkarımı yaparak bunu ekrana fare imleci hareketi olarak yansıtmaktır. Ġnteraktif seyrek bir optik akıģ algoritması web kamerayla yakalanan sıralı yüz resimlerin arasındaki açık hareketi hesaplamak için kullanılmıģtır. Kareler boyunca yüz ve gözlerin tespiti için Adaboost tabanlı basamaklı Haar sınıflayıcı kullanılmıģtır. Eğimli yüz resimleriyle veri kümelerinin eğitilmesine rağmen tanımlanamayan eğimli yüzlerin oluģturduğu dezavantajlar dikkatlice incelenmiģtir. Sağ ve sol göz kırpma davranıģı fare tıklamasını kontrol etmek için kullanılmıģtır. (Septanto ve ark., 2009) Bu çalıģma bilgisayar faresi benzeri bir cihaz sunmaktadır. Bu cihaz göz hareketleri ve istemli göz kırpmaları tarafından kontrol edilmektedir. Cihazın giriģinde tek kanallı electrooculogram (EOG) sinyali kullanılmıģtır. Bir çift elektrot sağ göz altı ve sol göz üstü olarak yerleģtirilmiģ ve zaman domeni sinyal analizi yapılmıģtır. (Song ve Ozawa, 1994) Son yıllarda; görüntü iģleme ile kiģisel kimlik saptama (bilgi toplumuna yapılan yüksek değerli bir hizmet ), kiģisel referans veya doğrulama için önemli bir tekniktir. Fakat bilgisayar tarafından görüntü iģleme ile bir kiģiyi tanımlamak zordur çünkü insan yüzü değiģkendir. Bunun zor olmasına rağmen; yüz görüntülerinden olan kiģisel kimlik saptama bilgisayar sisteminde ilgi çekici bir konudur çünkü bu geniģ bir uygulamadır. Bu nedenle; doğal olarak alınan bir dizi fotoğrafik görüntülerden kiģisel kimlik tanımlama için bir metot önerebiliriz. Bu metot; yüz görüntüsünden otomatik olarak oluģturulan belirgin özelliklerin karģılaģtırılması Ģeklindedir. Bu çalıģmada; insan arayüzü yaklaģımının gerçekleģtirilmesi için, ana stres, normal durumda ana yük; alınan bir dizi fotoğrafik görüntüler kullanılarak belirgin özelliklerin otomatik olarak çıkarılmasına düģmektedir. Ġlk baģta; sıralı görüntülerden, göz kırpmayı tespit ederek göz koordinatları çıkarılır. Bu koordinatlara dayanarak, tam bir yüz açıklaması tanımlanır. Sonuç olarak; bu mozaik kimlik saptamaları için

24 15 kullanılmak üzere o yüze uygulanır. Deneysel sonuçlar önerilen metodun, gerçek bir karede çok sayıda yüz görüntüsünde sağlam ve geçerli olduğunu göstermektedir. (Crisman ve ark., 1991) Göz kırpma kontrol arayüzü; bir veya her iki göz kapaklarının kapanma zamanlarına dayalı, ciddi motor bozuklukları olan kiģiler tarafından kullanılması için tasarlanmıģ bir giriģ aygıtıdır.sol ve sağ göz kapaklarının yani basit girdi anahtarlarının yeteneklerini büyük ölçüde artıran özel bilgisayar sistemin ayrılmaz bir parçasıdır. Bu çalıģmada, göz kırpma kontrol arayüzü ile kontrol edilen desteklenmiģ tekerlekli sandalye kullanan prototip sistemimizin uygulama ve ön testlerinin sonuçlarını sunuyoruz. Arayüzü, birim için komut dizisi tasarımı, tekerlekli sandalye eğitim yazımlı geliģtirme ve desteklenmiģ sandalyeyle bütünleģtirilmesi tartıģılan genel konular arasındadır. (Bobis ve ark., 1999) Bu çalıģma insan yüzünün otomatik kimlik saptaması ve analizi için bir sistemle ilgilenir.bir yüz, kiģisel özelliklerin detayları çözüldüğünde tanınabilir.bu fikir, yakın pozisyonları ve diğer ayırıcı özelliklerin parametrelerini (gözler, ağız, burun ve çene gibi) çıkarır.yüz özelliklerinin genel geometrik konfigürasyonu, ana yüz özelliklerinin konumunu ve boyutunu temsil eden sayısal veriler bir vektör tarafından tarif edilmiģtir.ġlk olarak; ardıģık görüntülerden, gözlerin kırpılması tespit edilerek, gözlerin koordinatları çıkarılır. Gözler arası mesafe ve gözlerin pozisyonu, yüz özellikleri için arama alanların boyutu ve konumunu belirlemek için kullanılmıģtır. Bu alanlarda ikili eģikleme yapılır, sistem otomatik olarak özellikleri saptamak için eģik değiģtirir. Koordinatları bulmak için ikili görüntüde süreksizlikler aranmıģtır. Deneysel sonuçlar göstermiģtir ki; gerçek sahnedeki yüz görüntüsünün çok sayıda tür için önerilen yöntem, sağlam, geçerli düģük donanım gereksinimleri ile gerçek zamanlı olarak çalıģır ve tüm süreç otomatik olarak gerçekleģtirilmiģtir. (Brandt ve ark., 2004) Bu çalıģmada sürücülerin kafa ve bunun yanında göz kırpma dizilerini gözlemlemek amacıyla görsel sürücü gözetim sistemi tanıtılmıģtır. Ölçülen bu özelliklere dayanarak sistem yorgunluk ve monotonluk belirtilerini tespit edebilmektedir. Mevcut olanlara karģı sunulan sistemin temel avantajları; standart donanımların iyi bir fiyat-performans oranı sağlamak için kullanılması, hızlı hesaplama zamanı, karanlıkta ölçüm imkânı ve monotonluğu dikkate alabilmesidir. Görüntü analizi kaba-ince bir mimarinin içerisinde gerçeklenmiģtir. Ġlk olarak sürücünün yüzü geliģtirilmiģ Haar dalgacık dizisi tabanlı olarak tespit edilmiģtir. Ardından yüz üzerinde gözler aranmıģtır ve göz bölgesinin optik akıģ analiziyle gerçekleģen göz kırpmaları

25 16 ölçülmüģtür. Sistemin performansı ideal ve doğal koģullar altında baģarıyla test edilmiģtir. (Zheng ve ark., 2009) Ġnsan-Bilgisayar Arayüzü, engelliler için araģtırma ve geliģtirme de önemli bir alan haline gelmiģtir. TaĢınabilir kablosuz bir göz hareketkontrollü Ġnsan-Bilgisayar Arayüzü; motor felçli ve çoklu uygulamalarda konuģamayan (mesela; iletiģim yardımı ve akıllı ev uygulamalarında) engelliler için kullanılması üzerine çalıģılmıģtır. Bu arayüzü dört ana bölümden oluģur: 1-Yüzey elektrotları 2- iki kanallı yükseltici 3- bir dizüstü bilgisayar (ya da bir mikro-iģlemci) 4- ZigBee kablosuz modülü. Kafa üzerinde 5 adet yüzey elektrotu kullanılarak yatay ve dikey electrooculogram (EOG) sinyalleri ölçülmüģtür. Dikey elektrotlar sağ kaģın 1 cm üzerinde ve sağ aģağı kaģın 2 cm altında, yatay elektrotlar her iki gözün 2 cm dıģına ve son elektrot kullanıcının alnına toprak niyetiyle yerleģtirilmiģtir. 2 kanallı yükseltici, enstrümantasyon yükselteçleri, bant geçiren filtreler ve kaydırma devrelerinden oluģmaktadır. Elde edilen EOG sinyalleri 250 Hz oranında iģlemci birime matematiksel morfoloji tabanlı sinyal iģleme amacıyla ve göz hareketleriyle istemli kırpmaların tespiti için gönderilmiģtir. ZigBee kablosuz iletiģim teknolojisi, taģınabilir arayüz de kullanılmıģtır.

26 17 3. MATERYAL VE YÖNTEM Bu tez çalıģmasında, kamera yardımıyla alınan hareketsiz hasta ön yüz görüntülerinin değerlendirilmesi ve bunun sonucunda hastanın verdiği göz kırpması Ģeklinde kodlanmıģ mesajların kablosuz iletiģim cihazlarıyla karģı tarafa aktarılması gerçekleģtirilmiģtir. Sistem bilgisayar programı, kamera, bilgisayar, kablosuz alıcı ve verici cihazlardan oluģmaktadır. ġekil 3.1 de sistemin genel yapısı görülmektedir. Hasta önüne yerleģtirilen kameranın görüntüleri bilgisayar programı aracılığıyla sürekli kontrol edilmektedir. Hasta, tanımlanan göz kırpma serilerinden birini oluģturduğunda ilgili seriye tanımlanan mesaj kablosuz iletiģim cihazı ile hemģireye veya istenen diğer kiģilere iletilmektedir. Kamera Görüntü ĠĢleme Birimi Kablosuz Verici Cihaz Kablosuz Alıcı Cihaz ġekil 3.1. Sistemin genel yapısı ve çalıģma Ģekli Kullanılan kamera, 30 fps, 30 fps, 30 fps çözünürlük ve hızlarda görüntü verebilen Ģarj bağlantılı aygıt (charge coupled device - CCD) bir kameradır. Bilgisayar, Core i7 iģlemciye, 4 GB RAM belleğe sahip olup 64- bit Windows 7 iģletim sistemi ile birlikte kullanılmaktadır. Kablosuz iletiģim cihazı olarak kısa mesafede alıcı verici modüller, uzun mesafede ise GSM mobil telefon kullanılmıģtır. Görüntü yakalama, iģleme ve iletiģim cihazlarına bilgi aktarma fonksiyonlarına sahip olacak bilgisayar yazılımı geliģtirilirken, Visual Studio geliģtirme ortamı ve görsel C# programlama dili kullanılmıģtır. Yakın mesafe iletiģim cihazları, alıcı verici modüller kullanılarak mikrodenetleyici tabanlı bir mimari Ģeklinde tasarlanmıģtır. Bunun için Custom Computer Services (CCS) firmasının ürünü olan çevresel kontrol ara yüzü C (Peripheral Interface Controller C - PICC) programlama dili kullanılmıģtır.

27 18 ĠletiĢim cihazı donanım tasarımı da Proteus tasarım programında gerçekleģtirilmiģtir. Görüntü iģleme tekniklerinden Haar benzer özellikler ve dairesel Hough dönüģümü kullanılarak, göz bölgesi tanımlanmıģ ve kırpma olayları yakalanmıģtır. GeliĢtirilen yazılım, kullanımı giderek artan hasta baģı akıllı terminal sistemlerinde kolaylıkla kullanılabilecektir. Bu sistemler iģlem terminali olarak hemģireler ve doktorlar tarafından hastaların durumlarını gözleme, aldıkları tedavileri kaydetme gibi amaçlar için kullanılmaktadır. Ayrıca hastaların iletiģim ihtiyaçlarını karģılamada ve yaģam kalitelerini arttırma konusunda da önemli fonksiyonlara sahiptirler. Hasta açısından, felç gibi hareket etmesini engelleyecek bir durum olduğunda ise bu tez projesindeki gibi bir sistemle hastanın bir takım iletiģim ihtiyaçları karģılanabilir. Yaygın olan bilgisayar teknolojileri göz önüne alındığında aģağıda verilen akıllı terminal sistemi gibi ürünlerde bu tez projesi rahatlıkla uygulanabilmektedir. Web kamerası gibi zengin bir aksesuar yelpazesine sahip olan terminallerde sadece yazılım kurulumu yapılarak sistem çalıģmaya hazır hale getirilebilmektedir. ġekil 3.2 de görüldüğü üzere bir çok Ģirket hastanelerde kullanılmak üzere biliģim teknolojisi tabanlı ürünler geliģtirmektedir. Bu ürünlerin kazandırdığı hazır altyapılar düģünüldüğünde bu tez projesinin konu aldığı çalıģma geniģ bir uygulama alanında pratik bir Ģekilde kullanılabilecektir. ġekil 3.2. Jaotech firmasının akıllı terminal ürünü

28 Kamera Bu çalıģmada amacımız hasta görüntülerini en iyi Ģekilde bilgisayara aktararak üzerinde gerekli iģlemleri yapabilmektir. Günümüzde kullanılan kameralarda bulunan resim algılayıcılar genellikle bütünler metal oksit yarıiletken (complementary metal oxide semiconductor - CMOS) ve Ģarj bağlantılı aygıt (charge coupled device - CCD) olmaktadır. CCD 1970 yılında Willard BOYLE ve George SMITH tarafından Bell laboratuarlarında bulunmuģtur (Taylor, 1998). Her iki teknolojinin de kendilerine göre avantaj ve dezavantajları vardır. Ancak önemli olan her koģul altında en iyi görüntüyü alabilmektir. Dolayısı ile algılayıcının CCD veya CMOS olmasından ziyade kullanılan teknoloji, algılayıcı boyutu, saniyedeki kare sayısı (Frame Per Second - FPS) önemli noktalar olarak karģımıza çıkmaktadır. Yüksek FPS oranına ve çözünürlüğe sahip kameralar kullandıkça veri aktarma teknolojisi de önemli bir değiģken olarak karģımıza çıkmaktadır. Ayrıca FPS oranının gerçek zamanlı iģlem yapabilmemiz için yeterince yüksek olması çok önemlidir. Kullandığımız kamera tüm çözünürlük değerlerinde 30 fps oranına yakın sonuçlar vermektedir. Kamera üzerinde veri iletim teknolojisi olarak evrensel seri yol (universal serial bus - USB) kullanılmaktadır. Kameranın yüksek FPS oranına sahip olması geliģtirilecek yazılıma da esneklik kazandırmaktadır. Çünkü kareler yeterince hızlı iģlenemezse gerçek zamanlı iģlem sınırı aģılarak sistemin performansı düģecektir. Kullanılan görüntü iģleme yöntemlerinde en hızlı yolun seçilmesi ve ilgi alanının (region of interest - ROI) mümkün olduğunca az seçilmesi iģlem hızını önemli ölçüde etkileyecektir. Dolayısıyla sistemin yegâne giriģ aygıtı olan kamera kilit bir role sahiptir. ÇalıĢmada Microsoft LifeCam Studio ürünü kullanılmıģtır. Kamera 1920x1080 Yüksek çözünürlüklü (High Definition - HD) görüntü verebilmektedir. Kullanılan kamera, görüntü iģleme amaçlı değerlendirilebilecek fonksiyonel kameralar arasında fiyat performans oranıyla projenin ekonomikliğine katkı sağlamıģtır. Aynı iģ için onlarca kat fazla para ödeyerek alınan kameralar da kullanılabilecekken bu kameranın seçilmesi, çalıģmanın bilgisayarlarda bulunan dâhili kameralarla da gerçekleģtirilebileceğini göstermektedir. Otomatik Odaklama (Auto Focus - AF) özelliği sayesinde en yüksek çözünürlük değerinde resim yakalamak kolaylaģmaktadır. Böylece resmi alınacak hasta önüne kamera yerleģtirilirken kurulum zamanı en aza indirilmiģtir. Aksi takdirde bir ayar

29 20 mekanizmasıyla veya kameranın manüel odak ayarıyla netlik değerinin kontrol edilmesi gerekecektir. Fakat manüel olarak ayarlanan bu netlik değeri hasta pozisyonundaki herhangi bir değiģmeyle tekrar bozulmaya uğrayabilir. Bu durumda hasta kamera arasındaki mesafenin tekrar ayarlanması gerekir. Örneğin hastanın yataktan kalkıp tekrar dönmesi gibi durumlarda ayarın yapılmaması sistem performansını önemli ölçüde etkileyebilir. AĢağıda bulunan ġekil 3.3 te kullanılan kameranın görüntüsüne yer verilmiģtir. Kameranın alt tarafında bulunan esnek kısım sayesinde konulmak istenen yere kolaylıkla tutturulmaktadır. ġekil 3.3. Microsoft LifeCam Studio Kamera saniyede 30 çerçeveye kadar (30fps) görüntü yakalama hızına ulaģabilmektedir. Bu hız göz kırpma hareketinin yakalanabilmesi için yeterli olmaktadır. ÇalıĢmada, istemsiz göz kırpma hareketleri göz önüne alınmamıģ, istemli olarak yapılan iletiģim amaçlı göz kırpma hareketlerinin yakalanması amaçlanmıģtır. ÇalıĢmanın tabiatı gereği resim yakalama hızı yüksek olan ve en az birkaç bin dolar fiyata sahip ürünlerin kullanılmasını gerektirmemektedir. Böylece hareket kabiliyeti olmayan hastaların iletiģim kabiliyetlerini ekonomik bir Ģekilde artırmaları mümkün olacaktır. Sistemin fiyat-performans oranının yükselmesi açısından da kamera ek bir artı sağlamaktadır.

30 Radyo Frekans Alıcı-Verici Cihazlar DeğiĢik firmaların geliģtirmiģ olduğu birçok radyo frekans alıcı verici veya bu iki iģlevi bir arada yerine getiren iletiģim modülleri bulunmaktadır. Projemizde bunlardan düģük güç tüketimine sahip RFM 70 modeli kullanılmıģtır. Böylece kapalı mekânda 30m açık mekânda 100m mesafede mesajlar iletilebilinecektir. Radyo frekans iletiģimi sırasında kullanılacak frekans endüstriyel bilimsel ve medikal (Industrial, Scientific and Medical - ISM) bandı olduğu için çevrede aynı frekansı kullanacak birçok farklı cihazın bulunması muhtemel olacaktır. Dolayısı ile sinyallerin gönderimi ve alınması sırasında Ģifreleme tekniği ile doğrulamalı olarak iletiģimin gerçekleģtirilmesi kaçınılmazdır. USB protokolü ile bilgisayara bağlanan mikrodenetleyici tabanlı devre rf verici modülü barındırmaktadır. Böylece kullanıcı göz kırpmalarının tetiklediği mesajlar bilgisayar aracılığıyla gönderilebilmiģtir. KarĢı tarafta da yine mikrodenetleyicili bir alıcı cihaza rf alıcı modül bağlanmıģtır. Cihaza konulan küçük LCD ekran sayesinde mesaj bilgisi anlaģılır bir Ģekilde görüntülenmiģtir. ġekil 3.4 te geliģtirilen sistemin blok diyagramı yer almaktadır. Gönderici ve alıcı tarafta elektriksel sinyalleri radyo frekans sinyallerine çeviren modüller kullanılmıģtır. Mesaj görüntüleme sisteminin olabildiğince az enerji tüketmesi, sistemin kullanılma süresini dolayısıyla fonksiyonelliğini etkileyen önemli faktörlerden biridir. Makine Görme Sistemi Radyo Frekans Verici Radyo Frekans Alıcı Mesaj Görüntüleme Sistemi ġekil 3.4. Yakın mesafe kablosuz iletiģim sistemi genel yapısı RFM70 Transceiver (Telsiz) RFM70, radyo frekans alıcı veya verici modül olmanın dıģında telsiz modüldür. Yani istenirse alıcı istenirse verici olarak kullanılabilir ile 2485,5 MHz endüstriyel bilimsel ve medikal (Industrial, Scientific and Medical - ISM) bandında iletim yapabilmektedir. 1-2 Mbps iletim hızlarını desteklemektedir. ÇıkıĢ gücü -40 ile 5 dbm arasında ayarlanabilmektedir. DüĢük güç tüketimine sahiptir. Özellikle alıcı

31 22 devresi taģınabilir olarak tasarlandığından güç sarfiyatının az olması çok önemlidir. Ġletim yükü yani her seferde iletilen bilgi miktarı 1 ile 32 byte arasında ayarlanabilmektedir. Mikrodenetleyici ile arasında seri çevresel arabirim (Serial Peripheral Interface - SPI) veri yolu kullanılmaktadır. Bu telsiz modül kullanılarak, yıldız topolojisinde ağ kurulabilmektedir. Bu özellik tasarlanan sistemin hastane gibi, birden çok kiģi tarafından aynı yerde kullanılacağı durumlarda sisteme artı bir özellik katacaktır. Alıcı devreler aynı ağa dahil olarak düģünüldüğünde zigbee protokolünde olduğu gibi iletiģim mesafesinin artması söz konusu olmayacaktır. Fakat aynı verici cihazdan ve kullanılan diğer cihazlardan ortak olarak bir çok alıcı cihaza veri aktarılabilecektir. Alıcı cihazların hasta bakıcılarda olduğu düģünülürse, tüm hastabakıcılar tüm hastaların durumlarından bilgi sahibi olabilecekler veya hastaya tanımlanan hastabakıcıdan cevap gelmediği durumda diğer hastabakıcılara veya hemģirelere mesaj aktarılabilecektir. AĢağıdaki ġekil 3.5 te görüldüğü gibi entegre devre dıģarıdan bağlanacak kristal, anten gibi elemanlara ihtiyaç duymaktadır. Çoğu 433 MHz alıcı verici modül için anten dıģarıdan modüle takılması gereken bir ek elemandır. RFM70 üzerinde baskı devre kartı (Printed Circuit Board - PCB) üzerine çizilmiģ dahili 2.4 GHz lik antene ve kristale sahiptir. Kristalin modül üzerinde bulunması sisteme sağlıklı bir saat sinyali sağlanması açısından önemlidir. Aksi takdirde sonradan takılan kristaller zamanla veya sıcaklık gibi çevresel etkiler sonucunda frekans kaymasına uğrayabilmektedirler. Bu gibi sorunların önüne geçmek amacıyla farklı uygulamalarda osilatörlü kristal kullanımı dikkat çekmektedir. Projede kullanılan RFM70 modül içerisinde kristal kullanıldığından bu gibi bir iģleme gerek kalmamıģtır. Kullanılan mikrodenetleyici tabanlı alıcı devrede, güç tüketim performansını artırmak amacıyla RFM70 telsiz modülün kesme isteği (Interrupt Request - IRQ) kullanıldığında önemli bir artı sağlanmaktadır. Bu çıkıģ telsize bir veri geldiğinde aktif olmaktadır. Mikrodenetleyici normal durumda uyku moduna geçirilip, sadece radyo frekans verisi geldiğinde uyku modundan çıkarılırsa daha az enerji tüketimi gerçekleģtirilmiģ olur. CE giriģ sinyali ise, modülün alıcı-verici olarak çalıģmasını ayarlamak için kullanılır.

32 23 ġekil 3.5. RFM70 blok diyagramı Sistemdeki mikrodenetleyici ile SPI gibi bir iletiģim protokolünün kullanılması projenin yazılım tarafına ek bir yük getirmektedir. Verilen seri bilgileri aynen karģı tarafa ileten kablosuz alıcı verici sistemlerinde buna gerek kalmamaktadır. Fakat SPI iletiģim protokolünün kullanılması birçok cihazın iletiģim kurması gerektiği durumlarda kolaylık sağlamaktadır. RFM70 kullanılan asgari bir iletiģim devresi ġekil 3.6 da görülen biçimdedir. ġekil 3.6. RFM70 mikrodenetleyici iletiģim devresi Dikkat edilirse kullanılan PIC16F690 mikrodenetleyicinin donanımsal SPI portu olmasına rağmen bunun yerine diğer genel amaçlı giriģ çıkıģ portları kullanılmıģtır. Bu

33 24 tez çalıģmasında geliģtirilen devrede SPI portu olmayan bir mikrodenetleyici alıcı tarafında kullanılmıģtır. Böylece daha ekonomik bir çözüm mümkün olmuģtur. RFM70 telsiz modülü ile iletiģim üzerindeki kayıtçılara Seri Çevresel Arabirim (Serial Peripheral Interface - SPI) protokolü ile bağlanılıp veri yazılması Ģeklinde olmaktadır. Böylece iletiģim frekansı, iletilecek veri gibi bütün veriler ve ayarlar modüle yüklenebilmektedir. Modül, ardından gerekli iģlemleri yapmaktadır. Veri geldiği zaman telsiz modülün kesme isteği (Interrupt Request - IRQ) çıkıģı sayesinde mikrodenetleyici tetiklenebilmektedir. Böylelikle mikrodenetleyicinin sürekli olarak giriģ portunu kontrol edip verinin gelip gelmediğini gözlemlemesine gerek kalmamaktadır. Mikrodenetleyici uyku modunda olsa bile gerekli ayarlamalar yapılırsa IRQ çıkıģı sayesinde uyanıp gelen bilgiyi okuyup mesajı görüntüleyebilir. Bu da düģük güç tüketimi açısından önemli bir özellik olarak karģımıza çıkmaktadır Google Android PDA nın Bilgisayardan Kontrol Edilmesi Bu tez projesi içerisinde bir cep bilgisayarı (personel digital assistant - PDA) kullanılarak çeģitli donanımları içerisinde barındıran bu cihazın özellikleri minimum tasarım zamanı avantajı ile projeye dahil edilmiģ olmaktadır. Böylece gerekli yazılımın geliģtirilmesiyle GSM/GPRS modülü, ivme sensörü, küresel pozisyonlama sistemi (global positioning system - GPS), bluetooth gibi donanımlar projeye dahil edilmiģ olmaktadır. Bu esnek kullanım imkânının doğmasında kuģkusuz açık kaynaklı iģletim sistemi olan adnroid iģletim sisteminin büyük payı vardır. Gerekli iletiģim rutinlerinin visual studio ortamında yazılması sonucu PDA nın istenen özelliği proje içerisinde kullanılabilmektedir Android hata ayıklama köprüsü - ADB kurulumu ve kullanımı Android hata ayıklama köprüsü (android debug bridge - ADB) USB gibi bir protokolle PDA ya bağlanılmasını ve çeģitli komutlar verilerek cihaza eriģilmesini sağlamaktadır. Bu yöntemin kullanılabilmesi için android iģletim sistemi (operating system - OS) yüklü PDA ya eriģmek amacıyla sürücülerin önceden yüklenmesi gerekmektedir. Adb.exe isimli dosya kullanılarak ek argümanlarla çeģitli fonksiyonlara eriģilebilmektedir.

34 25 Öncelikle Android SDK bilgisayarın iģletim sistemine göre seçilip yüklenmelidir. Ardından SDK kullanılarak gerekli USB sürücüleri yüklenecektir. Bu aģamadan sonra komut satırı kullanılarak ADB komutları çalıģtırılabilir. ADB komutları içerisinde cihazın birçok farklı özelliğine kumanda edilebilinecek birimler mevcuttur. Ġstenirse kabuk komutları verilerek cihaza güçlü bir Ģekilde eriģim sağlanabilir. ADB komutlarının verilmesi sırasında komut satırı kullanılabilir. Windows iģletim sistemindeki CMD programı çalıģtırılarak istenilen komutlar cihaza gönderilebilmektedir. GeliĢtirilen görsel C# uygulaması aracılığıyla PDA ya eriģim gerektiğinde öncelikle bir ProcessStartInfo nesnesi tanımlanarak özellikleri belirlenmelidir. Daha sonra da bir Process nesnesi tanımlanarak çalıģtırıldığında, processstartinfo nesnesinde tanımlı olan komut sistem komut satırındaymıģ gibi program içerisinden çalıģtırılacaktır. ġekil 3.7 de adb yüklenmesiyle ilgili pencere görülmektedir. Adb yüklemesi android SDK platform-tools seçilerek yapılmaktadır. ġekil 3.7. Android SDK yükleme iģlemi 3.4 GPS Donanımının Projedeki Önemi Küresel pozisyonlama sistemi (Global Positioning System - GPS) dünya üzerindeki herhangi bir noktanın konum, yükseklik bilgilerini en az üç uydulardan aldığı sinyaller üzerindeki hesaplamalar sonucu bulabilen bir cihazdır. Önceleri sadece askeri amaçlar için kullanılan GPS uyduları uzun zamandan beri sivil kullanıma

35 26 açılmıģtır. 18 aktif 6 yedek olmak üzere 24 adet GPS uydusu dünya çevresindeki yörüngelerinde hizmet vermektedir. GPS donanımının projeye katacağı önem hastalar için büyük anlam taģımaktadır. Bu durum acil mesajın gönderildiği kiģiden cevap gelmemesi üzerine veya özel olarak tanımlanabilen farklı bir mesaj türü olarak kullanılabilir. Belirlenen bir merkeze cihazın bulunduğu yerin konum bilgilerini içeren acil bir mesaj gönderilmesi Ģeklinde fonksiyon kazandırılabilir. Böylece konum bilgilerini alan merkez, acil müdahaleyi tam yerine zaman kaybetmeksizin yapabilecektir SPI ĠletiĢim Protokolü Entegre devreler arası (Inter-Integrated Circuit - I2C) ve seri çevresel arabirim (Serial Peripheral Interface - SPI) protokolleri modern elektronik devrelerdeki entegreler arası iletiģimde yaygın olarak kullanılmaktadır (Leens, 2009). Motorola tarafından geliģtirilen SPI protokolü bu tez çalıģmasında mikrodenetleyici ve telsiz modülün iletiģimi aģamasında kullanılmıģtır. SPI protokolü full duplex yani aynı anda iki tarafında veri gönderip alabildiği bir haberleģme protokolüdür. Ana ve uydu (Master/Slave) cihazlar arasında tanımlı olan bir protokoldür. ĠletiĢimi ana cihaz baģlatır. Senkron bir seri iletiģim söz konusudur. Bunun için iletimde kullanılan dört hattan birisi saat sinyali (clock) hattıdır. Günümüzde kullanılan birçok çevresel entegre birim SPI ve I2C gibi protokolleri kullanmaktadır. Bunlar arasında analog dijital çevirici (Analog Digital Converter - ADC), ivmeölçer, kablosuz iletiģim modülleri, sensörler gibi birçok eleman vardır. I2C veri yolu günümüzde monitörlerin bilgisayar ile iletiģiminde kullanılmaktadır ve 15 pinli video grafik dizisi (Video Graphics Array - VGA) kablosu içerisindeki pinlerden ikisi ilgili I2C iletiģim pinleridir. Çizelge 3.1. SPI protokolünde kullanılan sinyaller Sinyal Kısa Adı SCLK MOSI MISO SS Sinyal Açıklaması Seri Saat Sinyali (ana birim çıkıģlı) Ana ÇıkıĢ Uydu GiriĢ Ana GiriĢ Uydu ÇıkıĢ Uydu Seçme (DüĢük Aktif Lojik Sıfır)

36 27 Çizelge 3.1 den anlaģıldığı gibi SPI kullanılan iletiģimde, dört adet sinyal barındıran bir veri yolu vardır. Uydu entegre sayısı arttıkça kullanılan uydu seçme sinyali de artmaktadır. Fakat zincirleme bir iletiģim kullanılırsa bu durumda tek bir uydu seçme sinyali tüm aygıtlara dağıtıldığından bir tane uydu seçme sinyali yeterli olmaktadır. Zincirleme iletiģimin kullanılmadığı durumlarda her bir aygıt için farklı uydu seçme sinyali kullanılmaktadır. ġekil 3.8 de görüldüğü gibi üç farklı konfigüsayon seçeneği ile SPI protokolü üzerinden iletiģim gerçekleģtirilebilmektedir. Zincirleme SPI bağlantısında tüm ağ kaymalı kaydedici gibi bir iģlev kazanmaktadır. ġekil 3.8. (a) Tek ana cihaz SPI bağlantısı, (b) zincirleme SPI bağlantısı, (c) çok uydulu standart SPI bağlantısı 3.6. Evrensel Seri Yol (Universal Serial Bus - USB), Evrensel Asenkron Alıcı/Verici (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter - UART) DönüĢtürücü Uygulamanın verici, görüntü iģleme birimine yakın olan tarafında bilgisayardan alınan bilginin alıcı cihaza aktarılması aģamasında verilerin USB den mikrodenetleyicinin anlayacağı seri protokole çevrilmesi gerekmektedir. Bu iģ için FUTURE teknoloji Ģirketinin ürünü olan FT232 entegre devresi kullanılmıģtır. Böylelikle mikrodenetleyici yazılımının geliģtirilmesi aģamasında daha sade kodlar kullanılması mümkün olmuģtur. Bu entegre devrenin kullanılabilmesi için bilgisayara ilgili sürücü dosyalarının yüklenmesi gerekmektedir. Üretici internet sayfasında çeģitli iģletim sistemleri için sürücü yazılımları bulunmaktadır. Bunlar arasında gömülü iģletim sistemlerinden açık kaynak kodlu iģletim sistemlerine kadar geniģleyen bir yelpaze göze çarpıyor.

37 28 ġekil 3.9. FT232 paket pin diyagramı ve Ģematik sembolü FT232 kullanılarak yapılan köprü niteliğindeki devreler, gücünü USB veri yolundan alabildikleri gibi harici bir beslemeden de alabilmektedirler. ġekil 3.9 da görülen elektrikle silinip programlanabilen sadece okunabilir bellek (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory - EEPROM) pinleri sayesinde harici bellek entegresiyle iletiģim sağlanabilmektedir. GerçekleĢtirilen uygulamalarda ürün seri numarası gibi bilgilerin FT232 entegresine bağlı EEPROM hafızasına yüklenmesiyle USB portuna bağlanan cihazın ilgili bilgileri bilgisayara aktarılabilmektedir. Veri gönderme ve alma olaylarının görüntülenebilmesi için entegre üzerinde iki LED çıkıģı bulunmaktadır. ġekil 3.10 da harici bir güç kaynağına ihtiyaç duymadan USB hattı üzerinden beslenen projelere iliģkin devre görülmektedir. USB portunun birinci ve dördüncü pinleri entegrenin besleme pinlerine bağlanmıģtır.

38 29 ġekil FT232 USB hattından güç alma devresi 3.7. Karakter LCD Alıcı cihaz tarafında, gelen mesaj verilerine karģılık anlamlı ifadelerin Sıvı Kristal Ekran (liquid Crystal Display - LCD) üzerinde gösterilerek iletiģimin olabildiğince anlaģılabilir olması sağlanmıģtır. Fakat kullanılan ekranın enerji sarfiyatı ve boyutları cihazın taģınabilirlik özelliğinden dolayı önemlidir. Bu yüzden Ģekil 3.11 de görülen 8x2 karakter gösterilebilen küçük bir model seçilmiģtir. ġekil Kullanılan karakter LCD

39 30 Karakter LCD ile iletilen mesaj eklenen buzzer elemanı ile iģitsel olarak desteklenmiģtir Mikrodenetleyiciler Mikrodenetleyici kavramı, çok entegreli olarak bilinen mikroiģlemcili sistemlerin bazı özelliklerinin kırpılarak tek bir yongada birleģtirilmesiyle ortaya çıkmıģtır. Günümüzde günlük hayatta kullandığımız birçok değiģik elektronik/elektromekanik sistemde yer almaktadır. Sinyal iģlemeden basit lojik kontrol uygulamalarına kadar geniģ bir sahada kendilerine kullanım alanı bulmuģlardır. Bu tez projesinde de görüntü iģleme birimi olarak kullanılan bilgisayara bağlı köprü cihazında ve alıcı cihazda mikrodenetleyici kullanılmıģtır. Kullanılan mikrodenetleyiciler MICROCHIP firması tarafından üretilen PIC16F628A ve PIC18F4550 mikrodenetleyicileridir PIC18F4550 Mikrodenetleyicisi Mikrodenetleyicinin dahili USB portunun bulunması ileriki aģamalarda mikrodenetleyici ve bilgisayar arasındaki iletiģimin sağlanabilmesi için kullanılan FT232 entegresinin kaldırılarak sadece mikrodenetleyicinin kullanılmasını mümkün hale getirebilmek için seçilmiģtir. Bunun dıģında mikrodenetleyicinin dâhili osilatörünün ve PLL devresinin olması yüksek hızlara çıkabilmesini sağlamaktadır. ġekil F4550 pin diyagramı

40 PIC16F628A Mikrodenetleyicisi Alıcı cihaz tarafında, devrenin olabildiğince küçük olması için 18 pinli, esnek giriģ/çıkıģ yapısına sahip bir mikrodenetleyici olan PIC16F628A kullanılmıģtır. Bu mikrodenetleyicinin donanımsal SPI portunun olmaması kullanılan radyo frekans telsiz modülü ile iletiģimini engellememektedir. Yazılımsal olarak yönetilen bir iletiģim süreciyle veriler telsiz modülünden alınıp LCD ekranda görüntülenecek formata çevrilmektedir. Bu mikrodenetleyicinin programlanması aģamasında Ģekil 3.13 te görüldüğü gibi osilatör, reset gibi görevleri olan pinlerin de GiriĢ/ÇıkıĢ (Input/Output - I/O) olarak ayarlaması yapılabilmektedir. Böylelikle karakter LCD, buzzer, telsiz modül gibi çevresel aygıtların tümünün mikrodenetleyiciye bağlanabilmesi için yeterli sayıda port pini bulunmuģtur. ġekil F628A pin diyagramı 3.9. Bazı Görüntü ĠĢleme Teknikleri Kameralar yardımıyla dijital bir ortama aktarılan resimler artık üzerlerinde matematiksel iģlemlerin yapılabilmesi için hazır hale gelir. Bundan sonra matematiksel kurallar bir konum ve renk değeri olan pikseller üzerine uygulanarak iģlemler yapılır. Bu iģlemlerden bazıları aģağıda belirtildiği Ģekildedir Görüntü aritmetiği Görüntü aritmetiği iki veya daha fazla görüntüye standart aritmetik ve lojik operatörlerden birini uygular. Operatörler piksel piksel uygulanır yani çıkıģ

41 32 görüntüsündeki bir pikselin değeri sadece giriģ resminde o piksele karģılık gelen pikselin değerine bağlıdır. Bu yüzden çıkıģ ve giriģ görüntüleri aynı uzunlukta olmak zorundadır. GiriĢ görüntülerinden biri sabit bir değer de olabilir örneğin bir görüntüye sabit bir ofset değeri eklenmesinde olduğu gibi. Görüntü aritmetiği görüntü iģlemenin en basit Ģekli olmasına rağmen geniģ bir uygulama alanı vardır. Aritmetik operatörlerin en önemli avantajı iģlemin oldukça basit olması böylece hızlı olmasıdır (Yılmaz, 2005) Piksel ekleme Bu operatör aynı boyutlu iki görüntüyü alarak karģılıklı piksellerinin değerlerini toplar ve yine aynı boyutlu bir görüntü üretir. Bu iki resimden biri sabit bir sayıda olabilir bu durumda görüntünün tüm piksellerine aynı sabit değer toplanır bu iģleme ofset ekleme denir. Ġki görüntünün toplanması denklem 3.1 ile ifade edilir. Bu denklemde Q çıkıģ görüntünün piksel değeri, P ise iģleme tabi tutulan giriģ görüntüsünün piksel değerlerini temsil eder (Yılmaz, 2005). Q i, j) P ( i, j) P ( i, ) (3.1) ( 1 2 j Piksel çıkarma Piksel çıkartılması bir görüntüden diğer görüntünün çıkartılmasını ifade eder ve aynı boyutlu olan bu iki görüntüdeki karģılıklı pikseller çıkartma iģlemine tabi tutulur. Bu iģlem denklem 3.2 de gösterilmiģtir (Yılmaz, 2005). Q i, j) P ( i, j) P ( i, ) (3.2) ( 1 2 j Lojik veya/veya değil VEYA DEĞĠL Operatörünün çıkıģı VEYA operatörünün çıkıģının tersidir. ĠĢlem gerçekleģtirilmeden önce belli bir eģik değerine göre görüntüler binary (ikili 0 veya 1) hale dönüģtürülürler aynı eģik fonksiyonundan (thresholding) geçirilirler. Daha sonra doğruluk tablosuna uygun Ģekilde iģleme tabi tutulurlar.

42 33 Genellikle iki görüntünün bileģkesinin veya bileģkenin dıģında kalan bölgelerin bulunması amacıyla kullanılır (Yılmaz, 2005) Noktasal operasyonlar Tek nokta iģleme, görüntü geliģtirmenin basit bir yoludur. GeliĢtirilen görüntünün piksel değeri giriģ görüntüsünde karģılık gelen piksel değerine bağlıdır (Yılmaz, 2005). s M (r) (3.3) Harita(mapping) fonksiyonu ile tanımlanabilecek bu iģlem denklem 3.3 te gösterilmiģtir. Burada r ve s, sırasıyla giriģ ve çıkıģ görüntülerinin piksel değerleridir. Harita fonksiyonu M nin formu operasyonun etkisini belirler. Denklem 3.4, eģikleme operatörü olarak bilinen basit bir harita fonksiyonu tanımlamaktadır. 0 s L 1 eger - T ise eger - T ise (3.4) EĢikleme Birçok görüntü iģleme uygulamasında. Bir görüntüden ilgilendiğimiz kısmın ayıklanması gerekmektedir. Bir görüntüde nesneler birbirlerinden farklı renk ve ıģık yoğunlukları kullanılarak ayrılabilirler. EĢikleme iģlemi iģte bu amaçla kullanılır. Bir resimdeki farklı ıģık yoğunluğuna sahip bölgeler arasında bir sınır değer belirlenir ve bu sınırın üstü ve altı olarak görüntüyü nesneleri ayırır. EĢikleme iģlemi için giriģ görüntüsü, genel olarak ya gri tonlanmıģ bir görüntü veya renkli bir görüntüdür. ÇıkıĢ resmi ise ikili (binary) bir görüntüdür. Siyah pikseller arka plana karģılık gelirken beyaz pikseller ön plandaki nesnelere karģılık gelmektedir. Basit uygulamalarda segmentasyon, yoğunluk eģikleme olarak bilinen tek bir parametre ile yapılır. Tek geçiģli eģiklemede, görüntüdeki her bir piksel bu eģik ile karģılaģtırılır.

43 34 Eğer pikselin yoğunluğu eģikten daha yüksek ise piksel beyaz olarak değilse siyah olarak tespit edilir. Çok karmaģık uygulamalarda birden fazla eģik seçilebilir. Öyle ki bir yoğunluk bandındaki değerler beyaza ayarlanabilirken diğer tüm değerler siyaha ayarlanırlar. Renkli ve çoklu spectral görüntülerde her bir renk kanalı için farklı eģikler tespit edilebilir(yılmaz, 2005) Kontrast Normalizasyonu Kontrast normalizasyonunda görüntünün piksel değerleri, istenen değerler bölgesinde bir normalizasyona tabi tutulur. Genelde gri tonlanmıģ bir görüntü girilerek yine gri tonlanmıģ görüntü çıkıģta elde edilir. ĠĢlemden önce görüntünün normalize edileceği en yüksek ve en düģük piksel değerlerinin seçilmesi gerekir. Genellikle bu maksimum ve minimum piksel değerleri görüntünün tipinin müsaade ettiği maksimum ve minimum piksel değerleridir. Örneğin 8 bit gri tonlanmıģ görüntülerde maksimum piksel değeri 255, minimum piksel değeri ise 0 dır. Bu en yüksek ve en düģük piksel değerleri sırasıyla a ve b değerleridir. Görüntü basit bir sıralama yöntemiyle taranır ve mevcut görüntüdeki piksel değerlerinin en düģük ve en yüksek olanı bulunur ve bunlarda sırasıyla c ve d olarak adlandırılır. Daha sonra her bir piksel değeri denklem 3.5 kullanılarak ölçeklendirilir (Yılmaz, 2005). P out b a ( Pin c) a (3.5) d c Geometrik operasyonlar Bir geometrik operatör giriģ görüntüsündeki (x1,y1) konumundaki her bir piksel değerini çıkıģ görüntüsünde (x2,y2) piksel konumuna haritalar. Bu iģlem denklem 3.6 da gösterilmiģtir. Burada tanımlanan temel operatörler için bu fonksiyonlar verilen formda birinci dereceden polinom Ģeklindedir (Yılmaz, 2005). x y 2 2 A x y 1 1 B (3.6)

44 Geometrik ölçekleme Ölçekleme operatörü bir resmin boyutlarının büyütülmesi veya küçültülmesi için kullanılan geometrik bir transformasyondur. Genellikle seyrek örnekleme olarak bilinen Görüntü indirgeme, bir gurup pikselin yerine seçilen bu gurubu temsil edecek bir piksel ile yer değiģtirmesi veya yerel bir komģuluktaki piksel değerleri arasındaki enterpolasyon ile gerçekleģtirilir. Görüntü büyütülmesi (zumlama-zoom), piksel tekrarı veya interpolasyon ile gerçekleģtirilir. Ölçekleme, bir görüntünün görünüģünü değiģtirmek, bir ekranda gösterilmek için kaydedilmiģ bilgilerin kalitesini değiģtirmek amacıyla kullanılabileceği gibi belirli bir ölçeğin özellikleri ile iģletilen çok parçadan oluģan görüntü iģleme zincirinde bir ön iģlemci olarak da kullanılabilir (Yılmaz, 2005) Döndürme Döndürme operatörü, giriģ görüntüsünün (x1,y1) piksel pozisyonunu 0 orijini etrafında kullanıcı tarafından belirlenmiģ bir açı kadar döndürerek çıkıģ görüntüsünde (x2,y2) pozisyonunda haritalayan bir geometrik transformasyon sağlar. Görüntü sınırlarının dıģı olan konumlar ihmal edilir. Döndürme operatörünün, yönlendirme operatörlerinin yer aldığı uygulamalarda öniģlemci olarak kullanımı faydalı olmasına rağmen, genellikle bir görüntünün görsel durumunu düzeltmek için kullanılır. Denklem 3.7 ve denklem 3.8 belirtilen yeni (x2,y2) konumunun hesaplanması için kullanılır (Yılmaz, 2005). x 2 cos( ).( x1 x0) sin( ).( y1 y0) x 0 (3.7) y 2 sin( ).( x1 x0) cos( ).( y1 y0) y (3.8) 0 (x0,y0), giriģ görüntüsündeki döndürme merkezinin koordinatları ve, döndürme açısıdır. Hatta dönüģüm operatöründen daha fazla, dönüģüm iģlemi, görüntü sınırları (orjinal giriģ görüntüsünün boyutlarıyla tanımlanan) içinde uygun olmayan (x2,y2) çıkıģ yerlerini oluģturur. Böyle durumlarda, görüntü dıģında oluģturulan son elementler çoğu araç tarafından ihmal edilmektedir. Döndürülen görüntüler dıģındaki piksel yerler genellikle siyah piksellerle doldurulur. Döndürme algoritması DönüĢümün

45 36 uygulanmasından farklı olarak tamsayı olmayan bir (x2,y2) koordinatı üretebilir. Her bir tamsayı pozisyonundaki piksel yoğunluğunu üretmek için farklı deneysel yöntemler (heuristikler) kullanılabilir. Örneğin iki ortak metot: her tamsayı piksel pozisyonundaki yoğunluk seviyesini, en yakın tamsayı olmayan (x2,y2) komģu değerini kabul etmeye müsaade eder. Her tamsayı piksel pozisyondaki yoğunluk seviyesini, en yakın tamsayı olmayan n değerinin ağırlıklı ortalamasını temel alarak hesaplar. Ağırlık, gösterimin (projeksiyon) yanındaki piksel örtüģme veya uzaklıkla orantılıdır. Sonraki metot daha iyi sonuçlar verir fakat algoritmanın hesaplanması için gereken süreyi uzatır Yansıma Yansıtma operatörleri bir görüntüyü geometrik olarak görüntü elementlerine dönüģtürür. Mesela, orijinal görüntü içinde (x1,y1) pozisyonunda yerleģtirilmiģ piksel değerler kullanıcı tarafından belirlenmiģ bir görüntü ekseni veya görüntü noktası etrafında yansıtılarak, karģılık gelen bir çıkıģ görüntüsünde yeni bir (x2,y2) pozisyonuna dönüģtürülür. Yansıma, genellikle görüntüyü görselleģtirmek amacıyla kullanılır. Fakat döndürme (rotasyon) da olduğu gibi öniģlemci operatörü olarak da kullanılabilir (Yılmaz, 2005) Haar kaskad sınıflayıcı Gerçek zamanlı akan video görüntüsü üzerinde insan yüzü aday bölgelerinin yerinin saptanmasında boyut/yönelim değiģimlerine karģı güçlü bir yöntem olan ve Haar özniteliklerini kullanan Haar kaskad sınıflayıcılar (Haar Cascade Classifier, HKS) kullanılmıģtır. Haar sınıflayıcı yardımıyla öncelikle yüz bölgesi tespit edilmiģtir. Ardından tespit edilen yüz bölgesi içerisinde tekrar Haar sınıflayıcı çalıģtırılarak gözler tespit edilmiģtir. Haar sınıflayıcının bu Ģekilde artarda kullanılması yanlıģ tespitlerin önüne geçerek sistemin değiģken ortam Ģartlarında çıktılarını olumlu yönde etkilemiģtir.

46 37 Çizelge 3.2. HKS de kullanılan Haar sınıf öznitelikleri Özellik Türü Örnek Özellik Resimleri Haar Ayrıt Özellikleri Haar Çizgi Özellikleri Haar Merkez Özellikleri Veri tanımlama ve filtreleme gibi birçok uygulamaya sahip olan resim dönüģümleri dalgacık dönüģümleriyle canlılık kazanmıģtır. Birçok nesne bulucu uygulamada baģarı ile olarak kullanılan HKS bunlardan birisidir (Porwik ve Lisowska, 2004). Sınıflandırıcı insan yüzüne ait bölgelerden alınmıģ, aynı ölçekteki resimlerle(pozitif örnekler) ve insan yüzü içermeyen diğer bölgelerden alınmıģ aynı ölçekteki (örn: 20x20) resimler (negatif örnekler) kullanılarak eğitilir. Eğitimden geçmiģ sınıflandırıcıya insan yüzü içeren bir resim giriģ olarak verildiğinde insan yüzünün bulunduğu bölge için sınıflandırıcı 1 çıkıģını diğer bölgeler için 0 çıkıģını üretmektedir. Kullanılacak Haar benzeri öznitelik vektörleri Çizelge 3.2 de verilmiģtir. GiriĢ resmindeki insan yüzlerine ait bölgelerin bulunması iģlemi tüm resim taranarak gerçeklendirilmektedir. Sınıflandırıcı değiģik boyutlardaki insan yüzü özelliklerini bulacak Ģekilde tasarlanabilmektedir. Bu ise resmin boyutlarını değiģtirmekten daha etkin bir yöntemdir. Bu yüzden giriģ resmi içerisindeki değiģik ölçeklerdeki insan yüzü özelliklerini bulabilmek için sınıflandırıcı aynı arama sürecini değiģik ölçek parametreleri için tekrar eder. GiriĢ Verisi 1 Doğru 2 Doğru 3 Doğru Özellik Bulundu YanlıĢ YanlıĢ YanlıĢ Özellik Bulunamadı ġekil Kaskad sınıflayıcı iģlem yapısı

47 38 Sınıflandırıcının isminde yer alan kaskad kelimesi, oluģturulan sınıflandırıcının, basit yapılı birden fazla sınıflandırıcının bir araya gelerek karmaģık yapılı bir yapı meydana getirdiğini göstermek amacı ile kullanılmaktadır (ġekil 3.14). Basit yapılı bu sınıflandırıcılar, herhangi bir sınıflandırıcı katmanı ret vermediği sürece tüm katmanlar geçilene kadar giriģ resmine art arda uygulanır. Yapı içerisindeki her sınıflandırıcı katmanı öznitelik uzayında farklı bir bölgeyi taramaktadır. Burada kullanılan basit sınıflandırıcılar en az iki yapraklı karar ağaçlarıdır. Haar öznitelikleri bu sınıflandırıcılara giriģ olarak verilir. PeĢ peģe zayıf sınıflandırıcıları eğitmek için AdaBoost ve FloatBoost yöntemleri kullanılabilir (Gökmen ve ark, 2007) Adaboost Adaptif iyileģtirme (Adaboost-adaptive boosting) kelimelerinin kısaltılmıģ halleridir 1995 yılında formülize edilmiģtir (Freud ve Schapire, 1997). Örnek uzayını temsil eden her bir öznitelik üzerinde bir zayıf sınıflandırıcı eğittikten sonra seçtiği bazı zayıf sınıflandırıcıların lineer birleģiminden kuvvetli sınıflandırıcıyı oluģturur. Her bir öznitelik üzerinde bir zayıf sınıflandırıcı eğitildikten sonra örnek uzayındaki yanlıģ sınıflandırılan örneklerin ağırlıkları arttırılırken doğru sınıflanan örneklerin ağırlıkları da azaltılmaktadır. Böylece her bir zayıf sınıflandırıcı eğitildikten sonra bu ağırlıklar kullanılarak genel bir hata hesaplaması yapılmakta ve bir sonraki öznitelik üzerinde yeni bir zayıf sınıflandırıcı bu hata göz önünde bulundurularak eğitilmektedir (Gökmen ve ark, 2007) SVM (destekçi vektör makinesi) Sınıflandırma (Classification) konusunda kullanılan oldukça etkili ve basit yöntemlerden birisidir. Sınıflandırma için bir düzlemde bulunan iki grup arasında bir sınır çizilerek iki grubu ayırmak mümkündür. Bu sınırın çizileceği yer ise iki grubun da üyelerine en uzak olan yer olmalıdır. ĠĢte SVM bu sınırın nasıl çizileceğini belirlemektedir. Bu iģlemin yapılması için iki gruba da yakın ve birbirine paralel iki sınır çizgisi çizilir ve bu sınır çizgileri birbirine yaklaģtırılarak ortak sınır çizgisi üretilir. Bu durum aģağıdaki ġekil 3.15 te görülmektedir.

48 39 ġekil Üyelik grubu sınırlarının belirlenmesi Bu Ģekilde iki grup iki boyutlu bir düzlem üzerinde gösterilmiģtir. Bu düzlemi ve boyutları birer özellik olarak düģünmek mümkündür. Basit anlamda sisteme giren her girdinin (input) bir özellik çıkarımı (feature extraction) yapılmıģ ve sonuçta bu iki boyutlu düzlemde her girdiyi gösteren farklı bir nokta elde edilmiģtir. Bu noktaların sınıflandırılması demek, çıkarılmıģ olan özelliklere göre girdilerin sınıflanması demektir (ġeker, 2008). Yukarıda her iki sınıf arasında oluģan aralığa tolerans (offset) demek mümkündür. Bu düzlemdeki her bir noktanın tanımı denklem 3.9 ile yapılabilir. n p D xi, ci xi, ci 1,1 (3.9) i 1 Denklem 3.9 da görüldüğü gibi, her (x,c) ikilisi için x vektör uzayındaki bir nokta ve c ise bu noktanın -1 veya +1 olduğunu gösteren bir değerdir. Bu noktalar kümesi i = 1 den n e kadar gitmektedir. Denklem 3.9 da belirtilen gösterim, ġekil 3.15 teki üyelik noktalarını ifade etmektedir. Bu gösterimin bir aģırı düzlem (hyperplane) üzerinde olduğu düģünülerek. Bu gösterimdeki her noktanın denklem 3.10 ile ifade edilmesi mümkündür. wx b 0 (3.10)

49 40 Buradaki w aģırı düzleme dik olan normal vektörü ve x noktanın değiģen parametresi ve b ise kayma oranıdır. Bu denklemi klasik doğru denklemine benzetmek mümkündür. y ax b (3.11) Denklem 3.10 a göre b/ w değeri iki grup arasındaki mesafe farkını verir. Bu mesafe farkı tolerans (offset) olarak ta isimlendirilebilir. Bu mesafe farkı denklemine göre mesafeyi en yüksek değere çıkarmak için yukarıdaki Ģekil 3.5 te gösterilen 0, -1 ve +1 değerlerine sahip 3 doğruyu veren denklemde 2/ w formülü kullanılmıģtır. Dolayısı ile doğrular arası mesafe 2 birim olarak belirlenmiģtir. Denklem 3.10 a göre belirlenen iki doğru denklemi de denklem 3.12 ve denklem 3.13 te gösterilmiģtir. wx b 1 (3.12) wx b 1 (3.13) Denklem 3.12 ve denklem 3.13, doğruların kaydırılması sonucunda elde edilen en yüksek değerlerin bulunması iģleminin bir sonucudur. Aynı zamanda bu denklemlerle problemin doğrusal ayrılabilir (linearly seperable) olduğu da kabul edilmiģ olur. Ġki grup arasındaki aģırı düzlemin (hyperplane) tek yönlü olması mümkün değildir. ġekil 3.16 da bu duruma bir örnek gösterilmiģtir. Farklı düzlemler içerisinden hangisinin kullanılacağına iliģkin seçim, düzlemlerin sahip oldukları tolerans değerleriyle iliģkilidir.

50 41 ġekil Olası üyelik grubu sınırları ġekil 3.16 da iki farklı hiperplane (aģırı düzlem) olasılığı bulunmasına karģılık SVM yönteminde bu olasılıklardan en büyük toleransa (offset) sahip olanı alınmaktadır (ġeker, 2008) Optical flow (optik akıģ) Bilgisayarla görmede hareket alanı, 3 boyutlu hareketin bir kamera görüntüsüne iz düģürülmesi olarak tanımlanır. Basit bir kamera modelinde, görüntü üzerindeki her nokta (y1, y2), 3 boyutlu sahnedeki bazı noktaların izdüģümüdür fakat uzaydaki sabit bir noktanın iz düģümünün yeri zamanla değiģebilir. Hareket alanı, görüntü koordinatlarını 2 boyutlu bir vektöre eģleģtiren bir fonksiyon olarak gösterilebilir. Hareket alanı, iz düģümü alınan 3 boyutlu hareketin ideal tanımıdır. Bu alan teorik olarak tanımlanabilir fakat pratikte görüntü verisinden sadece bir hareket alanı yaklaģımı elde edilebilir. Canlılar üç boyutlu nesne hareketini retinalarına düsen ıģık ile algılarken, bilgisayarla görmede hareketi algılamak için görsel sensörlerin bir dizisi kullanılır. Örneğin Ģarj bağlantılı aygıt (charge coupled device - CCD) veya bütünler metal oksit yarıiletken (complementary metal oxide semiconductor - CMOS) kameralar kullanılarak görüntünün her pikseline karģılık düģen Ģiddet genliği elde edilebilir. Fakat

51 42 bu sensörler sayesinde sadece piksellerin düzlemsel konumu ve lineer Ģiddet bilgisi çıkarımı yapılabilir. ġiddet bilgisi sayesinde görüntü üzerindeki her noktaya bir değer atanabilir ve bu değer kullanılarak sonraki görüntü çerçevelerindeki hız tespiti yapılabilir. Görüntü üzerindeki her noktanın hızını bulabilmek için ise ek yaklaģımlar geliģtirilmiģtir. Bu yaklaģımlar, her noktanın görüntü çerçeveleri arasında ne kadar yer değiģtirdiğini hesaplayarak hız tespiti yapmaktadır. Burada bahsedilen yöntemlerin asıl amacı sensörlerden elde edilen ġiddet bilgisinden hız alanını elde edebilmektir. Fakat hız alanı bilgisini elde edebilmek için ardıģık görüntü dizileri arasında her Ģiddet noktasının nereye hareket ettiği bulunmak zorundadır. Bununla birlikte, Ģiddet noktaları etiketlenemez ve direk olarak tanınamaz çünkü aynı Ģiddet değerine sahip birçok komģu piksel olabilir. 3 boyutlu sahnede gözlemci hareket ettiğinde, görüntüde meydana gelen gözle görünür hareket, Optik AkıĢ olarak adlandırılır. Optik akıģ, görüntüdeki hareketin yön ve hızını tanımlar. Genellikle optik akıģ hareket alanına karģılık gelir fakat bu denklik her durum için geçerli değildir. 3 boyutlu noktalar uzayda hareket ederlerken, karģılık gelen görüntü noktaları da hareket eder. Hareket alanı, görüntüdeki tüm noktalar için görüntüde yer alan hareket vektörlerinden oluģmaktadır. Hareket alanında yer alan hareket vektörlerinden göreceli hareket yönü ve hız çıkarımı yapılabilmektedir (Özüntürk, 2007). ġekil (a) Ġleri hareket, (b) dönme, (c) yatay çevrim, (d) yakın objeler daha hızlı hareket ediyor görünür GeliĢtirilen Makine Görme Yazılımı Windows iģletim sistemi altında çalıģtırılmak üzere Microsoft Visual Studio ortamında yazılım geliģtirme çalıģması yapılmıģtır. Programın çalıģması esnasında aģırı RAM kullanımının önüne geçilmesine özen gösterilmiģtir. Çünkü program görüntü

52 43 iģleme ile ilgili olduğundan birçok resim değiģkeni içermektedir. Her seferinde resim değiģkenlerinin serbest bırakılmaması hafıza üzerinde programın giderek aģırı yer kaplamasına sebep olacaktır. Bu durumda sürekli çalıģması gereken hasta iletiģim sistemi uygulaması için önemli bir handikaptır. Bu konuya özellikle dikkat edilmiģtir. Programın kullanılması ve öğrenilmesinin kolay olması adına karmaģık menülerden kaçınmak yararlı olmaktadır Yazılım akıģ diyagramı Programın yanlıģ tespitlerde bulunmasını engellemek amacıyla kabadan inceye bir mimari kullanılmıģtır. (Brandt ve ark., 2004) çalıģmasında da benzeri bir yaklaģım kullanılarak genelden özele doğru bir iģlem sırası gerçekleģtirilmiģtir. Bu mimaride öncelikle alınan görüntüdeki yüz resmi bulunmaktadır. Ardından gözler bu resim içerisinde aranmaktadır. Böylelikle programın çalıģma hızı artmıģ ve hatalı tespitlerin önüne geçilmiģtir. ġekil 3.18 de geliģtirilen yazılımın akıģ diyagramı görülmektedir. Bahsedilen kabadan inceye mimarinin uygulanması sonrasında tespit edilen gözlerin kırpılma serisi kural tabanıyla karģılaģtırılmaktadır. Bunun ardından kırpma serisi ile eģleģen mesajlar karģı tarafa gönderilmektedir. Göz kırpma örnekleme zamanı program içerisinde ayarlanarak kiģilerin kullanım özelliklerine göre ayarlanabilecek Ģekilde tasarlanmıģtır. Böylece istenirse kırpma serileri yavaģ, istenirse hızlı bir Ģekilde kiģiselleģtirilebilir olarak sisteme girilmektedir. Kullanıcının programı olabildiğince kendisine adapte edebilmesi amacıyla kiģiselleģtirilebilir öğelere yer verilmiģtir.

53 44 Başlangıç 1 Kameradan Görüntü Yakalama Göz Resimlerinin Çerçeve içine alınması ve çıkarım Haar Sınıflayıcı ile Yüz resimlerinin Tespiti Göz Kırpma Algoritmasının Uygulanması Görüntüde Yüz Var mı? Hayır Göz Kapama Zamanlayıcılarının Güncellenmesi Evet Yüz Resmi İçerisinde Göz Tespiti Görüntüde Göz Var mı? Hayır Zamanlayıcı Çıkışlarının Kural Tabanıyla Karşılaştırılması Eşleşen Kurallara İlişkin Mesajın Alıcıya Gönderilmesi Evet 1 ġekil Makine görme yazılımının akıģ diyagramı Sözde kod (pseudocode), bir bilgisayar programı veya algoritmasının, çalıģma Ģeklini tanımlayan, yüksek seviyeli ifadesidir. Kaba kod veya yalancı kod olarak ta adlandırılmaktadır. Bir programın geliģtirilmesi sürecinde, kodlama aģamasına geçilmeden önce sözde kodun oluģturulması programın daha iyi organize edilebilmesini ve anlaģılmasını sağlar. Makine görme yazılımının sözde kod Ģekli aģağıda verilmiģtir.

54 45 Prosedür resim_yakalama() Begin 1. Kamera tanımla 2. yakalanan_resim = Resim yakala 3. Geri döndür (yakalanan_resim) End Prosedür özellik_çıkarımı (kullanıcı_resmi) Begin 1. Haar sınıflayıcı için dosya yükle (yüz.xml) 2. yüz_resmi = Haar sınıflayıcı çalıģtır (kullanıcı_resmi, yüz.xml) 3. Haar sınıflayıcı için dosya yükle (göz.xml) 4. çıkarılan_göz_resmi = Haar sınıflayıcı çalıģtır (yüz_resmi, göz.xml) 5. Geri döndür (çıkarılan_göz_resmi) End Prosedür kırpma_tespiti(göz_resmi) Begin 1. göz_resmi = Resim iyileģtirme fonksiyonlarını uygula(göz_resmi) 2. Dairesel Hough dönüģümü uygula(göz_resmi) 3. Eğer daire tespit edildiyse kırpma_olayı = 1 4. Geri döndür(kırpma_olayı) End Prosedür komut_yakalama(kırpma) Begin 1. Eğer kırpma = komut_dizisi[indis] ise indis = indis Eğer kırpma <> komut_dizisi[indis] ise indis = 0 3. Eğer indis = maksimum_dizi_elemanı_sayısı + 1 ise komut mesajını gönder 4. Geri dön End

55 46 Prosedür form_iģlemleri() Begin 1. Eğer çıkıģ butonu tıklanırsa formu kapat 2. Eğer resim kayıt butonu tıklanırsa ekran görüntüsünü kaydet 3. Eğer zamanlama butonu tıklanırsa zamanı düzenle ve görüntüle 4. Geri dön End Program göz_kırpma_iletiģim_sistemi Begin 1. DeğiĢken tanımlamalarının yapılması 2. kare = Resim_yakalama() 3. resim_göz = Özellik_çıkarımı(kare) 4. komut = Kırpma_tespiti(resim_göz) 5. Komut_yakalama (komut) 6. Form_iĢlemleri() Adıma git End Kaba kod içerisinde, program modülleri ayrı fonksiyonlar Ģeklinde tanımlanmıģ ve en son olarak ana programa yer verilmiģtir. Prosedürler bu ana program içerisinde sırasıyla kullanılmıģtır. Ana program kendi içerisinde butonlarla son verilen bir sonsuz döngü oluģturur. Ġlk adım olarak değiģken tanımlamaları ve değiģkenlere programın baģında almaları gereken ilk değerler verilmiģtir. Ardından tek karelik resim yakalayan prosedür yürütülür. Bu resim üzerinde yüz ve ardından gözlerin tespit edildiği özellik çıkarımı yapılır. Yakalanan göz resimlerinden kırpma özelliği hesaplanır ve bu kırpma da komut dizisiyle karģılaģtırılır. Komut dizisinin tüm elemanlarının sağlanması ardından komuta iliģkin mesaj iletiģim kanallarına gönderilir. Burada, kullanılan fonksiyonlara biraz daha yakından bakabilmek için her birinin içeriği açıklanacaktır. Resim yakalama fonksiyonu bilgisayara bağlanmıģ olan kameralardan birini kullanarak görüntü elde etme iģine yaramaktadır. Kullanılacak kamera bu aģamada belirlenir. Ardından tek bir kare yakalanarak fonksiyondan geri döndürülür. Ana

56 47 fonksiyondan görülebileceği gibi bu fonksiyondan geri döndürülen veri özellik çıkarımı fonksiyonunda kullanılmaktadır. Özellik çıkarımı fonksiyonunun amacı kendisine verilen görüntüden göz resimlerini çıkarıp geri döndürmektetir. Programda kullanılan kabadan inceye mimari gereğince önce alınan görüntü yüz ögelerine karģı taranıyor. Bu iģlem Haar kaskad sınıflayıcı kullanılarak yapılmaktadır. Ardından bu fonksiyon içerisinde yine Haar sınıflayıcı kullanılarak, bu kez göz resimleri tespit edilmektedir. Haar sınıflayıcıları kullanmadan önce, sınıflayıcının temel alacağı özellikler xml uzantılı dosyalarla tanımlanmaktadır. En son olarak tespit edilen göz resimleri fonksiyondan geri döndürülmektedir. Fonksiyonun çıktısı olan bu değer kırpma tespiti fonksiyonunda kullanılmaktadır. Kırpma tespiti fonksiyonu, kendisine girdi olarak gönderilen göz resimlerinin açık mı, yoksa kapalı göze mi ait olduğunu belirlemektedir. Bunu yaparken öncelikle gelen resim iyileģtirme fonksiyonlarına tabi tutulmaktadır. Bu fonksiyonlar arasında, gri tona çevirme, histogram eģitleme ve bulanıklık filtresi gibi fonksiyonlar vardır. Ön iģlemlerden geçirilen resim ardından dairesel Hough dönüģümüne tabi tutulur. Burada kullanılan Hough dönüģüm fonksiyonuna, belirlenen objelerin minimum uzaklıkları, minimum ve maksimum daire yarıçapları gibi veriler girilmektedir. Kırpma tespiti fonksiyonu kırma varsa 0 yoksa 1 Ģekilinde bayrak olarak nitelendirilebilecek, bir bitlik bir bilgi üretir. Bu bilgi komut yakalama fonksiyonunda kullanılır. Komut yakalama fonksiyonu, yakalanan göz kırpma dizilerini programda belirlenen komut dizileriyle karģılaģtırır. Bunu yaparken her komuta karģılık bir indis kullanır ve kendisine gelen kırpma bayrak verisine göre bu indisin değerini bir artırıp sıradaki komut elemanını kontrol eder ya da indisi sıfırlar. Bu iģlem, kırpma bayrağının indisin gösterdiği komut dizisi elemanıyla uyuģup uyuģmamasına göre yapılır. Eğer kırpma, dizi elemanıyla uyuģuyorsa bir sonraki örnekleme zamanında diğer elemanın kontrol edilmesi için indis değeri artırılır. Fakat komut dizisinin herhangi bir yerinde, indisin gösterdiği dizi elemanıyla, kırpma tespiti fonksiyonundan gelen veri örtüģmüyorsa bu durumda indis değeri sıfırlanmaktadır. Ġndis değerinin sıfırlanması tekrardan, göz kırpma komutu dizisinin ilk elemanının aranmaya baģlanması anlamına gelir. Kullanıcı komutu vermeye baģtan baģlamalıdır. Eğer indis değeri dizi elemanı sayısının bir fazlasına ulaģırsa, bu durum tüm dizi elemanlarının doğru olarak göz kırpma komutları vasıtasıyla verildiği anlamına gelir. Bu aģamaya gelindiğinde indis sıfırlanır ve komut dizisiyle ilgili metin mesajı iletiģim kanalıyla karģıdaki hedef cihaza

57 48 gönderilir. GeliĢtirilen sistemde, öntanımlı göz kırpma komutları ve bu komutların verilmesinden sonra gönderilecek mesajlar veya yapılacak iģler tanımlanmıģtır. Bunlar daha sonra kullanıcı isteği doğrultusunda değiģtirilebilmektedir. Kullanılan öntanımlı göz kırpma komutları çizelge 3.3 te gösterilmiģtir. Bu komutların taranmaya baģlanması için 1010 Ģeklindeki tarama baģlangıç komutunun verilmesi gerekmektedir. Bundan sonra kırpmanın 0 veya 1 olmasına göre farklı frekanslarda bip sessi üretilmesi Ģeklinde bir geribildirim sinyali kullanıcıya yardımcı olmaktadır. Böylece kullanıcı mesajı gönderip gönderemediği hakkında bilgiye sahip olmaktadır. Geribildirim sinyali kullanıcının göz kırpmasının baģarıyla algılanamaması gibi durumlarda, göz kırpma komutunun tekrar gönderilmeye baģlanmasını da sağlamaktadır. Geribildirim sinyali ve komut taraması bir zaman aģımından sonra kesilir. Bundan sonra komut verilmesi gerekirse tekrar tarama baģlangıç komutu girilmelidir. Komut Sırası Çizelge 3.3. Öntanımlı göz kırpma komutları ve fonksiyonları Komut Kodu Komut Fonksiyonu Mesaj: Acil durum çağrısı! Mesaj: Yatma pozisyonumu değiģtirmeliyim Mesaj: Tuvalet ihtiyacım var Mesaj: Ġlaç zamanım geldi mi? Mesaj: Yemek ihtiyacım var Mesaj: Su ihtiyacım var Mesaj: Odanın havalandırılmaya ihtiyacı var Mesaj: Televizyon seyretmek istiyorum Mesaj: Televizyon kanalını değiģtirebilir misin? Kontrol: Genel amaçlı çıkıģı aktif hale getir Kontrol: Genel amaçlı çıkıģı pasif hale getir Kontrol: Hedef telefon numarasını sonraki yap Kontrol: Hedef telefon numarasını önceki yap Kontrol: Mesajları sadece SMS ile gönder Kontrol: Mesajları sadece RF ile gönder Kontrol: Mesajları RF ve SMS ile gönder.

58 49 Dikkat edilirse tüm göz kırpma komutları mesaj gönderme fonksiyonuna sahip değildir. Bazı komutlar kontrol komutu olarak tanımlanmıģtır. Böylece, gerektiğinde kullanıcı programın çalıģmasını kontrol komutları vererek, ilgili ayarlarla düzenleyebilmektedir. Bu kontrol komutları arasında, SMS mesajlarının gönderileceği telefon numarasının değiģtirilmesi, mesajların gönderilme kanalının ayarlanması ve programlanabilir çıkıģın aktif edilmesi gibi komutlar vardır. Genel amaçlı çıkıģ, bilgisayara USB protokolüyle bağlı verici cihaz üzerindedir. Bu çıkıģ aktif edildiğinde cihaz üzerindeki röle konum değiģtirmektedir. Böylece rölenin normalde açık (Normally Open - NO) veya normalde kapalı (Normally Closed - NC) kontakları kullanılarak istenen herhangi bir sistem aktif edilebilir. Böylece, perdeyi aç, klimayı çalıģtır gibi mesajların iletilmesi yerine mevzubahis sistem bu çıkıģa bağlanarak doğrudan kullanıcının kontrolüyle kumanda edilebilir. Kullanılan tarama baģlangıç komutu çoğaltılarak yeni komut listeleri belirlenebilir. Böylece sistem daha çok fonksiyona sahip olacaktır. Fakat bu durum beraberinde kullanıcının bilmesi gereken daha fazla kodu beraberinde getiriyor. Bu durum kodların kullanıldıkça kullanıcı tarafından öğrenilmesiyle aģılabilir. Bunun yerine kullanıcıya kodların anlamlarını bulunduran görsel bir arayüz sunulması daha fonksiyonel bir yaklaģımdır. Kullanımı gittikçe artan tablet bilgisayarlar ile buna benzer bir sistem kolayca geliģtirilebilir. GeliĢtirilen yazılım temel olarak, görüntü iģleme, obje tanıma, USB protokolü üzerinden (sanal seri port ile) iletiģim, kayıtlı komutların göz kırpma dizileriyle karģılaģtırılması, SMS gönderme (android ADB üzerinden), göz kırpma algılaması ve programın diğer fonksiyonlarının ayar parametrelerinde değiģiklik yapabilme gibi özelliklere sahiptir Yazılımın ekran görüntüleri ġekil 3.19 da geliģtirilen programın ekran görüntüsü görülmektedir. Burada kabadan inceye mimari, sol üstte alınan görüntü, hemen altında çıkarılan yüz görüntüsü ve sağ tarafta da yüz görüntüsünden çıkarılan göz görüntüleri olarak karģımıza çıkmaktadır. Göz görüntüleri üzerinde aritmetik iģlemler yapılarak göz bebeklerinin daha iyi tespit edilebilmesi sağlanmıģtır. Alt alta sırasıyla gri tona çevirme, histogram eģitlemesi ve bulanıklaģtırma iģlemleri uygulanmıģtır. BulanıklaĢtırma iģlemi sayesinde Hough dönüģümü sırasında oluģacak hatalı tespitlerin önüne geçilmektedir.

59 50 ġekil Makine görme yazılımının ekran görüntüsü ġekil 3.20 de programın baģka bir ekran görüntüsü vardır. BulanıklaĢtırılmıĢ son göz resmine Hough dönüģümü uygulanarak elde edilen daireler ilk resim üzerine basılmıģ ve en altta gösterilmiģtir. Eğer gözler açıksa kırpma açıklamasının altındaki etiket yeģil arka planlı 1 Ģeklinde olmaktadır. Gözler kapalıysa da bu etiket kırmızı arka planlı 0 Ģeklinde olmaktadır. ġekil Hough dönüģümü uygulanmıģ ekran görüntüsü

60 51 ġekil 3.21 deki gibi gözlük kullanılan durumlarda gözlüğün yapısına göre programın davranıģında değiģiklik olabilmektedir. Ġlgili Ģekilde gözlük kullanılması programın çalıģmasına etki etmemiģtir. ġekil Gözlük kullanılan örnek ekran görüntüsü Fakat Ģekil 3.22 deki örnekte gözlük camından kaynaklanan yansımalar sonucu program gözün açık olduğunu tespit edememektedir. ġekil Gözlük kullanılan örnek ekran görüntüsü

61 52 ġekil 3.23 teki görüntüde aynı kiģi gözlüksüz olarak programı kullanmaktadır. Bu sefer program gözleri baģarılı bir Ģekilde tespit etmiģ ve sınıflandırmıģtır. ġekil Gözlük kullanılmayan örnek ekran görüntüsü IĢık Ģartlarının elveriģli olduğu, gözlük camından ıģık yansıması olmadığı durumlarda gözlüklü kullanıcıların göz kırpmalarının problemsiz Ģekilde algılanabildiği görülmüģtür. Gözlük camlarının renksiz olması sebebiyle yansıma olmadığı durumlarda sistemin çalıģması gözlükten bağımsız olmaktadır. ġekil 3.24 te ise diğer bir kullanıcının programı denemesi görülmektedir. Program kullanılırken göz kapaklarının açılabilmesi önemli bir faktör olarak karģımıza çıkmaktadır. Eğer göz kapakları yeterince açılamazsa gözün açık olduğunun anlaģılması da zorlaģmaktadır. ġekil 3.24 te kırpma bayrağının hemen altında görülen Komut Durumu grubu, tarama baģlangıç komutunun gönderilme durumunu belirtmektedir. Tarama baģlangıç komutu 1010 verildiğinde durumu değiģerek geribildirim vermektedir.

62 53 ġekil Program kullanım örnek ekran görüntüsü ġekil 3.25 te farklı bir kullanıcı görülmektedir. Yüz görüntüsü alınarak içerisinden gözlerin çıkarımı yapılmıģtır. Ardından çıkarılan bu görüntülere matematiksel görüntü iģleme fonksiyonları uygulanarak Hough dönüģümü için uygun hale getirilmiģtir. Daha sonra Hough dönüģümü uygulanmıģ ve bulunan iris görüntüleri daire içerisine alınmıģtır. Ġrislerin bulunmasının ardından kırpma bayrağı 1 Ģeklinde düzenlenmiģtir. Böylelikle göz kapaklarının açık olduğu program tarafından algılanmıģtır. ġekil Program kullanım örnek ekran görüntüsü

63 54 ġekil 3.26 da görülen kullanıcı tarafından, kendisine belirtilen kırpma mesajının gönderilmesi üzerine K ile belirtilen mesaj tespit bayrağının durum değiģtirdiği görülmektedir. ġekil Program kullanım örnek ekran görüntüsü Yazılımın ayarlar menüsü Yazılımın ayarlar menüsünün zenginliği, kullanıcıların programı fonksiyonel bir Ģekilde kullanmasını sağlayacaktır. ġekil 3.27 de yapılan ayarlama seçenekleri görülmektedir. Genel amaçlı çıkıģ sonlanma türü, bu çıkıģın kırpma komutlarıyla aktif edilmesi ardından, nasıl eski haline döneceğini tanımlamaktadır. Tekrar kullanıcı komut giriģiyle eski haline getirilebilir veya otomatik olarak girilen zaman sonunda tekrar pasif hale geçer. Genel amaçlı çıkıģ için açma kapama kontrolü de bulunmaktadır. Örnekleme zamanı, sistemin göz kırpma algılama periyodunu ayarlamaktadır. Bu süre yarım saniye ile üç saniye arasında istenilen bir değere ayarlanabilmektedir. Sürenin kısa olması göz kırpma hareketlerinin daha hızlı yapılmasını gerektirecektir. Tarama zamanı, tarama baģlangıç komutu girilmesinden itibaren, ne kadarlık bir süre boyunca komutların dinleneceğini belirler. Sesli geribildirim, göz kırpma durumuyla ilgili farklı iki frekansta kullanıcıya bip sesi vererek programın kullanılmasını kolaylaģtırmaktadır.

64 55 Aktif telefon numarası, ayarıyla istenildiğinde mesajın gönderilmesi istenen telefon seçilmektedir. ġekil Programın ayarlar menüsü ġekil Programın Komut ayarlarının yapılması ġekil 3.28 de yazılımın komut ayar sekmesi görülmektedir. Bu sekme yardımıyla, göz kırpma komutlarına karģılık olarak tanımlanmıģ mesajlar değiģtirilebilmektedir. Mesaj gönderilmesini sağlayan komutların yanı sıra, sistem

65 56 üzerinde kontrol fonksiyonu olan komutlar da vardır. Kontrol komutları mevcut versiyonda sabit tutulmuģtur Tasarlanan USB - RS232 Köprü ve Verici Devresi ġekil 3.29 da PIC mikrodenetleyici ile FT232 entegrelerini barındıran bir çevirici devre tasarımı görülmektedir. Bu devre, USB hattından gelen verileri seri (UART) sinyallerine çevirerek mikrodenetleyiciye göndermektedir. Mikrodenetleyici tarafından FT232 entegresine gönderilen seri bilgiler ise FT232 tarafından kodlanarak USB hattı aracılığıyla bilgisayara iletilir. Bilgisayarda kurulan sürücü program sayesinde, mikrodenetleyici tarafından gönderilen sinyaller sanal bir seri porttan alınmıģ gibi olur. Ġlgili seri portun numarası windows iģletim sistemi ortamında aygıt yönetici adındaki program kullanılarak öğrenilebilir. Ardından görsel programlama yazılımında SerialPort nesnesinin PortName özelliği öğrenilen numaraya ayarlanır. Böylece ilgili porttan gelen veriler program içerisindeki nesne tarafından yakalanabilir. Bu nesnenin DataReceived olayına kod yazılarak veri geldiğinde yapılacak iģlemler de tanımlanmıģ olur.

66 57 ġekil Köprü Verici devresi Ģematik çizimi ġekil 3.30, bilgisayara USB protokolüyle bağlanan ve aldığı veriler doğrultusunda, üzerinde bulundurduğu RFM70 RF telsiz modül ile alıcı devreye bilgi gönderen verici devrenin baskı devre çizimi görülmektedir. Devredeki ICSP1 soketi aracılığı ile mikrodenetleyici devre üzerinden alınmadan programlanabilmektedir. RL1 elemanı harici cihaz veya sistemleri çalıģtırmak için kullanılabilecek röledir. U1 FT232 USB RS232 çevirici, U2 RFM70 RF telsiz modül, U3 entegresi de PIC16F4550 mikrodenetleyicidir.

67 58 ġekil Köprü Verici devresi baskı devre çizimi ġekil Köprü Verici devresi 3 boyutlu görünümü ġekil 3.31 de verici ve köprü niteliğindeki devrenin üç boyutlu modeli görülmektedir.

68 Tasarlanan Alıcı Cihaz Devresi Alıcı cihaz tarafında, verici cihaza göre daha düģük seviyeli konfigürasyona sahip olan, PIC16F628A mikrodenetleyici tabanlı bir tasarım kullanılmıģtır. Böylece düģük pil tüketimi hedeflenmiģtir. Devre üzerinde 2x8 karakter kapasiteli LCD ekran bulunmaktadır. ġekil 3.32 de sistemin Ģematik tasarımı görülmektedir. ġekil Alıcı cihaz devresi Ģematik tasarımı ġekil 3.32 de alıcı cihaz devresinin baskı devre çizimi görülmektedir. Her iki cihaz baskı devresi de tek katmanlı olarak çizilmiģtir. Elektromanyetik pazrazitlerden devrelerin olabildiğince korunabilmesi için baskı devre çizimlerinde bazı kriterlere özen gösterilmiģtir. Bunlar arasında, bakır yolların eğim kısımlarının olabildiğince keskin açılı olmaması, kristal ve mikrodenetleyici bağlantılarının mümkün mertebe kısa olması gibi özellikler vardır. ġekil 3.33 teki baskı devrede, U1 telsiz modül RFM70, U3 PIC16F628A mikrodenetleyicidir. Buton1 elemanı gerektiğinde alıcıyı taģıyan kiģinin, kullanıcıya iģaret gönderebilmesi için konulmuģtur. Devrenin çalıģması hakkında bilgi görsel olarak, mikrodenetleyiciye bağlanan led sayesinde görülebilmektedir.

69 60 ġekil Alıcı cihaz devresi baskı devre tasarımı ġekil 3.34 te alıcı cihaz devresinin üç boyutlu modeli görülmektedir. ġekil Alıcı cihaz devresi 3 boyutlu görünümü

70 OluĢturulan Sistemin Genel Yapısı Göz kırpma iletiģim sistemi, yapısı itibariyle birçok yazlılımsal ve donanımsal bileģenden oluģmaktadır. Tüm bu bileģenlerin bir araya getilmesiyle gerçekleģtirilen yapı Ģekil 3.35 te görülmektedir. Köprü ve Kablosuz Verici Cihaz Kablosuz Alıcı Cihaz Kullanılan Kamera Mesaj Gönderen PDA Mesaj Alan Telefon ġekil Göz kırpma iletiģim sistemi genel görünüģ ġekilden anlaģıldığı gibi, görüntü iģleme birimi olan bilgisayara bağlı tüm bileģenlerle USB protokolü kullanılarak iletiģim kurulmaktadır. Köprü ve kablosuz verici fonksiyonu olan cihaz harici bir besleme olmaksızın, USB hattından alınan enerjiyle çalıģmaktadır. Dolayısıyla genel amaçlı çıkıģ olarak belirtilen röle 5V luk seçilmiģtir. Kablosuz alıcı cihaz hareketli kullanım için tasarlandığından pil ile çalıģmaktadır. Kullanılan elektronik malzemeler SMD olarak seçilirse devreler daha küçük yer kaplayacak Ģekilde tasarlanabilir.

71 62 4. ARAġTIRMA SONUÇLARI VE TARTIġMA Bu tez projesi kapsamında, göz kırpma esasına dayanan, görüntü iģleme tabanlı bir iletiģim sistemi gerçekleģtirilmiģtir. OluĢturulan sistem, göz kırpma komutlarını verecek kiģinin yanında bulunan görüntü iģleme ve mesaj gönderme istasyonu, mesajın gönderilmek istendiği kiģide veya yerde bulunan alıcı cihazlardan oluģmaktadır. Sistemin genel bileģenleri Ģekil 4.1 de gösterilmiģtir. Kamera Görüntü ĠĢleme Verici Ġstasyonu PDA Hedef KiĢideki Telefon Bilgisayar Verici Cihaz Hedef KiĢideki Alıcı Cihaz ġekil 4.1. Sistemin genel bileģenleri Sistemi tetikleyen komutlar göz kırpma dizilerinden oluģmaktadır. Kullanıcı tarafından verilen komutlar, ön tanımlı mesajların gönderilmesini sağlamakta veya programın çalıģmasıyla ilgili ayarlar yapabilmektedir. Programlanabilen bir röle çıkıģı sayesinde istenen herhangi bir cihaz ya da sistem kullanıcı göz kırpma komutlarıyla kontrol edilebilmektedir. Sistem bekleme konumundayken, kullanıcının tarama baģlangıç komutunu vermesiyle, kayıtlı komutları kullanıcı kırpma komutlarıyla karģtırmaya baģlar. EĢleĢme sağlandığında verilen komuta karģılık gelen mesaj karģı tarafa aktarılır ya da ilgili fonksiyon gerçekleģtirilir. Bu esnada program tarafından kırpmanın algılanıp algılanmadığını ve taramanın çalıģtığını gösteren sesli geribildirim sinyali üretilir. geribesleme sinyali taramanın zaman aģımı süresi sonunda kesilmesiyle sonlandırılır. 4.1 Göz Kırpma ĠletiĢim Sisteminin Genel Yapısı ve Gelinen Nokta Görüntü iģleme ve mesaj gönderme istasyonunda, USB portu aracılığıyla veri gönderen bir kamera Windows iģletim sistemi yüklü bir bilgisayarla birlikte kullanılmıģtır. Kameradan alınan resim kareleri, görüntü iģleme teknikleriyle

72 63 hesaplamalara tabi tutulmuģtur. Bu hesaplamalar içerisinde, görüntüdeki tek bir nokta ile ilgili olan piksel iģleme fonksiyonlarının yanında resimdeki daire özelliklerinin veya yüz özelliklerinin çıkarıldığı dönüģüm fonksiyonları da kullanılmıģtır. Görüntü iģleme teknikleri kullanılırken OpenCv açık kaynak kodlu bilgisayar görme kütüphanesi kullanılmıģtır. Literatürde bulunan birçok çalıģmada görüntü iģleme aģaması OpenCv kullanılarak gerçekleģtirilmiģtir (Ayudhya ve Srinark, 2009). Bu araç içerisinde kullanılmak istenen görüntü iģleme teknikleriyle ilgili fonksiyonlar bulunmaktadır. Açık kaynak kodlu olan aracın yeni versiyonları sürekli olarak yayınlanmaktadır. Haar kaskad sınıflayıcısı kullanılarak alınan görüntüler içerisinden yüz resmi seçilmiģtir. Ardından seçilen yüz resmindeki göz resimleri çıkarılmıģtır. Sınıflayıcıların yüz ve göz özelliklerini ayırt edebilmeleri için önceden hazırlanmıģ çok sayıda yüz ve göz resmi kullanılarak oluģturulmuģ xml dosyaları programda sınıflayıcı fonksiyonlara argüman olarak tanımlanmıģtır. Hough dönüģümü, görüntü iģlemede çok önemli bir yere sahip olan, resimler üzerindeki geometrik Ģekillerin tespit edilmesi aģamasında kullanılabilmektedir. Hough dönüģümünün plaka tanıma gibi uygulamaları bulunmaktadır. Çıkarılan göz resimleri üzerinde dairesel Hough dönüģümü kullanılarak daire Ģekillerinin bulunması amaçlanmıģtır. Böylece gözün iris tabakasının tespit edilmesi sağlanmıģtır. Göz resimlerinde iris tespit edilmesi hastanın gözünün açık, irisin tespit edilememesi de hastanın gözünün kapalı olması Ģeklinde yorumlanmıģtır. Programdaki göz kırpma algılama fonksiyonunun temeli bu ilkelere dayanmaktadır. Göz kırpma algılaması yukarıda anlatıldığı gibi hesaplanıp bir değiģkene yazılmaktadır. Bayrak olarak kullanılan 0 veya 1 değeri alan bu değiģkenin değeri belirlenen bir örnekleme zamanı zarfında kontrol edilerek kırpma olup olmadığına karar verilmektedir. Bu kontrol iģleminin bir örnekleme zamanı zarfında yapılması programın fonksiyonel bir kullanıma kavuģmasını sağlamıģ ve kullanımı kolaylaģtırmıģtır. Örnekleme zamanı programın ayar kısmından istenilen değere ayarlanabilmektedir. Böylece programın kiģiselleģtirilebilir olması sağlanmıģtır. Örnekleme zamanının kullanıcı için az veya fazla olması gereken komutları vermesi sırasında problemlere yol açmaktadır. Örnekleme zamanının az olması durumunda kullanıcı mesaj periyoduna yetiģememektedir. Yani zaman azaldıkça kullanıcının daha hızlı göz açıp kapama zorunluluğu, kullanıcının istediği komutu verememesine veya birkaç deneme sonrasında verebilmesine sebep olmaktadır.

73 64 Örnekleme zamanı sonrasında belirlenen kırpma bayrağı, hangi komutun verildiğinin tespiti amacıyla kullanılmaktadır. Kırpma bayrağı komutların girildiği, ikilik veri barındıran dizilerle karģılaģtırılmaktadır. Her dizinin kendine özgü bir indis değiģkeni bulunmaktadır. Bu indis kırpma bayrağı indisin gösterdiği dizi elemanıyla eģleģtikçe artırılmaktadır. Eğer indisin gösterdiği eleman ve kırpma bayrağı örtüģmezse indis sıfırlanmaktadır. Çünkü verilen komutla dizi içeriği uyuģmamaktadır. Böylelikle bir sonraki örnekleme zamanında verilen kırpma komutu dizinin ilk elemanıyla karģılaģtırılacaktır. Kayıtlı olan tüm komutlar paralel olarak kontrol edilerek ilgili komutun tespit edilmesi sağlanmıģtır. Dizi elemanlarının tümünün kontrol edilmesi, dizilerin sonuna ikilik olamayan bir sayının yazılmasıyla sağlanmıģtır. Eğer en sonda olan bu elemana eriģim sağlanırsa tüm dizi elemanlarına karģılık gelen komutlar sırasıyla alınmıģ demektir. Bu durumun tespitinin ardından tüm elemanları sırayla taranan diziye iliģkin mesajın aktarılması gerçekleģtirilmektedir. Mesajın aktarılması aģamasında, RF ve GSM olmak üzere iki kanal vardır. Bu kanallardan hangisinin kullanılacağı göz kırpma sinyalleriyle seçilebilmektedir. Hangi kanalın seçildiği SMS gönderildiği takdirde mali yükümlülükler getireceğinden önemlidir. SMS gönderilebilmesi için bir PDA ile bilgisayar USB protokolü aracılığıyla bağlanmıģ ve gönderilecek mesajlar ve telefon numaraları bu kanalla iletilmiģtir. Kullanılan PDA android iģletim sistemi ile çalıģmaktadır. Android hata ayıklama köprüsü (Android Debug Bridge - ADB) protokolü ile gerekli bilgiler iletilmektedir. ADB nin kullanılabilmesi için android yazılım geliģtirme kiti (Software Development Kit - SDK) bilgisayara kurulmalıdır. ADB protokolü kullanılarak mesajın içeriği ve hedef numara PDA ya iletildiğinde mesaj karģı tarafa gönderilmektedir. Bu durumda karģı taraftaki alıcı da GSM tabanlı bir cihazdır. Bu bir telefon veya GSM modül kullanılarak geliģtirilmiģ herhangi bir cihaz olabilir. Diğer bir iletiģim kanalı da endüstriyel, bilimsel ve medikal (Industrial, Scientific and Medical - ISM) frekans bandında çalıģan verici-alıcı cihazlardır. Bu kanal kullanılırsa daha ekonomik olan ve kısa mesafeler için daha verimli bir yol tercih edilmiģ olur. 2.4 GHz frekansında haberleģmenin yapıldığı cihazlar flash hafızalı mikrodenetleyici tabanlı olarak tasarlanmıģtır. Böylece yazılımın güncellenmesi gerektiğinde en az maliyetle sistem devreye alınabilecektir. Bilgisayara bağlı olan verici cihazda USB protokolünü UART a çeviren FT232 entegresi kullanılmıģtır. Bu entegrenin ilgili sürücüsü bilgisayara yüklenerek, devre bağlandığında sanal seri port

74 65 oluģması sağlanmıģtır. Ardından seri olarak alınan mesaj karģı taraftaki alıcı cihaza gönderilmektedir. Göz kırpma dizisine karģılık, alıcı cihazda metin mesajının oluģması nihai amaçtır. Alıcı cihazdan verici cihaza metinin değil mesaj kodunun iletilmesiyle olası problemlerin önüne geçmek amaçlanmıģtır. Böylece iletiģim daha sade bir Ģekilde gerçekleģtirilmiģ ve gereksiz veri aktarımının önüne geçilmiģtir. Verici devre enerjisini USB hattından sağlamaktadır. USB hattı 500 ma sınırına kadar akım çekmeye izin vermektedir. Bu kaynak mikrodenetleyici için doğrudan kullanılabilmektedir. Fakat RFM70 telsiz modül için 5V luk gerilim çok fazladır. Bunun için ayrı bir voltaj düzenleyici ile 3.3 V luk besleme sinyali elde edilmiģtir. Alıcı cihazın devresi pil ile beslendiği için tasarımında güç sarfiyatına özen gösterilmiģtir. Kullanılan LCD ekran olabildiğince küçük seçilmiģ ve arka plan ıģığı gerekmediği durumlarda kullanılmamıģtır. Bu devrede de telsiz modül olarak RFM70 kullanıldığından 3.3 V luk voltaj düzenleyici kısmı bu cihazda da kullanılmıģtır. Mesajın geldiği durumda sesli olarak uyarı sinyali vermek için buzzer elemanı cihaza dâhil edilmiģtir. Buzzer genelde iki durumlu dijital ses sinyali üretmek için kullanılır. Besleme voltajı uygulandığında bir frekans değerinde ses sinyali üreten devre elemanıdır. Bilgisayar, örnekleme zamanı sonunda göz kırpma durumunu kontrol edip buna göre bir ses sinyali üretmektedir. Göz kırpıldığı zaman kırpılmamasına oranla daha tiz bir ses üretilir. Böylece sistemin durumu hakkında kullanıcıya geribildirim verilmiģ olur. Programın kullanılması da bu geribildirim sayesinde oldukça kolaylaģmaktadır. Ancak bu ses sinyalin sürekli olarak üretilmesi mesaj gönderilmek istenmeyen süreçte rahatsızlık oluģturabilir. Diğer yandan göz kırpma komutlarının aranması için öncelikle bir baģlangıç komutun oluģturulması hatalı algılamaların önüne geçebilecektir. Bu baģlangıç komutunun algılanmasından sonra ses geribildiriminin belirli bir süre oluģturulması ve komutların da bu süre zarfında kontrol edilmesi sağlanmıģtır. Bu süre sonunda geribildirim sesi kesilerek sadece baģlangıç komutu aranmaktadır. BaĢlangıç komutun verilmesinin ardından genel amaçlı göz kırpma komutlarıyla kullanıcının göz kırpma dizileri karģılaģtırılmaya baģlanmaktadır. Böylece çalıģmaya, gerçek uygulamalarda gereksiz ses üretilmesiyle rahatsızlık vermeyen ve daha tutarlı komut tespiti yapan fonksiyonel bir özellik kazandırılmıģtır. Kırpma komutları, sadece ilgili mesajların gönderilmesinin dıģında, programın çeģitli fonksiyonlarını ayarlamak için de kullanılmaktadır. Bazı kırpma dizileri mesajın gönderileceği kanalın seçilmesi için ayrılmıģtır. SMS yönteminin kullanımıyla ilgili olarak mesajın gönderileceği telefon numarası da göz kırpma komutlarıyla

75 66 seçilebilmektedir. Böylece bunun gibi ayarlamalar için kullanıcı bağımsız Ģekilde hareket edebilmektedir. Ayrıca verici cihazda bulunan, genel amaçlı bir röle çıkıģı da kullanıcı kırpma komutlarıyla aktif hale getirebilinmektedir. Programın ayarlarının yapıldığı kısımda, örnekleme zamanı, geribildirim üretim zamanı, göz kırpma komutları ve mesaj içerikleri gibi parametrelerin kullanıcı isteği doğrultusunda düzenlenmesine imkân sağlanmıģtır. Böylece programın kullanımı aģamasında minimum teknik servis ihtiyacı ortaya çıkması planlanmıģtır. Bu durum ayrıca, sistemin farklı kullanıcılar tarafınca kullanılmasını daha kolay bir hale getirmiģtir. Resmin yakalanmasından sonra dıģarıdan belirlenebilen değiģkenler ıģığında, aritmetik iģlemlere tabi tutularak parlaklık karģıtlık gibi öniģlemci ayarlarının yapılması değiģik ortamlarda programın daha gürbüz sonuçlar vermesini sağlamıģtır. Normal Ģartlarda çok iyi sonuçlar veren bir görüntü iģleme yazılımı bile ıģık Ģartlarının değiģmesiyle bu durumdan çok büyük ölçüde etkilenebilir. Çünkü sistemin yegâne girdisi konumunda olan resmin piksel değerleri oldukça farklı değerler alabilmektedir. Bu durum da sınıflayıcı çıkıģından göz kırpma yakalama fonksiyonuna kadar programın tümünü olumsuz yönde etkileyebilmektedir. Bu durumda kameraya doğrudan gelen ıģık kaynaklarını engellemek veya ortamı yeterince aydınlatmak olumlu sonuçlar verebilmektedir. Ancak öniģlemci fonksiyonlarının ayarlanmasına imkân verilmesi daha geniģ bir aralıktaki olumsuz koģulları tolere edebilmeyi mümkün kılmıģtır. 4.2 Deneysel Sonuçlar OluĢturulan sistem 120 kiģi üzerinde test edilmiģtir. Bu kiģilerin programı kullanmaları sırasında, yüz bölgesinin doğru tanınması, gözlerin doğru tespiti, göz kırpmalarının doğru algılanması, verilen mesajın doğru algılanması ve mesajın doğru iletilmesi parametreleri kayıt altına alınmıģtır. Bunlarla ilgili sonuçlara ilerleyen kısımda yer verilmiģtir. GerçekleĢtirilen deneylerde ortam ıģığı, kullanıcıların kameraya bakma açısı gibi faktörler gereken Ģekilde ayarlanmıģtır. Kameranın kullanıcılara olan uzaklığı cm arasında dik bir açıyla ayarlanmıģtır. Kullanıcıların vermeleri gereken, kırpma Ģeklinde kodlanmıģ mesajlar önceden kullanıcılara açıklanmıģtır. Sistemin fonksiyonu ve yapılması gereken test davranıģları kendilerine anlatılmıģtır.

76 67 Demografik yaģ dağılım çizelgelerine bakıldığında, bu çalıģma için en uygun yaģ aralıklarının, 17-24, 25-34, 35-44, 45 ve üstü olmak üzere dört grup olduğu görülmüģtür. AĢağıda verilen tabloda deneye katılan kiģilerin yaģ ve cinsiyetlerine göre dağılımı gösterilmektedir. Çizelge 4.1. Deneye katılan kiģilerin yaģ ve cinsiyet dağılımı CĠNSĠYET YAġ ve üstü BAY BAYAN TOPLAM Çizelge 4.1 de gösterildiği gibi göz kırpma iletiģim sistemi, değiģik yaģ gruplarında bay ve bayan kullanıcılar tarafından denenmiģtir. Elde edilen sonuçlar yine bu gruplar üzerinde sistemin fonksiyonları temel alınarak ayrı ayrı değerlendirilmiģtir. ġekil 4.2 deneye katılan kiģilerin yaģ ve cinsiyete göre dağılımını grafik formunda göstermektedir. ġekil 4.2. Deneye katılan kiģilerin yaģ ve cinsiyet dağılımı

77 68 Çizelge 4.2. Alınan görüntülerdeki yüz bölgesinin tanınmasına ait veriler Cinsiyet YaĢ Aralığı KiĢi Sayısı BAY Doğru Algılama YanlıĢ Algılama Doğruluk Oranı % % % ve üstü % 100 BAY TOPLAM % 100 BAYAN % % % ve üstü % 100 BAYAN TOPLAM % 100 GENEL TOPLAM % 100 Çizelge 4.2 de görüldüğü gibi doğru Ģartlar oluģturulduğunda yüz bölgesinin tanınmasında program %100 doğruluk oranıyla çalıģmıģtır. Tanınan yüz bölgesinin etrafının yeģil renkli bir kare içerisine alınması sağlanmıģtır. Elde edilen bu ön yüz görüntüsü daha sonra göz bölgesinin çıkarımında kullanılacaktır. ġekil 4.3, yüz bölgesinin kaynak resim üzerinde bulunmasına ait verilere ait grafiği göstermektedir. ġekil 4.3. Yüz bölgesinin doğru bulunma oranları Haar sınıflayıcı ile birlikte doğru veri tabanı kullanıldığında elde edilen sonuçlar oldukça iyi olmaktadır. Yüz görüntülerinin tespit edilmesi, programın diğer aģamalarına

78 69 temel teģkil ettiği için çok önemli bir yere sahiptir. Bundan sonraki adımların gerçekleģtirilebilmesi için bu aģamada baģarının yüksek olması Ģarttır. Çizelge 4.3. Yüz resminden göz bölgesinin çıkarılmasına ait veriler Cinsiyet YaĢ Aralığı KiĢi Sayısı BAY Doğru Algılama YanlıĢ Algılama Doğruluk Oranı % % % ve üstü % 100 BAY TOPLAM % 100 BAYAN % % % ve üstü % 100 BAYAN TOPLAM % 100 GENEL TOPLAM % 100 ġekil 4.4. Yüz bölgesinden göz resimlerinin doğru çıkarılma oranları Tespit edilen yüz bölgelerindeki göz resimlerinin çıkarılmasında çizelge 4.3 te görüldüğü gibi tam doğrulukla iģlem gerçekleģtirilmiģtir. Gözler için kullanılan xml dosyası Ģeklindeki dizi, Haar dönüģümünde kullanılarak çıkarım iģlemi tamamlanmıģtır.

79 70 Bu aģamadan sonra, yakalanan görüntülerden elde edilen göz resimleri üzerinde kırpma algılaması yapılmaya çalıģılacaktır. Kırpma algılaması komut algılama aģamasından önceki adımdır. Cinsiyet YaĢ Aralığı KiĢi Sayısı BAY Çizelge 4.4. Göz kırpma algılamasına ait veriler Doğru Algılama YanlıĢ Algılama Doğruluk Oranı % % 94, % ve üstü % 100 BAY TOPLAM % 98,5 BAYAN % 97, % % ve üstü % 100 BAYAN TOPLAM % 99,2 TOPLAM % 98,9 ġekil 4.5. Göz kırpma algılamalarının doğruluk oranları Çizelge 4.4, çıkarılan göz resimleri üzerinde kırpma tespit edilmesi sonucu elde edilen verileri ortaya koymaktadır. Görüldüğü gibi doğruluk oranı %98.9 a gerilemiģtir. Ancak sistemin akıcı Ģekilde kullanılabilmesi açısından kabul edilebilir sınırlar

80 71 içerisinde bir doğruluk oranıdır. Buradaki tespit edilemeyen göz kırpmalarının çoğunluğunun sebebi göz kapaklarının normalden daha fazla kapalı olmasıdır. Dolayısıyla gözün açık ve kapalı olması arasındaki fark program tarafından ayırt edilememektedir. Bu durumun da program kullanımı sırasında göz kapaklarının olağandan biraz daha fazla açılması sağlanarak önüne geçilebilir. ġekil 4.5 te kırpma doğruluk oranlarını grak halinde verilmiģtir. Çizelge 4.5. Göz kırpma dizileri Ģeklindeki mesajın algılamasına ait veriler Cinsiyet YaĢ Aralığı KiĢi Sayısı BAY Doğru Algılama YanlıĢ Algılama Doğruluk Oranı % % 94, % ve üstü % 100 BAY TOPLAM % 98,5 BAYAN % 97, % % ve üstü % 100 BAYAN TOPLAM % 99,2 TOPLAM % 98,9 ġekil 4.6. Göz kırpma mesajı algılamalarının doğruluk oranları

81 72 Kırpmanın algılanması ardından, algılanan kırpma dizileri komut dizileriyle karģılaģtırılacaktır. Kullanıcıların kendilerine öğretilen, göz kırpma dizileri Ģeklinde olan mesajları sisteme girmeleri aģaması çizelge 4.5 te gösterilmiģtir. Bu aģamada, göz kırpmaları sistem tarafından algılanabilen tüm kullanıcılar, mesajları da sisteme doğru Ģekilde girebilmiģlerdir. Bu konuda, göz kırpma örnekleme zamanının kiģiselleģtirilebilmesi büyük ölçüde etkili olmuģtur. Diğer türlü kiģilerin sistemin örnekleme hızına yetiģememeleri mesajı sisteme girememelerine sebep olabilirdi. Mesajların sisteme girilmesinden sonra, sistemin kullanıcıya bağımlı olduğu kısımların sonuna gelinmiģ olmaktadır. Bu aģamadan sonra sistem alınan göz kırpma komutuyla iliģkili metin mesajını seçilen iletiģim kanalıyla alıcı tarafına göndermektedir. Mesajın iletimi aģamasında hata olma olasılığı, dolayısıyla daha önceki adımlara göre daha azdır. Fakat özellikle radyo frekans tekniği kullanılan alıcı verici cihazlar arasındaki bağlantıda, hataların olma riski vardır. Bu durum elektromanyetik gürültü gibi çevresel etkilerin, RF sistemlerde daha fazla etkili olmasından kaynaklanıyor. SMS mesajlarının GSM Ģebekesi üzerinden gönderilmesi sırasında daha geliģmiģ protokoller kullanıldığı için bu kanalla iletilen verilerin bozulma riski daha azdır. Radyo frekans alıcı verici cihazlarda, sadece veri göndermek veya almak amaçlı kullanılan alıcı verici RF modüller yerine, hem veri alıp hem de gönderen telsiz modül kullanılmıģtır. Bu durum verinin doğru olarak gönderilip gönderilmediğinin test edilebilmesi açısından karģılıklı iletiģim kurulmasına imkân sağlamıģtır. Böylece mesajın doğru olarak ulaģtırılması konusunda, yüksek doğruluk oranlarına ulaģılmıģtır. Bu bağlamda doğru olarak iletilmediği, vericiye gelen doğrulama sinyaliyle anlaģılan mesaj, alıcı cihaza tekrar gönderilmektedir. Verinin doğru olarak iletilip iletilmediği, gönderilen verideki toplam karakter sayısının da gönderilmesiyle sağlanmıģtır. Böylece alıcı cihaz tarafında gelen karakter sayısı, mesaj verisiyle birlikte gelen karakter sayısı bilgisiyle karģılaģtırılmaktadır. Bu iki bilginin eģleģmemesi halinde, alıcıdan verici cihaza mesajın tekrar iletilmesini sağlamak amacıyla, bilgi gönderilmektedir. Gelen verideki karakter sayısı doğru olmasına karģılık veride bozulmalar olabilir. Bu ihtimale karģılık, gönderilen mesajdaki karakterlerin sayısal kod karģılıkları toplanarak bu verinin de gönderilmesi daha güvenli bir iletim ortamını sağlayacaktır. Mesajın doğru Ģekilde alınması ardından da yine bir iletim onay kodunun alıcı cihazdan verici cihaza geribildirim Ģeklinde gönderilmesi sağlanmıģtır. Verici cihazda da bu verinin beklenmesi ve belli bir süre içerisinde gelmemesi halinde tekrar mesajın gönderilmesi sağlanmıģtır.

82 73 Çizelge 4.6. Sisteme girilen mesajların iletilmesine ait veriler Cinsiyet YaĢ Aralığı KiĢi Sayısı BAY Doğru Algılama YanlıĢ Algılama Doğruluk Oranı % % % ve üstü % 100 BAY TOPLAM % 100 BAYAN % % % ve üstü % 100 BAYAN TOPLAM % 100 GENEL TOPLAM % 100 ġekil 4.7. Sisteme girilen mesajların doğru iletilme oranları Daha önce sisteme mesaj girilmesi aģamasında iki adet göz kırpması algılanamadığı için çizelge 4.6 da girilen mesajların iletiminin incelenmesi sırasında 118 mesaj ele alınmıģtır. Sisteme baģarıyla girilen tüm mesajlar hedef cihazlara doğru bir Ģekilde %100 lük bir oranla aktarılmıģtır. Buradan sistemde kullanılan iletim ve görüntüleme cihazlarının, sağlam bir veri alıģ veriģi içerisinde oldukları anlaģılmaktadır.

83 74 Çizelge 4.7. Elde edilen verilere göre sistemin genel doğruluk oranları Cinsiyet YaĢ Aralığı Yüz Tanıma Göz Tanıma Göz Kırpma Algılama Mesaj Algılama Mesaj Ġletme Ortalama % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 BAY % 100 % 100 % 94,1 % 94,1 % 100 % 98, % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % ve üstü % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 BAY TOPLAM % 100 % 100 % 98,5 % 98,5 % 100 % 99,6 BAYAN % 100 % 100 % 97,1 % 97,1 % 100 % 99, % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % ve üstü % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 % 100 BAYAN TOPLAM % 100 % 100 % 99,2 % 99,2 % 100 % 99,8 Ortalama % 100 % 100 % 98,9 % 98,9 % 100 % 99,7 ġekil 4.8. Sistemin genel doğruluk oranları grafiği

84 75 Çizelge 4.7 sistemin deneysel sonuçlarına iliģkin en genel doğruluk oranlarını vermektedir. ġekil 4.8 de genel baģarı oranları grafik olarak gösterilmiģtir. Sistemin en genel doğruluk yüzdesi %99,7 olarak bulunmuģtur yaģ aralığındaki bay kullanıcıların genel doğruluk oranı %98,5 olarak bulunmuģtur. Bay kullanıcıların deneyimlerinde genel doğruluk oranı % 99,6 dır yaģ aralığındaki bayan kullanıcıların genel doğruluk oranı %99,2 olarak bulunmuģtur. Bayan kullanıcıların genel doğruluk oranı % 99,8 dir. Sistemin göz kırpmasını algılaması aģamasındaki doğruluk oranı %98,9 olarak bulunmuģtur. Sistemin verilen göz kırpma dizisi Ģeklindeki mesajları algılama oranı %98,9 Ģeklinde bulunmuģtur. Diğer üç aģamadaki doğruluk oranları % 100 olarak tespit edilmiģtir. ġekil 4,9 da bay ve bayan kullanıcıların deneyimlerindeki, genel doğruluk oranları grafik Ģeklinde gösterilmiģtir. Bayan kullanıcıların sayısal verilerinde görülen yüksek doğruluk oranları, uygulama sırasında programın daha hızlı sonuçlar vermesi Ģeklinde de göze çarpmaktadır. Bu noktada, bayanların fizyolojik olarak, genellikle daha iri gözlere sahip olmalarının etkili olduğu düģünülmektedir. ġekil 4.9. Cinsiyete göre sistemin genel doğruluk oranları grafiği

85 Sonuçların Diğer ÇalıĢmalarla KarĢılaĢtırılması Bu tez çalıģmasının konu aldığı çalıģma genel olarak bakıldığında literatürdeki benzerlerinden kalın çizgilerle ayrılmaktadır. Uluslar arası literatürde bulunan çalıģmalar genellikle göz kırpma algılaması veya yorgunluk belirlemek üzerinde yoğunlaģmaktadır. Ancak burada göz kırpma dizilerine karģılık gelen mesajlar vardır. Ayrıca bu mesajların alıcı tarafına aktarılması da çalıģma içerisinde iki yöntemle gerçekleģtirilmiģtir. Dolayısı ile bu çalıģma ve literatürde bulunan diğer çalıģmaların karģılaģtırılması aģamasında göz kırpma algılaması esas alınacaktır. AraĢtırma sonuçları göstermiģtir ki literatürde çalıģmanın benzerlerinin artırılmasına ihtiyaç vardır. Özellikle yerli kaynaklarda benzer konulu çalıģmalar oldukça az sayıdadır. Diğer çalıģmalar da göz önüne alındığında, bu tez çalıģmasında gerçekleģtirilen ek iletiģim donanımları projenin artıları arasındadır. Sadece Yamada ve Fukuda (1987) nın Ģekil 4.10 de görülen çalıģmalarında göz hareketlerinin algılanmasına karģılık hemģire çağrı ve çıktı alma gibi ek fonksiyonların olduğu görülmüģtür. Bu çalıģmada göz hareketleri elektrotlu sensörler yardımıyla algılanmıģtır. Dolayısıyla bu tez projesi görüntü iģleme teknikleriyle birlikte hastaların yaģam kalitesini artırıcı diğer iletiģim tekniklerini de beraberinde kullanmıģtır. Ayrıca önerilen iletiģim sistemi gerekli ön ayarlamaların yapılması sonrasında istenilen kiģilere herhangi bir özel mesajın da gönderilmesi için gerekli altyapıyı içermektedir. ġekil Hasta ve göz kelime iģlemcisinin Ģekli Göz kırpma algılamasında görüntü iģleme tekniklerinin kullanılması ağrısız bir Ģekilde sistemin kullanılabilmesini mümkün kılmıģtır. Diğer çalıģmaların bazılarında kasların oluģturduğu elektrik sinyallerini algılamak amacıyla değiģik algılayıcılar kullanılmıģtır. Bu durumda kullanıcıya yabancı bir cismin sürekli olarak temas etmesi

86 77 yaģam kalitesini düģüren bir etken olmaktadır. Ayrıca ileriki safhalarda cihazın kullanılabilmesini imkansız hale getirecek yara oluģumu gibi ek problemler söz konusu olabilecektir. Fakat görüntü iģleme tekniklerinin kullanılması durumunda hasta görüntüsünün kamera ile alınması bu durumların hepsinin önüne geçer. Hastaya temas eden bir sensör kullanılmayıp görüntü iģleme gibi bir teknik kullanıldığında yazılım süreçleri sistemin çalıģmasında daha kilit roller üstlenmektedir. Görüntü iģleme tekniklerinde ortamın ıģık değerleri, ortamın değiģmesi, hastanın ten rengi, yaģı gibi etkenler sistemin giriģ değeri olan kamera görüntüsüne önemli ölçüde etki etmektedir. Fakat temaslı bir sensör kullanıldığında yukarıda belirtilen değiģikliklerden hemen hemen hiçbiri sistemin giriģ değeri olan elektriksel sinyallere etki etmemektedir. Hastanın yaģam kalitesinin artması yanında yazılım sürecinin daha karmaģık ve önemli bir hale gelmesi gibi bir dezavantaj vardır. Fakat bu problemlerin aģılmasıyla daha fonksiyonel bir iletiģim aracının geliģtirilmesi bu tez çalıģması sonucunda sağlanmıģtır. Göz kırpma algılaması göz önüne alınarak karģılaģtırma yapıldığında, (Chau ve Betke, 2005) çalıģmasının %95,3 doğruluk oranıyla, (Grauman ve ark., 2001) çalıģmasının %95,6 doğruluk oranıyla, (Kim ve ark., 2011) çalıģmasının da %98,8 doğruluk oranıyla doğru algılamada bulunduğu görülmektedir. Bu çalıģmada sunulan sistemin ise göz kırpma algılaması aģamasındaki doğruluk oranı %98,9 olarak hesaplanmıģtır. Tüm bu veriler çizelge 4.8 de gösterilmektedir. Çizelge 4.8. ÇalıĢmaların göz kırpma doğruluk oranlarına göre karģılaģtırılması ÇalıĢma Göz Kırpma Algılaması Doğruluk Oranı B1/B4 B2/B4 B3/B4 Chau, Betke, 2005 (B1) %95,3 Grauman, 2001 (B2) %95,6 Kim, 2011 (B3) %98,8 0,96 0,96 0,99 Bu ÇalıĢma (B4) %98,9 ÇalıĢmalarda elde edilen sonuçlar arasında büyük bir fark olmamasına karģın sunulan yöntemle elde edilen sonuç diğer çalıģmalardan daha iyi olduğu çizelge 4.8 de

87 78 görülmektedir. Bu durumun ortaya çıkmasında, sunulan sistemin doğası gereği, örnekleme zamanı zarfında algılamanın hesaplanması durumu etkili olabilir. Hareketsiz hastaların göz kırpma periyotları düģünülerek bu çalıģma Ģekli seçilmiģtir. ÇalıĢmanın yapılan diğer çalıģmalarla sadece tek bir benzer yönünün bulunması dolayısıyla, sadece göz kırpma doğruluk oranları karģılaģtırılmıģtır. Bu durum da karģılaģtırma sonuçlarına büyük etki göstermiģtir. ġekil 4.11 de karģılaģtırma sonuçları grafik olarak gösterilmiģtir. ġekil ÇalıĢmaların karģılaģtırılma grafiği

88 79 5. SONUÇLAR VE ÖNERĠLER 5.1 Sonuçlar Hareketsiz hastaların yakınlarıyla konuģmak veya acil durum gibi hallerde haber vermek için iletiģim kurmaları, çağımızdaki önemli problemlerden biridir. Hareketsiz hastaların iletiģim kurabilmeleri için vücutlarında kontrol edebildikleri yegâne uzuv genellikle göz veya kaģlar olmaktadır. Bu organların hareket bilgileri alınırken kaslardan elde edilen elektrik sinyallerinin yanında görüntü iģleme teknikleri de kullanılabilmektedir. Ayrıca görüntü iģleme tekniklerinin kullanılması, hasta yaģam kalitesini, sistemin minimum zamanda kullanılmaya hazır hale getirilmesi, kullanım ömrü gibi sistem parametrelerini olumlu etkilemektedir. Bu tez projesinde göz kırpma hareketleri görüntü iģleme teknikleriyle algılanmıģ ve kullanıcının verdiği göz kırpma komutlarına göre diğer kiģilere mesaj gönderilmiģ ya da kontrol iģlevleri yerine getirilmiģtir. Bu kontrol iģlevleri arasında, programın ayarlarını düzenleme ve harici cihazları kontrol etmek vardır. Yüzün ön görünümündeki göz özelliklerin çıkarımı ve takibi için uygun olan teknikler araģtırılmıģtır. Bunun sonucunda kullanılmaya karar verilen teknikler Visual Studio geliģtirme ortamı kullanılarak C# programlama dilinde kodlanmıģtır. Ġnsanların ALS gibi hastalıklar geçirmeleri sonrasında diğer kiģilerle iletiģim kuramamaları sonucunda kendilerini kötü hissetmelerine bağlı olarak iyileģme sürecinin olumsuz etkilenmesi araģtırmalarının göstergelerinden biridir. Bu doğrultuda yukarıda iģaret edilen görüntü iģleme tekniklerine ek olarak hastaların dıģ dünya ile iletiģimlerini sağlayabilmeleri için gerekli donanımlar projeye eklenmiģtir. Bu donanımlar sayesinde kullanıcı güçlü bir Ģekilde iletiģim imkânı bulmaktadır. Ayrıca projenin bir diğer önemli özelliği de acil durumlar karģısında hareket edemeyen hastalara acil çağrı imkânı verilmesidir. Bu fonksiyon da yine önceden tanımlanan mesajlar gibi göz kırpma davranıģları sonucunda yakalanmaktadır. Hastanın kolaylıkla gerçekleģtirebileceği bir dizilim Ģeklinde seçilmesi acil durumlar karģısında bu fonksiyonun kullanılabilirliğini artırmıģtır. Proje kapsamında bilgisayarla görme teknikleri kullanılarak geliģtirilen yazılım, hareketsiz hastalardan oluģan kullanıcıların mesajlarını iletebilmek için verici ve alıcı cihazlarla donatılmıģtır. Bu aģamada GSM tabanlı teknoloji kullanılarak karģı tarafa SMS göndermek ve radyo frekans iletiģim kullanılarak ekonomik bir Ģekilde özel olarak

89 80 tasarlanmıģ alıcıya mesaj göndermek seçenek olarak sunulmuģtur. Ġlk yolun tercih edilmesi durumunda alıcı cihaz olarak PDA, telefon gibi zaten birçok kiģinin üzerinde taģıdığı cihazlar kullanılabilmektedir. Ġkinci yol da sık kullanımlar için daha ekonomik ve karģılıklı iletiģimi de mümkün kılan bir alternatiftir. Makine görme yazılımının geliģtirilmesi sırasında birçok görüntü iģleme tekniği kullanılmıģtır. Bunların temel amacı ilk olarak, yakalanan görüntüler üzerinde sınıflandırıcılar kullanarak yüz ve göz resimlerini çıkararak, elde edilen göz resimleri üzerinde kırpma davranıģının yakalanmasını sağlamaktır. Ardından sistem ardı arda gelen kırpma davranıģlarını üzerinde kaydedilmiģ verilerle karģılaģtırarak tanımlı komutlardan birinin girilip girilmediğini kontrol etmektedir. GeliĢtirilen yazılımın değiģik kullanıcılarda ideal bir Ģekilde kullanılabilmesi için, temel yazılım özelliklerinin kiģiselleģtirilebilir nitelikte olması sağlanmıģtır. Böylece programın kullanılabilirliği ve kiģinin kendi kendine adapte olması sayesinde programı özümsemesi sağlanmıģtır. Programın bir baģka özelliği de öncelikle baģlangıç kodu niteliğindeki göz kırpma dizilerinin girilmesini beklemesidir. Böylece yanlıģlıkla gönderilen mesajların önüne geçilmesi amaçlanmıģtır. Ayrıca programın komut beklerken verdiği sesli geribildirim sinyali de baģlangıç kodu bekleme aģamasında üretilmemektedir. GeliĢtirilen sistem 120 kiģi üzerinde testlere tabi tutulmuģtur. Bu testlerde sistemin çalıģmasındaki tüm aģamalarda nasıl olayların olduğu tablolarla kayıt altına alınmıģtır. Sistem yüz resimlerinin tanınıp kare içerisine alınabilmesi, yüz resmi içerisindeki gözlerin çıkarımının yapılabilmesi, çıkarımı yapılan göz resimlerinden kırpma davranıģının yakalanabilmesi, kırpma dizilerinin kayıtlı komutla örtüģtürülüp ilgili mesajın doğru olarak belirlenmesi, belirlenen mesajın karģı taraftaki alıcı cihazda da doğru bir Ģekilde görüntülenmesi Ģeklinde oluģturulan kalemlerde test edilmiģtir. Gönderilen mesajlar ve mesajı gönderme kanalı, deney esnasında kullanıcı olan kiģiler arasında farklılıklar göstermektedir. Sonuçta yapılan bu testler ıģığında sistem literatürde bulunan benzer çalıģmalarla karģılaģtırılmıģtır. Ancak sistemin denenmesi esnasında kullanılan test kalemlerinden yalnızca göz kırpma belirlemesi doğruluk oranının diğer çalıģmalarla karģılaģtırılabilinecek olduğu görülmüģtür. Çünkü çalıģmanın literatürde birebir örneğine rastlanmamıģtır. Bu çalıģmada elde edilen sonuçlar kameranın kullanıcılara göre uzaklık ve açı ayarlamasının yapılabildiği, arka planda aģırı yüksek ıģık kaynaklarının bulunması veya

90 81 ortamın yeteri kadar aydınlık olmaması gibi durumlarda ortamın değiģtirildiği deney Ģartlarında sağlanmıģtır. Göz kırpma doğruluk oranları konusunda elde edilen sonuçlara bakılacak olursa, (Kim ve ark., 2011) çalıģmasında %98,8 doğruluk oranı, (Grauman ve ark., 2001) çalıģmasında %95,6 baģarı oranı, (Chau ve Betke, 2005) çalıģmasında ise %95,3 oranında baģarıların elde edilmesine karģın bu tez çalıģmasında önerilen yöntemle de %98,9 oranında baģarı sağlanmıģtır. Sistemin yüz tanıma aģamasındaki genel baģarı oranı %100 olarak tespit edilmiģtir. Sistemin tespit edilen yüz resimleri üzerinde göz çıkarımını yapması aģamasında baģarı oranı %100 olarak tespit edilmiģtir. Sistemin göz kırpma algılamasındaki genel baģarı oranı %98,9 olarak tespit edilmiģtir. Sistemin kullanıcı tarafından verilen mesajları doğru olarak algılayabilmesi %98,9 luk bir baģarı oranıyla tespit edilmiģtir. Sadece algılanan mesajlar üzerinde gerçekleģtirilen doğru iletim testlerinde ise sistem %100 doğruluk oranıyla testi tamamlamıģtır. Sistem tarafından algılanmayan mesajlar son istatistiğe katılmamıģtır yaģ aralığına sahip bay kullanıcılara yönelik olarak, sistem %100 doğruluk oranında çalıģmıģtır yaģ aralığındaki bay kullanıcıların yer aldığı testlerde, sistem %98,5 doğruluk oranıyla çalıģmıģtır yaģ aralığındaki bay kullanıcılara yönelik olarak, sistem %100 doğruluk oranında çıkıģ vermiģtir. 45 yaģ ve üstü bay kullanıcıların olduğu deneylerde, sistem %100 doğrulukta çalıģmıģtır yaģ aralığına sahip bayan kullanıcılara yönelik olarak, sistem %99,2 doğruluk oranında çalıģmıģtır yaģ aralığındaki bayan kullanıcıların yer aldığı testlerde, sistem %100 doğruluk oranıyla çalıģmıģtır yaģ aralığındaki bayan kullanıcılara yönelik olarak, sistem %100 doğruluk oranında çıkıģ vermiģtir. 45 yaģ ve üstü bayan kullanıcıların olduğu deneylerde, sistem %100 doğrulukta çalıģmıģtır. Bay kullanıcıların genel doğruluk oranı % 99,6 dır. Bayan kullanıcıların genel doğruluk oranı % 99,8 dir. 5.2 Öneriler Görüntü iģleme sisteminin olabildiğince hızlı çalıģması sistemin her durumda en iyi Ģekilde iģlemesine katkıda bulunacaktır. Dolayısı ile geliģen yazılım ve donanım teknolojileri ile birlikte sürekli olarak bu gibi projelerin de yeniden gerçekleģtirilmesi

91 82 gerekmektedir. Bu duruma bir de yöntem güncellemesi dâhil olmaktadır. Dolayısı ile çok değiģkenli bir güncelleme havuzu ortaya çıkmaktadır. Görüntü iģleme (GĠ) uygulaması geliģtiren kiģilerin, gerçek zamanlı iģlemlerde gereken yoğun iģlemler için yüksek performanslı sistemlere ihtiyaç duymaktadırlar. Bu ihtiyaçlara ek olarak GĠ uygulamaları deneysel ve etkileģimli olma zorunluluğu vardır. Anlamı, geliģtiriciler uygulamaları geliģtirirken algoritmalarını değiģtirebilmeli, ayarlayabilmeli ve yer değiģtirebilmelidir. DüĢük seviyeli GĠ iģlemlerinin (komģuluk iģlemleri) doğasından dolayı, bu iģlemleri paralel iģlemlerle gerçekleģtirmek performansı yükseltmektedir. Buna rağmen çok iģlemcili GĠ istemleri bu gerçeklemeler için tam bir çözüm olamamaktadırlar. Yüksek maliyet, paralel makineler için yazılım desteği ve kararlılık eksikliği: eğer görüntüler çekilip gerçek zamanlı olarak iģlemcilere dağıtılırlarsa, haberleģmeden dolayı oluģan masraflar oldukça fazladır. Yüksek performanslı GĠ uygulamaları geliģtirmenin ikinci bir yolu da Sayısal ĠĢaret Ġsleyici (DSP-digital signal processor) iģlemciler kullanmaktır. DSP iģlemciler temel olarak yazılım programlama desteği sayesinde geleneksel iģlemcilere göre performansları geliģtirilmiģtir. Bu performans geliģmesi genel amaçlı bir iģlemciden DSP algoritmaları gerçeklenebileceği bir yapıya dönüģtürülmesi ile baģarılmıģtır. Örnek olarak DSP iģlemciler birçok veri yoluna sahiptir, bu özellik daha yüksek bant geniģliği sağlamaktadır. Genel olarak bu yapı ardıģık düzen (pipelined) kullanarak paralel iģlemleri gerçeklemekte kullanılır. Bu özelliklerine rağmen DSP iģlemciler tek kontrol akısına bağımlılıklarından dolayı bir DSP iģlemci paralel görevi tam olarak baģaramaz. Yukarıda belirtilen yazılım tabanlı çözümlere karģılık olarak, donanım çözümleri geliģtirilmiģtir. Uygulamaya özgül tümdevreler (ASIC-application specific ıntegrated circuit) belirli bir algoritmayı tamamen isteğe uyarlanmıģ çözümlerdir. Bu çözüm tamamen bu algoritmanın çözümü içindir ve alan ve hız bakımından maksimum performansı sağlar. Bunlara rağmen yazılımlar kadar esnek olmaması olumsuz yönüdür. Diğer olumsuz yönleri ise yüksek üretim maliyeti ve uzun üretim çevrimidir. Tekrar ayarlanabilen donanım çözümlerinden, elektriksel olarak diğer bir algoritmanın tekrar programlanabileceği alanda programlanabilir kapı dizileri (FPGAfield programmable gate array) yüksek performans sağlarlar. Her ne kadar ilk FPGA ler basit anti devreleri ve kontrol uygulamalarında kullanılsalar da, günümüzdeki FPGA ler milyon apılarla ifade edilen bir yapıya kavuģmuģlardır. Üstelik tümleģik devre üretimindeki eliģmeler FPGA lerin çalıģabileceği maksimum hızları arttırmıģtır.

92 83 Görüntü ve video isleme ygulamaları için geliģtirilen günümüz FPGA leri 500 MHz lik bir bant geniģliği ile evresindeki diğer elemanlarla haberleģebilmektedir. Dolayısıyla bu çalıģmadan sonra gerçekleģtirilebilinecek en iyi ilerleme sistemi FPGA tabanlı olarak tekrardan tasarlama böylece görüntü iģleme sürecini olabildiğince kısaltıp uygulamayı çok daha kararlı hale getirmektir. Ardından kullanıcının kendisini yalnızken bile güvende hissetmesini sağlayacak bu uygulamaya ek olarak, kullanıcının kelime girebileceği bir sistemin acil çağrı iletiģim sistemiyle birlikte geliģtirilmesi sistemi daha iģlevsel kılacaktır. Yine bu sistemin de FPGA tabanlı olarak gerçekleģtirildiği çalıģmalar literatürde çok nadir bulunmaktadır. Dolayısı ile ASIC yongaların bu hedefe yönelik olarak geliģtirilip üretilmesi atılabilecek sonraki adımlar arasında ön sıralarda gelmektedir. Bu tez çalıģmasında geliģtirilen görüntü iģleme sistemi kiģinin belli bir hareketine odaklanarak bu hareketin gerçekleģtirilmesi sonrası gerekli iģlemleri yapmaktadır. Bu yapıya ek olarak bir uzman sistem katkısıyla kiģinin mimik ve hareket davranıģlarının değerlendirilmesi gerçekleģtirilebilir. Böylece sistem kiģinin davranıģlarından acil bir durum olduğu çıkarımını yapabilir. Böylece yapay zeka destekli akıllı izleme mimarisi geliģtirilmiģ olur. Göz kırpma iletiģim sistemi sadece görüntü girdisini kullanmaktadır. Sisteme görüntü sinyalleri yanında mikrofondan elde edilen ses sinyallerinin de girilmesiyle daha kararlı sonuçlar elde edilebilir. Ses sinyallerinin hastanın göz kırpma dizisiyle karıģtırılması çok daha yüksek sayıda kombinasyonun oluģturulabilmesine olanak sağlayacaktır. Böylece geliģtirilen iletiģim sistemi daha çok iģleve sahip olabilir. Kullanıcının göz kırpma davranıģlarının algılanıp algılanmadığı konusunda bilgilendirilmesi için sesli geribildirimin yanında kameranın yanında led ıģıkların kullanılması daha iyi performans sağlayabilir. Bunun yanında tablet bilgisayar gibi kompakt bir ekran veya bilgisayar kullanıcı önüne yerleģtirilirse bu ekrandan kullanıcıya kırpma kodları gibi veriler gösterilebilir ve aynı zamanda kırpma komutlarıyla ekrandaki içeriklerin değiģmesi sağlanabilir. OpenCv kütüphanesinin android mobil iģletim sistemi için de kullanılabilecek versiyonu bulunmaktadır. Bu projede geliģtirilen programın mobil versiyonu sayesinde sistem daha kolay kullanılabilen bir hale getirilebilir. Böylece harici verici kullanmaya da gerek kalmayacaktır.

93 84 Sistem çok kullanıcılı bir Ģekilde tasarlanarak, hareketsiz hastaların kendi aralarında iletiģim kurabilmeleri sağlanabilir. Bu Ģekilde hastalar sosyal hayatlarına daha etkin bir Ģekilde devam edebileceklerdir. Programın geribildirim bip sesi, konuģma sesleriyle değiģtirilerek daha etkin bir bilgilendirme sağlanabilir. Böylece verilebilecek mesajlar daha anlaģılır olacak ve istenildiği kadar çeģitlendirilebilecektir.

94 85 KAYNAKLAR Akram, W., Tiberii, L., Betke, M., 2007, A Customizable Camera-Based Human Computer Interaction System Allowing People with Disabilities Autonomous Hands-Free Navigation of Multiple Computing Tasks, 9th ERCIM Workshop on User Interfaces for All, Germany, Ayudhya, C.D.N., Srinark, T., 2009, A Method for Real-Time Eye Blink Detection and Its Application, The 6th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering, JCSSE 2009, Phuket, Thailand, Betke, M., Gips, J., Fleming, P., 2002, The Camera Mouse: Visual Tracking of Body Features to Provide Computer Access for People With Severe Disabilities, Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 10 (1), Biradal, A., 2007, Hand gesture recognition, Yüksek Lisans Tezi, Çankaya Ün. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. Bobis, C. F., Gonzalez, R.C., Cancelas, J.A., Alvarez, I., Enguita, J.M., 1999, Face Recognition Using Binary Thresholding for Features Extraction, Int. Conf. On Image Analysis and Processing, ICIAP 1999, Venice-Italy, Brandt, T., Stemmer, R., Rakotonirainy, A., 2004, Affordable Visual Driver Monitoring System for Fatigue and Monotony, lntemational Conference on Systems, Man and Cybemetics, The Hague, Netherlands, Burke, D., Ward, T., Paor, A., 2001, Image processing used to harness blinking as a channel of communication and control for physically disabled people, Medical & Biological Engineering & Computing 2001, 39 (3), Chandrasekaran, V., 2010, Measurıng vıtal sıgns usıng smart phones, Yüksek Lisans Tezi, University of North Texas, Denton, Texas. Chau, M., Betke, M., 2005, Real Time Eye Tracking and Blink Detection with USB Cameras, Boston University Computer Science, No Colombo, C., Del Bimbo, A., De Magistris, S., 1995, Human-Computer Interaction Based on Eye Movement Tracking, International Conference on Computer Architectures for Machine Perception CAMP'95, Como, Italy, Corno, F., Farinetti, L., Signorile, I., 2002, A Cost-Effective Solutıon For eye-gaze Assistive Technology, Multimedia and Expo, ICME '02, Lausanne, Switzerland Crisman, E.E., Loomis, A., Shaw, R., Laszewski, Z., 1991, Using the eye wink control interface to control a powered wheelchair, Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Soc., 13 (4),

95 86 Datong, C., Bharucha, A.J., Wactlar, H.D., 2007, Intelligent Video Monitoring to Improve Safety of Older Persons, Proceedings of the 29th Annual International Conference of the IEEE EMBS, Lyon, France, Deng, Z., 2006, Data-drıven facial animation synthesis by learning from facial motion capture data, Doktora Tezi, University of Southern California, Los Angeles. Divjak M., Bischof H., 2008, Real-time video-based eye blink analysis for detection of low blink-rate during computer use, First International Workshop on Tracking Humans for the Evaluation of their Motion in Image Sequences, THEMIS 2008, Leeds, UK, Du, W., Li, H., 2000, Vision based gesture recognition system with single camera, 5th International Conference on Signal Processing Proceedings, WCCC-ICSP 2000., Fasel, I.R., 2006, Learning Real-Time Object Detectors: Probabilistic Generative Approaches, Doktora Tezi, University of California, San Diego. Freud, Y., Schapire, R.E., 1997, A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting, Journal of computer and system sciences, 55, Grauman, K., Betke, M., Lombardi, J., Gips, J., Bradski, G.R., 2001, Communication via Eye Blinks Detection, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Lihue, HI, Gökmen, M., Kurt, B.,Kahraman, F., Çapar, A., 2007, Çok Amaçlı Gürbüz Yüz Tanıma, İstanbul Teknik Üniversitesi, 104E121. Göknar, G., 2005, Hand gesture recognition using artifical neural Networks, Yüksek Lisans Tezi, Yedi Tepe Ün. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul. Hansen, D.W., Hansen, J.P., Nielsen, M., Johansen, A.S., 2002, Eye Typing using Markov and Active Appearance Models, Proceedings Sixth IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, WACV 2002, Orlando, USA, Heishman, R., 2007, Deducing Fatigue and Cognitive Engagement From Eye Region Biometrics, Doktora Tezi, George Mason University, Fairfax, Virginia. Ġnce, Ġ.F., Yang, T.C., 2009, A New Low-Cost Eye Tracking and Blink Detection Approach: Extracting Eye Features with Blob Extraction, 5th International Conference on Intelligent Computing, South Korea, Je, H., Kim, J., Kim, D., 2007, Vision-Based Hand Gesture Recognition for Understanding Musical Time Pattern and Tempo, The 33rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IECON 2007, Taipei, Taiwan,

96 87 Keskin, C., 2006, Vision based real-time continuous 3d hand gesture recognition interface for generic applications basedon input-output hidden markov models, Yüksek Lisans Tezi, Boğaziçi Ün. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ġstanbul. Kim, J., Lee, E.C., Lim, J.S., 2011, A New Objective Visual Fatigue Measurement System by Using a Remote Infrared Camera, Eighth International Joint Conferenceon Computer Science and Software Engineering, JCSSE 2011, Bangkok, Thailand, Knight, H., Lee, J.K., Ma, H., 2008, Chair Alarm for Patient Fall Prevention based on Gesture Recognition and Interactivity, 30th Annual International IEEE EMBS Conference, Vancouver, Canada, Krolak, A., Strumillo, P., 2008, Vision-Based Eye Blink Monitoring System for Human-Computer Interfacing, Conference on Human System Interactions, HSI 2008, Krakow, Poland, Kumar, S., Rai, A., Agarwal, A., Bachani, N., 2010, Vision Based Human Interaction System for Disabled, Image Processing Theory, International Conference on Image Processing Theory Tools and Applications, Paris, France, Kurylyak, Y., Lmonaca, F., Mirabelli, G., Boumbarov, O., Pnev, S., 2011, The Infrared Camera-based System to Evaluate the Human Sleepiness, Medical Measurements and Applications Proceedings, MeMeA 2011, Bari, Italy, Leens, F., 2009, An introduction to I2C and SPI protocols, Instrumentation & Measurement Magazine, 12 (1), Louisa, W.M.S., 2005, Evaluation of computer access systems for students with multiple and severe physical handicap, Y.L. Tezi, Hong Kong Polytechnic Un, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong. Nakajima, N., 2009, Short-Range Wireless Network and Wearable Bio-Sensors for Healthcare Applications, 2nd Int. Symposium on Applied Sciences in Biomedical and Communication Technologies, ISABEL 2009, Bratislava, Slovakia, 1-6. Özüntürk, E., 2007, Optik akıģ ile hareket tespiti, Y.L. Tezi, Y.T.Ü. Fen Bilimleri Ens. Porwik, P., Lisowska, A., 2004, The Haar Wavelet Transform in Digital Image Processing: Its Status and Achievements, Machine graphics & vision, 13 (1-2), Puma, F.A.W.P., 2007, A human computer interface operated with head-movements, eye-movements & eye blinks, Doktora Tezi, Virginia Commonwealth University, Richmond, Virginia. Sen, M., Corretjer, I., Haim, F., Saha, S., Schlessman, J., Bhatta-charyya, S.S., Wolf, W., 2005, Computer Vision on FPGAs: Design Methodology and its Application to Gesture Recognition, Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 05, 133.

97 88 Septanto, H., Prihatmanto, A.S., Indrayanto, A., 2009, A Computer Cursor Controlled by Eye Movements and Voluntary Eye Winks Using A Single Channel EOG, International Conference on Electrical Engineering and Informatics, Bangi Selangor, Malaysia, Shic, F., 2008, Computational methods for eye track analysis: Applications to autism, Doktora Tezi, Yale University, New Haven, Connecticut. Song, B., Ozawa, S., 1994, Personal identification by image-processing sequential images of human-face, Industrial Electronics, Control and Instrumentation, IECON 1994, Bologna, Italy, Soundari, B.N., Nandakumar, M., Nivetha, R., Rajakumari, K., 2011, Extension of Desktop Control to Robot Control by Eye Blinks Using Support Vector Machine (SVM), International Conference on Recent Trends in Information Technology, Tamil Nadu, India, Su, M., Yeh, C., Lin, S., Wang, P., Hou, S., 2008, An Implementation of an Eye-blinkbased Communication Aid for People with Severe Disabilities, International Conference on Audio, Language and Image Processing, ICALIP 2008, Shanghai, China, ġeker, ġ.e., 2008, SVM (Support Vector Machine, Destekçi Vektör Makinesi), Okan Üniversitesi, [Ziyaret Tarihi: 21 Ağustos 2011]. Taylor, S.A., 1998, CCD and CMOS Imaging Array Technologies: Technology Review, Xerox Research Centre Europe Cambridge Laboratory, EPC Ünlütürk, M., Atay, C., 2010, Supervising Event Executive, 5th Int. Symposium on Health Informatics and Bioinformatics HIBIT 2010, Antalya, Verma, R., Dev, A., 2009, Vision based Hand Gesture Recognition Using Finite State Machines and Fuzzy Logic, International Conference on Ultra Modern Telecommunications & Workshops, ICUMT '09, Petersburg, Russia, 1-6. Wei-Gang, C., Huang, C.L., Hwang, W.L., 2007, An Automatic Eye Wink Interpretation System For The Disable, International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2007,Beijing, China, Xie, X., 1994, Automatic extraction and tracking of eye features from facial image sequences, Doktora Tezi, Florida Atlantic University, Boca Rota. Yamada, M., Fukuda, T., 1986, Eye word processor (EWP) and peripheral controller for the ALS patient, Physical Science, Measurement and Instrumentation, Management and Education -Reviews, 134 (4), Yılmaz, N. (2005), Web tabanlı mobil robot sistemi tasarımı,gerçekleģtirlmesi ve uygulamaları, Y.L. Tezi, T.C. Selçuk Üniveristesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Konya.

98 89 Zhang, X., 2008, The eye as na input device: eye tracking, eye interaction and eye typing, Yüksek Lisans Tezi, York University, Toronto. Zheng, X., Li, X., Liu, J., Chen, W., Hao, Y., 2009, A portable wireless eye movementcontrolled Human-Computer Interface for the Disabled, International Conference on Complex Medical Engineering, Salzburg, Austria, 1-5.

99 90 EKLER EK-1 C# Programlama dilinde kabuk komutu çalıģtırmak için gerekli kaynak kod public void ExecuteCommandSync(object command) { try { // Programı çalıştırmak için cmd kullanarak // ProcessStartInfo oluşturuluyor System.Diagnostics.ProcessStartInfo procstartinfo = new System.Diagnostics.ProcessStartInfo("cmd", "/c " + command); procstartinfo.redirectstandardoutput = true; procstartinfo.useshellexecute = false; // Siyah ekranın görüntülenmemesi için procstartinfo.createnowindow = true; // Bir işlem oluşturulup ProcessStartInfo özelliği belirleniyor. System.Diagnostics.Process proc= new System.Diagnostics.Process(); proc.startinfo = procstartinfo; // İşlem başlatılıyor... proc.start(); // Çıkış metnini al string result = proc.standardoutput.readtoend(); // Komut çıkışını görüntüle Console.WriteLine(result); } catch (Exception objexception) { } }

100 91 EK-2 ADB yüklü bilgisayardan SMS göndermek için gerekli kaynak kod ADB shell am start -a android.intent.action.sendto -d sms: es sms_body mesaj buraya/message here ez exit_on_sent true command= adb shell am start -a android.intent.action.sendto -d sms: es sms_body %Clipboard% ez exit_on_sent true Msgbox,4,, %command% `n`n Send SMS? If MsgBox, NO ExitApp else { run, %command% }

101 92 EK-3 C# Programlama dilinde Haar sınıflayıcı kullanımı private void CaptureCamera() { _camerathread = new Thread(new ThreadStart(CaptureCameraCallback)); _camerathread.start(); } private void CaptureCameraCallback() { const double ScaleFactor = 2.5;const int MinNeighbors = 1; CvSize MinSize = new CvSize(30, 30); CvCapture cap = CvCapture.FromCamera(CaptureDevice.Any); CvHaarClassifierCascade cascade = CvHaarClassifierCascade.FromFile("haarcascade_eye.xml"); while (true) { IplImage img = cap.queryframe();//resim yakalanıyor CvSeq<CvAvgComp> eyes = Cv.HaarDetectObjects(img, cascade, Cv.CreateMemStorage(), ScaleFactor, MinNeighbors, HaarDetectionType.DoCannyPruning, MinSize);//Haar sınıflayıcı //bulunan özellikler sırayla işleniyot foreach (CvAvgComp eye in eyes.asparallel()) { img.drawrect(eye.rect, CvColor.Red); //Eğer çizilen göz karesi ekranın sağındaysa if (eye.rect.left > pctcvwindow.width / 2) { } else { IplImage righteyeimg1 = img.clone(); Cv.SetImageROI(rightEyeImg1, eye.rect); IplImage righteyeimg2 = Cv.CreateImage(eye.Rect.Size, righteyeimg1.depth, righteyeimg1.nchannels); Cv.Copy(rightEyeImg1, righteyeimg2, null); Cv.ResetImageROI(rightEyeImg1); Bitmap righteyebm = BitmapConverter.ToBitmap(rightEyeImg2); pctrighteye.image = righteyebm; IplImage lefteyeimg1 = img.clone(); Cv.SetImageROI(leftEyeImg1, eye.rect); IplImage lefteyeimg2 = Cv.CreateImage(eye.Rect.Size, lefteyeimg1.depth, lefteyeimg1.nchannels); Cv.Copy(leftEyeImg1, lefteyeimg2, null); Cv.ResetImageROI(leftEyeImg1); Bitmap lefteyebm = BitmapConverter.ToBitmap(leftEyeImg2); pctlefteye.image = lefteyebm; } } } } Bitmap bm = BitmapConverter.ToBitmap(img); bm.setresolution(pctcvwindow.width, pctcvwindow.height); pctcvwindow.image = bm; img = null; bm = null;

102 93 EK-4 C# Programlama dilinde yakalanan görüntünün iģlenmesi //yakalanan göz resminin kare içerisine alınması img_yuz.drawrect(eye.rect, CvColor.Blue); IplImage righteyeimg1 = img_yuz.clone(); Cv.SetImageROI(rightEyeimg1, eye.rect); IplImage righteyeimg2 = Cv.CreateImage(eye.Rect.Size, righteyeimg1.depth, righteyeimg1.nchannels); Cv.Copy(rightEyeimg1, righteyeimg2, null); Cv.ResetImageROI(rightEyeimg1); Bitmap righteyebm = BitmapConverter.ToBitmap(rightEyeimg2); pctrighteye.image = righteyebm; //göz resminin gri tonlardaki resme dönüştürülmesi IplImage righteyeimgg = Cv.CreateImage(eye.Rect.Size, righteyeimg1.depth, 1); Cv.CvtColor(rightEyeimg2, righteyeimgg, ColorConversion.RgbToGray); Bitmap righteyebmg = BitmapConverter.ToBitmap(rightEyeimgg); pctrighteye1.image = righteyebmg; //göz resmi üzerinde histogram eşitlemesinin uygulanması IplImage righteyeimgehg = Cv.CreateImage(eye.Rect.Size, righteyeimg1.depth, 1); Cv.EqualizeHist(rightEyeimgg, righteyeimgehg); Bitmap righteyebmehg = BitmapConverter.ToBitmap(rightEyeimgehg); pctrighteye2.image = righteyebmehg;

103 94 EK-5 C# Programlama dilinde göz resmine Hough dönüģümünün uygulanması //öncelikle gri tondaki göz resmi bulanıklaştırılıyor. IplImage righteyeimght = righteyeimgg.clone(); Cv.Smooth(rightEyeimght, righteyeimght, SmoothType.Gaussian, 3, 3); using (CvMemStorage storage = new CvMemStorage()) { CvSeq<CvCircleSegment> seq = righteyeimght.houghcircles(storage, HoughCirclesMethod.Gradient, 2, 150, 150, 60, 3, 20); foreach (CvCircleSegment item in seq) { //bulunan daireler kırmızı çember ile işaretleniyor kirpma = 1; righteyeimg2.circle(item.center, (int)item.radius, CvColor.Red, 2); } } Bitmap righteyebmht = BitmapConverter.ToBitmap(rightEyeimg2); pctrighteye3.image = righteyebmht;

104 95 EK-6 C# Programlama dilinde kırpma örnekleme rutini if (kirpma == 1) { label1.text = kirpma.tostring(); label1.backcolor = Color.Green; } else { label1.text = kirpma.tostring(); label1.backcolor = Color.Red; } //kural sıra takip label3.backcolor = Color.White; if (kirpma == kural_bas[kural_sira]) { kural_sira += 1; } else { kural_sira = 0; } //kural sırasına göre ses aktif etme if (kural_sira == 6) if (ses == 1) ses = 0; else ses = 1; if (kirpma == kural_sms[kural_sira_sms]) { kural_sira_sms += 1; } else { kural_sira_sms = 0; } if (kural_sira_sms == 9) smsg_m1(); if (kural_sira_sms == 3) label3.backcolor = Color.Green; if (ses == 1) { if (kirpma == 1) Console.Beep(3000, 100); else Console.Beep(5000, 100); }

105 96 EK-7 RFM70 telsiz modül bilgileri SPI Zamanlaması:

106 97 EK-8 FT232BM USB UART dönüģtürücü entegre devre bilgileri Blok diyagramı: Not: Ölçüler mm olarak verilmiģtir.

Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları

Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları Cihan Ercan Mustafa Kemal Topcu 1 GĠRĠġ Band İçerik e- Konu\ Mobil Uydu Ağ Genişliği\ e- e- VoIP IpV6 Dağıtma Altyapı QoS ticaret\ Prensip Haberleşme Haberleşme

Detaylı

RADYO FREKANSIYLA KABLOSUZ SICAKLIK KONTROLÜ WIRELESS TEMPERATURE CONTROL BY RADIO FREQUENCY

RADYO FREKANSIYLA KABLOSUZ SICAKLIK KONTROLÜ WIRELESS TEMPERATURE CONTROL BY RADIO FREQUENCY RADYO FREKANSIYLA KABLOSUZ SICAKLIK KONTROLÜ WIRELESS TEMPERATURE CONTROL BY RADIO FREQUENCY Mehmet TÜMAY, Çankırı Karatekin Üniversitesi Meslek Yüksekokulu, Çankırı Mustafa TEKE, Çankırı Karatekin Üniversitesi

Detaylı

Bölüm 3. Donanım Dış Donanım NELER ÖĞRENECEĞİZ? Bilgisayar Donanımları: Komut Verenler. Dış Donanım Birimleri. Klavye Çeşitleri. Monitör Çeşitleri.

Bölüm 3. Donanım Dış Donanım NELER ÖĞRENECEĞİZ? Bilgisayar Donanımları: Komut Verenler. Dış Donanım Birimleri. Klavye Çeşitleri. Monitör Çeşitleri. Bölüm 3 Donanım Dış Donanım 2006 Prentice-Hall, Inc Slide 1 Dış Donanım Birimleri. NELER ÖĞRENECEĞİZ? Klavye Çeşitleri. Monitör Çeşitleri. Yazıcı Çeşitleri 2006 Prentice-Hall, Inc Slide 2 Bilgisayar Donanımları:

Detaylı

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1 Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ Akademik Bilişim 2013 1 İçerik Hareket Temelli İşlemler Temassız hareket algılayıcısı: Kinect Kinect Uygulamaları Kinect in getirdikleri

Detaylı

3 YIL GARANTĠ YÜKSEK KALĠTE SERİ KUMANDA KUTUSU RPB

3 YIL GARANTĠ YÜKSEK KALĠTE SERİ KUMANDA KUTUSU RPB SERİ ÇÖZÜMLER Seri çözümler, orta ve büyük ölçekli tesisler için en iyi sistemlerdir. Bu aletle, kontrol ve kumanda cihazlarına valfların bağlantı maliyetlerinin azalmasını hatta neredeyse tamamen yok

Detaylı

4k ultra HD teknolojisi. Odak noktamız her yerde her ayrıntıyı görmenizi sağlamaktır

4k ultra HD teknolojisi. Odak noktamız her yerde her ayrıntıyı görmenizi sağlamaktır 4k ultra HD teknolojisi Odak noktamız her yerde her ayrıntıyı görmenizi sağlamaktır 2 teknolojisi Her yerde her ayrıntıyı görmenizi sağlıyor Büyük bir alanı kapsamak ve uzun bir mesafeden nesneleri tanımlamak

Detaylı

201 ı yılından itibaren bu sistemler otomatik olarak çalışmaktadır. Bu sistemler ücretli. geçiş tarifelerini, çalışma bilgilerini, hat

201 ı yılından itibaren bu sistemler otomatik olarak çalışmaktadır. Bu sistemler ücretli. geçiş tarifelerini, çalışma bilgilerini, hat Trafik yönetimi geliştirilmesi ve yolcu bilgilendirmelerinin zamanında teslim edilmesini sağlayan ; birincil olarak trafiği verimli kontrol etmekte, yönlendirmekte, tıkanıklık yönetimi sağlamakta, sıradışı

Detaylı

Sistem Nasıl Çalışıyor: Araç İzleme ve Filo Yönetim Sistemi

Sistem Nasıl Çalışıyor: Araç İzleme ve Filo Yönetim Sistemi arvento Araç Takip ve Filo Yönetim Sistemleri ile araçlarınızı 7 gün 24 saat on-line ve geçmişe yönelik olarak izleyebilir, hızlarını, izlemiş oldukları güzergahı, duraklama yaptıkları yerleri uzaktan

Detaylı

FPGA ile Kablosuz Görüntü Aktarımı. Yusuf Onur Koçberber

FPGA ile Kablosuz Görüntü Aktarımı. Yusuf Onur Koçberber FPGA ile Kablosuz Görüntü Aktarımı Yusuf Onur Koçberber Seminer 2009 Yaz Plan FPGA Genel bilgiler FPGA nın İç Yapısı, Nasıl Programlanabiliyor?, Nasıl Çalışıyor? Neden bu kadar popüler oldu? MPW Her şeyin

Detaylı

LOCATION INFORMATION SYSTEM

LOCATION INFORMATION SYSTEM LOCATION INFORMATION SYSTEM LIS (Konum Bilgilendirme Sistemi) adı altında isimlendirdiğimiz sistem, toplu taģıma araçlarının konum ve hız bilgilerinin GPS yardımı ile belirlenerek elektronik ortamda anlık

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

GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ

GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ 1 PROJENİN TANIMI Bu projede bir quadrotora, görüntü tabanlı algılama ile hareketli bir nesneyi otonom olarak takip etme özelliği kazandırılmıştır.

Detaylı

SORULAR (1-36) SORU -2 Aşağıdakilerden hangisi klavye ve farenin takıldığı portlardan biridir?

SORULAR (1-36) SORU -2 Aşağıdakilerden hangisi klavye ve farenin takıldığı portlardan biridir? SORULAR (-36) SORU - Aşağıdakilerden hangisi sadece giriş donanımıdır? A) Ses kartı B) Klavye C) Yazıcı D) Ekran SORU -2 Aşağıdakilerden hangisi klavye ve farenin takıldığı portlardan biridir? A) Paralel

Detaylı

MIC 500 Serisi Sağlam, dış mekanda kullanım amaçlı pan-tilt-zoom kamera

MIC 500 Serisi Sağlam, dış mekanda kullanım amaçlı pan-tilt-zoom kamera MIC 500 Serisi Sağlam, dış mekanda kullanım amaçlı pan-tilt-zoom kamera 2 MIC 500 Serisi Gözetim alanında standartları belirler ff Şehir içi kullanıma uyum sağlaması için çekici ve kompakt tasarım ff Sağlam,

Detaylı

VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ

VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. Viero Araç Sayım Sistemi Viero Araç Sayım Sistemi, görüntü tabanlı

Detaylı

1. PS/2 klavye fare 2. Optik S/PDIF çıkışı 3. HDMI Giriş 4. USB 3.0 Port 5. USB 2.0 Port 6. 6 kanal ses giriş/çıkış 7. VGA giriş 8.

1. PS/2 klavye fare 2. Optik S/PDIF çıkışı 3. HDMI Giriş 4. USB 3.0 Port 5. USB 2.0 Port 6. 6 kanal ses giriş/çıkış 7. VGA giriş 8. İşlemci: İşlemci,kullanıcıdan bilgi almak, komutları işlemek ve sonuçları kullanıcıya sunmak gibi pek çok karmaşık işlemi yerine getirir. Ayrıca donanımların çalışmasını kontrol eder. İşlemci tüm sistemin

Detaylı

TIBBİ CİHAZ YÖNETİMİNDE RF ID TEKNOLOJİSİ

TIBBİ CİHAZ YÖNETİMİNDE RF ID TEKNOLOJİSİ TIBBİ CİHAZ YÖNETİMİNDE RF ID TEKNOLOJİSİ Osman BAĞCI Kalite Müdürü Özel Medicalpark Göztepe Hastane Kompleksi 9. Uluslararası Sağlıkta Kalite, Akreditasyon ve Hasta Güvenliği Kongresi 13-16 Mayıs 2015

Detaylı

0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ. Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR

0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ. Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR 0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR Kaynak Ders Kitabı: ÖLÇME TEKNĠĞĠ (Boyut, Basınç, AkıĢ ve Sıcaklık Ölçmeleri), Prof. Dr. Osman

Detaylı

Yer yüzündeki en küçük, en hafif Handycam

Yer yüzündeki en küçük, en hafif Handycam Yer yüzündeki en küçük, en hafif Handycam Sayı: 20 Bu Ay... Dünya nın en küçük ve hafifi çok havalı Taşınabilir High Definition İhtişamı BRAVIA D3000 Serisi ile Tanışın Cyber-shot ile su altı keyfi Anılarınızı

Detaylı

DB MARS Bilişim Teknolojileri ve Savunma Sanayi Ticaret Limited Şirketi

DB MARS Bilişim Teknolojileri ve Savunma Sanayi Ticaret Limited Şirketi DB MARS Bilişim Teknolojileri ve Savunma Sanayi Ticaret Limited Şirketi GERÇEK ZAMANLI VERİ TOPLAMA, VERİ KAYIT, KONTROL VE İLETİŞİM SİSTEMİ Gerçek zamanlı veri toplama, veri kayıt ve iletişim sistemi;

Detaylı

Bilişim Teknolojilerine Giriş

Bilişim Teknolojilerine Giriş Bilişim Teknolojilerine Giriş Bilginin toplanması, işlenmesi, saklanması ve iletilmesini sağlayan teknolojilerin bütününe bilişim teknolojileri denir. Bilişim Teknolojisi Girilen verileri saklayan, işleyen,

Detaylı

Karşınızda AutoDome Easy Küçük ve orta ölçekli uygulamalar için mükemmel çözüm

Karşınızda AutoDome Easy Küçük ve orta ölçekli uygulamalar için mükemmel çözüm Karşınızda AutoDome Easy Küçük ve orta ölçekli uygulamalar için mükemmel çözüm Ortama uyum sağlamak üzere tasarlanmış PTZ kamera Klasik PTZ Dome kameralar bütçeniz için çok pahalı geliyorsa ve sabit Dome

Detaylı

ECHOLAB. Tarama ve Klinik Modalite. Kullanıcı Tarafından Programlanabilir Protokoller. Otoakustik Emisyon Sistemi TEOAE - D POAE - ABR - AAB R

ECHOLAB. Tarama ve Klinik Modalite. Kullanıcı Tarafından Programlanabilir Protokoller. Otoakustik Emisyon Sistemi TEOAE - D POAE - ABR - AAB R ECHOLAB Otoakustik Emisyon Sistemi - D POAE - ABR - AAB R Tarama ve Klinik Modalite Kullanıcı Tarafından Programlanabilir Protokoller ECHOLAB Otoakustik Emisyon Sistemi - D POAE - ABR - AAB R Labat ın

Detaylı

EnerjiÖlçümü MINOMETER M7 RADIO 3. Elektronik Isı Pay Ölçer

EnerjiÖlçümü MINOMETER M7 RADIO 3. Elektronik Isı Pay Ölçer EnerjiÖlçümü MINOMETER M7 RADIO 3 Elektronik Isı Pay Ölçer Çevrenin Korunması Avantaj ve Özellikleri İklim koruma için enerji tüketiminin ölçümü Kaynakların ve çevrenin korunması Günümüzde; çevremiz, korunmaya

Detaylı

sentry360 2013 Ürün Kataloğu

sentry360 2013 Ürün Kataloğu sentry360 2013 Ürün Kataloğu Hakkında Sentry360 sentry360 Sentry360 uygulama odaklı bir lider geliştiricisi ve üreticisi çok megapiksel güvenlik kameraları ve video yönetim yazılımı ticari ve hükümet pazarlar.

Detaylı

MEDİKAL LAMBALAR. En zorlu tedavilere ışık tutuyoruz. Birlikte daha iyiyiz. MEDİKAL LAMBALAR

MEDİKAL LAMBALAR. En zorlu tedavilere ışık tutuyoruz. Birlikte daha iyiyiz. MEDİKAL LAMBALAR MEDİKAL LAMBALAR MEDİKAL LAMBALAR Birlikte daha iyiyiz. En zorlu tedavilere ışık tutuyoruz. AMELİYATHANE TAVAN LAMBALARI IP 5 4 < DUO LED CC DUO LED X1 DUO LED X2 DUO LED X3 S.K.: 22.1001 S.K.: 22.1002

Detaylı

MIC400 Sualtı PTZ Kamera

MIC400 Sualtı PTZ Kamera Kapalı Devre TV MIC400 Sualtı PTZ Kamera MIC400 Sualtı PTZ Kamera 25 metreye kadar tamamen suya batırılabilir Fırçasız motor teknolojisi Birçok montaj ve görüntüleme seçeneği Çoklu protokol çalıştırma

Detaylı

ENDÜSTRİYEL GÖRÜNTÜ İŞLEME. atel sistem

ENDÜSTRİYEL GÖRÜNTÜ İŞLEME. atel sistem endüstriyel görüntü işleme ölçüm ve kontrol leri, tecrübe ve bilgi birikimiyle işletmelerin ihtiyaçlarını en kapsamlı şekilde analiz ederek, en ekonomik ve uygun çözümü sunar. Son yılların vazgeçilmez

Detaylı

MASA ÜSTÜ CNC FREZE TEZGÂH TASARIMI VE PROTOTİP İMALATI

MASA ÜSTÜ CNC FREZE TEZGÂH TASARIMI VE PROTOTİP İMALATI Araştırma Makalesi / Research Article MASA ÜSTÜ CNC FREZE TEZGÂH TASARIMI VE PROTOTİP İMALATI Ahmet KOLERĠ a ve Kerim ÇETĠNKAYA b, * a K.Ü.Teknik Eğitim Fakültesi, Karabük, Türkiye, ahmet_koleri42@hotmail.com

Detaylı

VISISYS. Akıllı Görüntüleme Sistemleri

VISISYS. Akıllı Görüntüleme Sistemleri VISISYS Akıllı Görüntüleme Sistemleri 2008 Gözlem Teknolojileri: İhtiyaçlarınıza uygun Yürürlükteki Güvenlik yatırımlarını geliştirme Güvenlik İşletim Sistemi Açık Dağıtım Mimarisi Olay güdümlü Sistem

Detaylı

Dersin Konusu ve Amaçları: Ders P lanı: Bölüm 1: Bilgi Teknolojilerinde Temel Kavramlar

Dersin Konusu ve Amaçları: Ders P lanı: Bölüm 1: Bilgi Teknolojilerinde Temel Kavramlar Bilgi Teknolojileri ve Uygulamalarına Giriş Dersin Konusu ve Amaçları: Bu dersin amacı daha önce bilgisayar ve bilgi teknolojileri alanında herhangi bir bilgi ve/veya deneyime sahip olmayan öğrenciye bilgi

Detaylı

Odak noktamız karanlığı tamamen görünür kılmaktır. starlight teknolojisi

Odak noktamız karanlığı tamamen görünür kılmaktır. starlight teknolojisi Odak noktamız karanlığı tamamen görünür kılmaktır starlight teknolojisi 2 starlight teknolojisi Benzersiz 7/24 kameraları Aydınlatma koşullarından bağımsız olarak net ve işe yarar görüntülere güvenebilseniz

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ Hande ERKAYMAZ, Ömer YAŞAR Karabük Üniversitesi / TÜRKĠYE herkaymaz@karabuk.edu.tr ÖZET : Bu çalıģmada Yapay Sinir Ağları (YSA) ile hava sıcaklığının tahmini

Detaylı

Bir bölgede başka bir bölgeye karşılıklı olarak, veri veya haberin gönderilmesini sağlayan.sistemlerdir.

Bir bölgede başka bir bölgeye karşılıklı olarak, veri veya haberin gönderilmesini sağlayan.sistemlerdir. 1.1.3. Scada Yazılımından Beklenenler Hızlı ve kolay uygulama tasarımı Dinamik grafik çizim araçları Çizim kütüphaneleri Alarm yönetimi Tarih bilgilerinin toplanması Rapor üretimi 1.1.4. Scada Sistemleri

Detaylı

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)

2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 1. Ses temelli malzeme tanıma Malzemelerin çarpma etkisi ile çıkarttıkları seslerin mikrofon ile bir PC ye alınması ve işaretten

Detaylı

SORULAR. A) Ses kartı. SORU -1 Aşağıdakilerden hangisi sadece giriş donanımıdır? D) Ekran. B) Klavye. C) Yazıcı

SORULAR. A) Ses kartı. SORU -1 Aşağıdakilerden hangisi sadece giriş donanımıdır? D) Ekran. B) Klavye. C) Yazıcı SORULAR SORU -1 Aşağıdakilerden hangisi sadece giriş donanımıdır? A) Ses kartı B) Klavye C) Yazıcı D) Ekran SORU -2 Aşağıdakilerden hangisi klavye ve farenin takıldığı portlardan biridir? A) Paralel port

Detaylı

PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ

PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ PLC (Programlanabilir Kontrol Cihazı) TABANLI SİSTEMLERİN İNTERNET ÜZERİNDEN İZLENMESİ Derya Birant, Alp Kut Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İÇERİK Giriş PLC nedir? PLC lerin Uygulama

Detaylı

Örnekleme Süreci ve Örnekleme Yöntemleri

Örnekleme Süreci ve Örnekleme Yöntemleri Örnekleme Süreci ve Örnekleme Yöntemleri Prof. Dr. Cemal YÜKSELEN Ġstanbul Arel Üniversitesi 4. Pazarlama AraĢtırmaları Eğitim Semineri 26-29 Ekim 2010 Örnekleme Süreci Anakütleyi Tanımlamak Örnek Çerçevesini

Detaylı

Mobil Takip Sistemleri

Mobil Takip Sistemleri Mobil Takip Sistemleri Trio Filo Yöne,m Sistemi Yazılım Fonksiyonları Üstün teknolojik altyapısı ile rakiplerinden ayrılan bir araç takip yazılımıdır. Tüm internet tarayıcılarında ek kurulum gerektirmeden

Detaylı

EBE 413 ÇOKLU ORTAM UYGULAMALARI VE WEB TASARIMI

EBE 413 ÇOKLU ORTAM UYGULAMALARI VE WEB TASARIMI EBE 413 ÇOKLU ORTAM UYGULAMALARI VE WEB TASARIMI İNSAN BİLGİSAYAR ETKİLEŞİMİ VE WEB TASARIMI ALP EREN DEMİRKAN 3. HAFTA ĠNSAN BILGISAYAR ETKILEġIMI Ġnsan Bilgisayar EtkileĢiminin amacı, bilgisayarı daha

Detaylı

SPS ZOOM 300. 3D Lazer Tarayıcı SPS ZOOM 300

SPS ZOOM 300. 3D Lazer Tarayıcı SPS ZOOM 300 3D Lazer Tarayıcı 3D Lazer Tarayıcı 3D lazer tarayıcı çevredesindeki nesnelerin konumsal verilerini hassas bir şekilde ölçen bir cihazdır. Toplanan nokta bulutu verileri daha sonra dijital üç boyutlu modeller

Detaylı

Termal Kameralar. Overseas 2015.10

Termal Kameralar. Overseas 2015.10 Termal Kameralar Overseas 2015.10 Profesyonel Seri Rekabetçi fiyat-kalite Temel akıllı özellikler Yüksek Çözünürlük(336*256 /640*512) Pro Serisi Ultra Serisi Lite Serisi Ultra Smart Series Projeler için

Detaylı

MIC 550 Serisi Sağlam, dış mekan hareketli pan-tilt-zoom kamera

MIC 550 Serisi Sağlam, dış mekan hareketli pan-tilt-zoom kamera MIC 550 Serisi Sağlam, dış mekan hareketli pan-tilt-zoom kamera 2 MIC 550 Serisi Video güvenlik sektöründe standartları belirler Video güvenlik sistemleri içerisinde bulunduğu ortamla uyumlu görünümde

Detaylı

TELSİZ SİSTEM ÇÖZÜMLERİNDE RAKİPSİZ TEKNOLOJİ! SIMULCAST GENİŞ ALAN KAPLAMA TELSİZ SİSTEMİ

TELSİZ SİSTEM ÇÖZÜMLERİNDE RAKİPSİZ TEKNOLOJİ! SIMULCAST GENİŞ ALAN KAPLAMA TELSİZ SİSTEMİ TELSİZ SİSTEM ÇÖZÜMLERİNDE RAKİPSİZ TEKNOLOJİ! SIMULCAST GENİŞ ALAN KAPLAMA TELSİZ SİSTEMİ Prod-el tarafından telsiz pazarı için sunulan ECOS (Extended Communication System- Genişletilmiş Haberleşme Sistemi)

Detaylı

Girdi ve Giriş Aygıtları

Girdi ve Giriş Aygıtları Girdi ve Giriş Aygıtları 1 Girdi nedir? Girdi, bilgisayarın belleğine girilen veri ve talimatlardır. 2 Giriş Aygıtları Nelerdir? Giriş aygıtı, kullanıcıların bir bilgisayara veri ve talimatları girmelerine

Detaylı

AMAX Hırsız Alarm Sistemleri Sistem bilgileri

AMAX Hırsız Alarm Sistemleri Sistem bilgileri Çalıştırma ve Programlama Uzantılar Alarm A-Link Tuş takımları 8 Bölge Giriş Modülü * Çıkış Modülü Kablolu IP/GPRS aktarım IP iletişim cihazı Alarm Haber Alma Merkezi (İletişim Alıcısı/Ağ Geçidi) doğrudan

Detaylı

Bilgisayar kontrollü elektromanyetik indüksiyon fren sistemi 6-999 Watt, devir sayısından bağımsız / DIN VDE 0750-238 standardına uygun

Bilgisayar kontrollü elektromanyetik indüksiyon fren sistemi 6-999 Watt, devir sayısından bağımsız / DIN VDE 0750-238 standardına uygun Teknik Özellikler Kardiyopulmoner rehabilitasyon ergometresi Fren sistemi Yük / doğruluk Devir sayısı aralığı Bilgisayar kontrollü elektromanyetik indüksiyon fren sistemi 6-999 Watt, devir sayısından bağımsız

Detaylı

Network IP Çözümleri Digital Signage

Network IP Çözümleri Digital Signage Altındağ Mh. Yüzüncü Yıl Cd. İlke Apt. No: 31/7 Antalya / Türkiye T. 242 247 5001 F. 242 247 5002 aira@aira.com.tr Network IP Çözümleri Digital Signage Index 1. Network / Ağ Çözümleri 1.1 Wireless / Kablosuz

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

SINIF ÖĞRETMENLĠĞĠ SOSYAL BĠLGĠLER ÖĞRETĠM PROGRAMI ÖMER MURAT PAMUK REHBER ÖĞRETMEN REHBER ÖĞRETMEN

SINIF ÖĞRETMENLĠĞĠ SOSYAL BĠLGĠLER ÖĞRETĠM PROGRAMI ÖMER MURAT PAMUK REHBER ÖĞRETMEN REHBER ÖĞRETMEN SINIF ÖĞRETMENLĠĞĠ SOSYAL BĠLGĠLER ÖĞRETĠM PROGRAMI 1 BECERĠLER 2 Beceri Nedir? ġimdiye kadar bilgi edinme, yaģam ve okulun temel amacı olarak görülmüģtür. Günümüzde ise bilgiye bakıģ değiģmiģtir. Bilgi;

Detaylı

Önemli Teknolojik Özellikler

Önemli Teknolojik Özellikler Gerçek 1.3 Mega Piksel Otomatik Odaklamalı Web Kamerası Genius, yenilikçi bir web kamerası olan Slim 1322AF yi sunmaktan gurur duyar. Optik, otomatik odaklamalı bir merceğe sahiptir ve gerçek zamanlı,

Detaylı

HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ. SÜREKLĠ EĞĠTĠM UYGULAMA VE ARAġTIRMA MERKEZĠ FAALĠYET RAPORU

HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ. SÜREKLĠ EĞĠTĠM UYGULAMA VE ARAġTIRMA MERKEZĠ FAALĠYET RAPORU HĠTĠT ÜNĠVERSĠTESĠ SÜREKLĠ EĞĠTĠM UYGULAMA VE ARAġTIRMA MERKEZĠ FAALĠYET RAPORU 2012 ĠÇĠNDEKĠLER ÜST YÖNETĠCĠ SUNUġU I- GENEL BĠLGĠLER A- Misyon ve Vizyon.. B- Yetki, Görev ve Sorumluluklar... C- Ġdareye

Detaylı

TIMSS Tanıtım Sunusu

TIMSS Tanıtım Sunusu TIMSS Tanıtım Sunusu Ġçerik TIMSS Nedir? TIMSS in Amacı TIMSS i Yürüten KuruluĢlar TIMSS in GeçmiĢi TIMSS in Değerlendirme Çerçevesi TIMSS Döngüsünün Temel AĢamaları TIMSS in Kazanımları Sorular ve Öneriler

Detaylı

Bilgisayar Üzerinden Bir Silah Kontrol Sistemi Prototipinin Tasarımı ve GerçekleĢtirilmesi

Bilgisayar Üzerinden Bir Silah Kontrol Sistemi Prototipinin Tasarımı ve GerçekleĢtirilmesi th International Advanced Technologies Symposium (IATS ), - May, Elazığ, Turkey Bilgisayar Üzerinden Bir Silah Kontrol Sistemi Prototipinin Tasarımı ve GerçekleĢtirilmesi M. A. Usta, Ö. Akyazı and A. S.

Detaylı

T.C. BĠNGÖL ÜNĠVERSĠTESĠ REKTÖRLÜĞÜ Strateji GeliĢtirme Dairesi BaĢkanlığı. ÇALIġANLARIN MEMNUNĠYETĠNĠ ÖLÇÜM ANKET FORMU (KAPSAM ĠÇĠ ÇALIġANLAR ĠÇĠN)

T.C. BĠNGÖL ÜNĠVERSĠTESĠ REKTÖRLÜĞÜ Strateji GeliĢtirme Dairesi BaĢkanlığı. ÇALIġANLARIN MEMNUNĠYETĠNĠ ÖLÇÜM ANKET FORMU (KAPSAM ĠÇĠ ÇALIġANLAR ĠÇĠN) ÇALIġANLARIN MEMNUNĠYETĠNĠ ÖLÇÜM ANKET FORMU (KAPSAM ĠÇĠ ÇALIġANLAR ĠÇĠN) Düzenleme Tarihi: Bingöl Üniversitesi(BÜ) Ġç Kontrol Sistemi Kurulması çalıģmaları kapsamında, Ġç Kontrol Sistemi Proje Ekibimiz

Detaylı

ENF 100 Temel Bilgi Teknolojileri Kullanımı Ders Notları 2. Hafta. Öğr. Gör. Dr. Barış Doğru

ENF 100 Temel Bilgi Teknolojileri Kullanımı Ders Notları 2. Hafta. Öğr. Gör. Dr. Barış Doğru ENF 100 Temel Bilgi Teknolojileri Kullanımı Ders Notları 2. Hafta Öğr. Gör. Dr. Barış Doğru 1 Konular 1. Bilgisayar Nedir? 2. Bilgisayarın Tarihçesi 3. Günümüz Bilgi Teknolojisi 4. Bilgisayarların Sınıflandırılması

Detaylı

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Klasik fotogrametrik görüntü alımındaki değişim, dijital kameraların gelişimi ile sağlanmaktadır. Dijital görüntü, analog görüntü ile kıyaslandığında önemli

Detaylı

BİLGİSAYAR KULLANMA KURSU

BİLGİSAYAR KULLANMA KURSU 1 2 KURS MODÜLLERİ 1. BİLGİSAYAR KULLANIMI 3 1. Bilişim (Bilgi ve İletişim) Kavramı Bilişim, bilgi ve iletişim kelimelerinin bir arada kullanılmasıyla meydana gelmiştir. Bilişim, bilginin teknolojik araçlar

Detaylı

2. A4 ÇOK FONKSĠYONLU YAZICI GENEL ÖZELLĠKLERĠ

2. A4 ÇOK FONKSĠYONLU YAZICI GENEL ÖZELLĠKLERĠ 1 KONU: Eğitimde Fırsat EĢitliğinin Sağlanması ve Zengin Öğrenme-Öğretme Ortamlarının OluĢturulması Amacıyla Fatih Projesi Kapsamında Ortaöğretim Okullarını Ġçeren Alım ĠĢidir. KISALTMALAR ĠĢbu Ģartnamede

Detaylı

BİLGİ TEKNOLOJİSİNİN TEMEL KAVRAMLARI. 1-Bilgisayar, donanım ve yazılım kavramları 2-Bilgisayar çeşitleri 3-Bilgisayarlar arsındaki farklılıklar

BİLGİ TEKNOLOJİSİNİN TEMEL KAVRAMLARI. 1-Bilgisayar, donanım ve yazılım kavramları 2-Bilgisayar çeşitleri 3-Bilgisayarlar arsındaki farklılıklar BİLGİ TEKNOLOJİSİNİN TEMEL KAVRAMLARI 1-Bilgisayar, donanım ve yazılım kavramları 2-Bilgisayar çeşitleri 3-Bilgisayarlar arsındaki farklılıklar Yılmaz DEMİR BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÖĞRETMENİ Ünitelerimiz

Detaylı

AUDIOLAB. Ġki Kanallı Klinik Odyometre. Tonal Odyometri Vokal Odyometri MASKELEME SISI ABLB DECAY Testi BEKESY

AUDIOLAB. Ġki Kanallı Klinik Odyometre. Tonal Odyometri Vokal Odyometri MASKELEME SISI ABLB DECAY Testi BEKESY AUDIOLAB Ġki Kanallı Klinik Odyometre Tonal Odyometri Vokal Odyometri MASKELEME SISI ABLB DECAY Testi BEKESY AUDIOLAB Ġki Kanallı Klinik Odyometre AudioLab, Küçük bir pakette ileri teknoloji. Sadece 250

Detaylı

Solving Solutions. IP-Video ve Ses video kayıt sistemleri

Solving Solutions. IP-Video ve Ses video kayıt sistemleri saynvr NSV1 Serisi IP-Video ve Ses video kayıt sistemleri Analog kameraların dezavantajları: Düşük çözünürlüklü, Kablo maliyeti, Kayıt imkanı kısıtlılığı Uzun mesafelerde tek bir kablo kullanımında sinyal

Detaylı

DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ. Kullanma Kılavuzu

DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ. Kullanma Kılavuzu DY-45 OSĐLOSKOP KĐTĐ Kullanma Kılavuzu 01 Kasım 2010 Amatör elektronikle uğraşanlar için osiloskop pahalı bir test cihazıdır. Bu kitte amatör elektronikçilere hitap edecek basit ama kullanışlı bir yazılım

Detaylı

4.35. ASP, PHP ve CGI YAZILIMLARIN PERFORMANS ANALİZİ

4.35. ASP, PHP ve CGI YAZILIMLARIN PERFORMANS ANALİZİ 4.35. ASP, PHP ve CGI YAZILIMLARIN PERFORMANS ANALİZİ AraĢ. Gör. Ferhat BAĞÇACI, Prof. Dr. Asaf VAROL Fırat Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi ferhatb@firat.edu.tr, asaf_varol@yahoo.com Özet Bu çalıģmada,

Detaylı

1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng)

1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng) Müfredat: Mekatronik Mühendisliği lisans programından mezun olacak bir öğrencinin toplam 131 kredilik ders alması gerekmektedir. Bunların 8 kredisi öğretim dili Türkçe ve 123 kredisi öğretim dili İngilizce

Detaylı

DY-45 OSİLOSKOP V2.0 KİTİ

DY-45 OSİLOSKOP V2.0 KİTİ DY-45 OSİLOSKOP V2.0 KİTİ Kullanma Kılavuzu 12 Ocak 2012 Amatör elektronikle uğraşanlar için osiloskop pahalı bir test cihazıdır. Bu kitte amatör elektronikçilere hitap edecek basit ama kullanışlı bir

Detaylı

Doğu Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar ve Teknoloji Yüksek Okulu Bilgi teknolojileri ve Programcılığı Bölümü DERS 1 - BİLGİSAYAR VE ÇEVRE ÜNİTELERİ

Doğu Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar ve Teknoloji Yüksek Okulu Bilgi teknolojileri ve Programcılığı Bölümü DERS 1 - BİLGİSAYAR VE ÇEVRE ÜNİTELERİ Doğu Akdeniz Üniversitesi Bilgisayar ve Teknoloji Yüksek Okulu Bilgi teknolojileri ve Programcılığı Bölümü DERS 1 - BİLGİSAYAR VE ÇEVRE ÜNİTELERİ Bilgisayar, kendine önceden yüklenmiş program gereğince

Detaylı

5.31. MODÜLER MOBİLYA ÜRETİMİNDE KULLANILAN SERİ ÜRETİM HATLARINDAN ZIMPARA MAKİNASININ BESLEME ÜNİTESİ OTOMASYONU

5.31. MODÜLER MOBİLYA ÜRETİMİNDE KULLANILAN SERİ ÜRETİM HATLARINDAN ZIMPARA MAKİNASININ BESLEME ÜNİTESİ OTOMASYONU 5.31. MODÜLER MOBİLYA ÜRETİMİNDE KULLANILAN SERİ ÜRETİM HATLARINDAN ZIMPARA MAKİNASININ BESLEME ÜNİTESİ OTOMASYONU Prof. Dr. Asaf VAROL avarol@firat.edu.tr ÖZET: GeliĢen teknolojilerin en büyük eksikliği

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

Sanal Ortamda Nesnelerin Haptic Kol ile Manipülasyonu. Sevcan AYTEKİN Alpaslan DUYSAK

Sanal Ortamda Nesnelerin Haptic Kol ile Manipülasyonu. Sevcan AYTEKİN Alpaslan DUYSAK Sanal Ortamda Nesnelerin Haptic Kol ile Manipülasyonu Sevcan AYTEKİN Alpaslan DUYSAK İÇERİK Amaç Sanal Ortam Sanal Ortam Aygıtları Uygulama Alanları Üç Boyutlu Modelleme (3B) OpenGL, 3Dmax Sanal Ortamın

Detaylı

MODEL 1500 Tek Kanallı Askıda Katı Madde Ölçüm Sistemi

MODEL 1500 Tek Kanallı Askıda Katı Madde Ölçüm Sistemi MODEL 1500 Tek Kanallı Askıda Katı Madde Ölçüm Sistemi Optik ve Dijital Sıfıra Yakın Sensör Sapması Sarf Malzeme Yok Hareketli Parça Yok MLSS (Aktif Çamur), RAS (Geri Devir), WAS (Atık Aktif Çamur) Ölçümleri

Detaylı

Bazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi

Bazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi OpenCV ile Performans Analizi S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Faruk GÜNER farukguner@outlook.com.tr S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Mesut PİŞKİN mesutpiskin@outlook.com S.Ü Öğr. Gör. Dr. Mustafa Nevzat

Detaylı

CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI

CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI Serhan COŞAR serhancosar@yahoo.com Oğuzhan URHAN urhano@kou.edu.tr M. Kemal GÜLLÜ kemalg@kou.edu.tr İşaret ve Görüntü

Detaylı

Yenilikçi Teknolojiler.

Yenilikçi Teknolojiler. Yenilikçi Teknolojiler. CNC Hidrolik Abkant Pres EcoBend, hem standart hem de opsiyonel olarak sunduğu donanım özellikleri ile kullanıcı dostu olmaya ve ekonomik anlamda iºletmenize vermiº olduğu güç ile

Detaylı

BĠLGĠSAYAR AĞLARI. 1-Bilgisayar ağı nedir? 2-Ağ türleri 3-Ağ bağlantıları 4-Ġnternet kavramı ve teknolojileri

BĠLGĠSAYAR AĞLARI. 1-Bilgisayar ağı nedir? 2-Ağ türleri 3-Ağ bağlantıları 4-Ġnternet kavramı ve teknolojileri BĠLGĠSAYAR AĞLARI 1-Bilgisayar ağı nedir? 2-Ağ türleri 3-Ağ bağlantıları 4-Ġnternet kavramı ve teknolojileri Ağ Kavramı Bilgisayarların birbirleri ile iletiģimlerini sağlamak, dosya paylaģımlarını aktif

Detaylı

ÖZEL ANTALYA ANADOLU HASTANELERİ GRUBU GENEL MÜDÜR YARDIMCISI DR.AHMET CÖMERT

ÖZEL ANTALYA ANADOLU HASTANELERİ GRUBU GENEL MÜDÜR YARDIMCISI DR.AHMET CÖMERT ÖZEL ANTALYA ANADOLU HASTANELERİ GRUBU GENEL MÜDÜR YARDIMCISI DR.AHMET CÖMERT 1 ĠLETĠġĠM İki ya da daha fazla kiģinin düģünce ve fikir alıģveriģidir KonuĢma, hareket yada mimikler ile gerçekleģir. Bizim

Detaylı

TRT GENEL MÜDÜRLÜĞÜ VERĐCĐ ĐŞLETMELERĐ DAĐRESĐ BAŞKANLIĞI SPEKTRUM ANALĐZÖR TEKNĐK ŞARTNAMESĐ

TRT GENEL MÜDÜRLÜĞÜ VERĐCĐ ĐŞLETMELERĐ DAĐRESĐ BAŞKANLIĞI SPEKTRUM ANALĐZÖR TEKNĐK ŞARTNAMESĐ TRT GENEL MÜDÜRLÜĞÜ VERĐCĐ ĐŞLETMELERĐ DAĐRESĐ BAŞKANLIĞI SPEKTRUM ANALĐZÖR TEKNĐK ŞARTNAMESĐ Sipariş No: VĐD 2010/12 1 SPEKTRUM ANALĐZÖR TEKNĐK ŞARTNAMESĐ 1. GENEL Bu şartnamenin amacı; Đdari Şartname

Detaylı

"Alarm Paneli Devrede" Easy Series Güvenlik Paneli Güvenliği kolaylaştırır şimdi wlsn özelliğine sahip* * kablosuz Yerel Güvenlik Ağı

Alarm Paneli Devrede Easy Series Güvenlik Paneli Güvenliği kolaylaştırır şimdi wlsn özelliğine sahip* * kablosuz Yerel Güvenlik Ağı "Alarm Paneli Devrede" Easy Series Güvenlik Paneli Güvenliği kolaylaştırır şimdi wlsn özelliğine sahip* * kablosuz Yerel Güvenlik Ağı 2 Önce güvenlik Doğal olarak, ev veya küçük iş yeriniz için mümkün

Detaylı

Android için X PAD. İlk ve en gelişmiş. Designed and developed by: X PAD

Android için X PAD. İlk ve en gelişmiş. Designed and developed by: X PAD Android için X PAD Designed and developed by: X PAD Android için X PAD Android için X PAD, mobil cihazlarda en gelişmiş ve teknolojik olarak en ileri platforma dayalı yeni bir çalışma yolu sunuyor. Geniş

Detaylı

Bu Kitap Kime Hitap Eder? 2 Kitapta Nelerden Bahsedilmiştir? 3 Kitabı Takip Edebilmek için Nelere İhtiyaç Duyacaksınız?

Bu Kitap Kime Hitap Eder? 2 Kitapta Nelerden Bahsedilmiştir? 3 Kitabı Takip Edebilmek için Nelere İhtiyaç Duyacaksınız? İÇİNDEKİLER VII İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Bu Kitap Kime Hitap Eder? 2 Kitapta Nelerden Bahsedilmiştir? 3 Kitabı Takip Edebilmek için Nelere İhtiyaç Duyacaksınız? 4 Kaynak Kodu 5 2 MERHABA DÜNYA 7 Android Nedir?

Detaylı

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Galatasaray Üniversitesi Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Mustafa Tekeli, Özlem Durmaz İncel İçerik Giriş Literatür Özeti Sistem Mimarisi / Metodoloji Öncül

Detaylı

Çıktı ve Çıkış Aygıtları

Çıktı ve Çıkış Aygıtları Çıktı ve Çıkış Aygıtları 1 Çıktı nedir? Çıktı, kullanıma uygun hale getirilecek şekilde işlenmiş veridir. 2 Çıktı nedir? Çıkış aygıtı, bilgiyi bir veya daha fazla insana aktaran donanım bileşeni tipidir.

Detaylı

Cerrahpaşa Tıp Fakültesi İngilizce Eğitim Programı için gerekli ek rapor

Cerrahpaşa Tıp Fakültesi İngilizce Eğitim Programı için gerekli ek rapor 1/9 Cerrahpaşa Tıp Fakültesi İngilizce Eğitim Programı için gerekli ek rapor İçindekiler C2. ULUSAL TIP EĞĠTĠMĠ STANDARTLARINA ĠLĠġKĠN AÇIKLAMALAR... 2 1. AMAÇ VE HEDEFLER... 2 1.3. Eğitim programı amaç

Detaylı

EKAHAU RTLS ÇÖZÜMLERİ

EKAHAU RTLS ÇÖZÜMLERİ EKAHAU RTLS ÇÖZÜMLERİ Dünyada WLAN altyapısı üzerinden en gelişmiş Lokasyon Servisleri çözümleri sunan firma EKAHAU dur. CableNet 2009 yılı Eylül ayından beri EKAHAU firmasının Gold Partner ı olarak, geniş

Detaylı

Intel Eğitim Çözümleri. En İleri Teknolojilerle, Dijital Eğitimde Yeni Bir Döneme Geçin

Intel Eğitim Çözümleri. En İleri Teknolojilerle, Dijital Eğitimde Yeni Bir Döneme Geçin Intel Eğitim Çözümleri En İleri Teknolojilerle, Dijital Eğitimde Yeni Bir Döneme Geçin Intel Eğitim Çözümleri Gelişmiş Öğrenci ve Öğretmen Sınıf Yönetim Yazılımı GELIŞMIŞ ÖĞRENCI VE ÖĞRETMEN ETKILEŞIMI

Detaylı

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1)

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1) Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1) Akıllı Trafik Ağı ve Adaptif Trafik Yönetim Sistemi, hızlı ve güvenli trafik akışını sağlar. /o95 doğruluk oranı ile ölçümler gerçekleştirerek uygun kavşak

Detaylı

Program AkıĢ Kontrol Yapıları

Program AkıĢ Kontrol Yapıları C PROGRAMLAMA Program AkıĢ Kontrol Yapıları Normal Ģartlarda C dilinde bir programın çalıģması, komutların yukarıdan aģağıya doğru ve sırasıyla iģletilmesiyle gerçekleģtirilir. Ancak bazen problemin çözümü,

Detaylı

RF İLE ÇOK NOKTADAN KABLOSUZ SICAKLIK ÖLÇÜMÜ

RF İLE ÇOK NOKTADAN KABLOSUZ SICAKLIK ÖLÇÜMÜ RF İLE ÇOK NOKTADAN KABLOSUZ SICAKLIK ÖLÇÜMÜ Fevzi Zengin f_zengin@hotmail.com Musa Şanlı musanli@msn.com Oğuzhan Urhan urhano@kou.edu.tr M.Kemal Güllü kemalg@kou.edu.tr Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği

Detaylı

Kullanım Kılavuzu BARKODES BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ TTFSM RW-USB. TTFSM RW-USB MF ETHERNET CONVERTER Kullanma Kılavuzu

Kullanım Kılavuzu BARKODES BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ TTFSM RW-USB. TTFSM RW-USB MF ETHERNET CONVERTER Kullanma Kılavuzu 1 Kullanım Kılavuzu Barkodes Bilgisayar Sistemleri Bilgi İletişim ve Yazılım Tic. Ltd. Şti. Adres: Altay Çeşme Mahallesi Sanayi Sokak No:8 Demirli Sitesi B Blok Maltepe-İstanbul/Turkey Tel: + 90 (216)

Detaylı

MODEL STAR SERİSİ IR BULLET IP KAMERALAR FİYAT TL RESİM 4 MEGAPİKSEL 992,00 TL IPC2124SR3-DPF36. IPC242E-IR-Z-IN Motorize Lens 1.937,00 TL 1.

MODEL STAR SERİSİ IR BULLET IP KAMERALAR FİYAT TL RESİM 4 MEGAPİKSEL 992,00 TL IPC2124SR3-DPF36. IPC242E-IR-Z-IN Motorize Lens 1.937,00 TL 1. NETWORK ÜRÜNLER FİYAT LİSTESİ KASIM 2015 RESİM Kontrolümüz dışında olağanüstü ekonomik koşulların gerçekleşmesi ve vergi yasalarında değişiklik olması hallerinde NEUTRON un fiyatlarda değişiklik yapma

Detaylı

Kodak 1500. Ağıziçi Kamera. İdeal sohbet başlatıcısı

Kodak 1500. Ağıziçi Kamera. İdeal sohbet başlatıcısı Kodak 1500 Ağıziçi Kamera İdeal sohbet başlatıcısı Her görüntüyü mükemmel bir görüntü haline getirin Gerçek Otomatik Odaklanma İnsan gözü gibi, kameranın patentli Likit lens teknolojisi kamera ile görüntüsü

Detaylı

Merkezi İşlem Birimi Kavramı (CPU)

Merkezi İşlem Birimi Kavramı (CPU) Donanım Merkezi İşlem Birimi Kavramı (CPU) Bilgisayar içerisinde meydana gelen her türlü aritmetiksel, mantıksal ve karşılaştırma işlemlerinden sorumlu olan elektronik bir aygıttır. Başlıca üç bölümden

Detaylı

qscale I2 Low-End SLI

qscale I2 Low-End SLI Mobile Machine Control Solutions qscale I2 Low-End SLI Sadece Konfigure et! Programlamaya gerek yok qscale I2 2 4 5 Geleceğin orta ve küçük sınıf vinçleri için Yeni bir Standart 6 Uzunluk Mobil teleskopik

Detaylı

NĠHAĠ RAPOR, EYLÜL 2011

NĠHAĠ RAPOR, EYLÜL 2011 9. GENEL SONUÇLAR... 1 9.1. GĠRĠġ... 1 9.2. DEĞERLENDĠRME... 1 9.2.1. Ġlin Genel Ġçeriği... 1 9.2.2. Proje Bölgesinin Kapasiteleri... 1 9.2.3. Köylülerin ve Üreticilerin Kapasiteleri... 2 9.2.4. Kurumsal

Detaylı

İnsan Kaynakları Yönetiminin Değişen Yüzü

İnsan Kaynakları Yönetiminin Değişen Yüzü İnsan Kaynakları Yönetiminin Değişen Yüzü İnsan Kaynakları Yönetiminin Değişen Yüzü 21. yüzyılda Ģirketlerin kurumsallaģmasında, insan kaynakları yönetiminin Ģirketlerde etkin bir Ģekilde iģlemesi, giderek

Detaylı

tarantula serisi pc kameralar

tarantula serisi pc kameralar tarantula serisi pc kameralar Bu kullanma kılavuzu Tarantula Serisi PC Kameralar için geçerlidir. DİKKAT: Bu kullanma kılavuzu sadece web sitesi için hazırlanmış olup, ürün içerisindeki kılavuz ile farklılıklar

Detaylı

Klavye Kullanıcı Kılavuzu

Klavye Kullanıcı Kılavuzu PCD MALTRON Ergonomik Klavye Uzmanları Klavye Kullanıcı Kılavuzu TEK PARMAK veya BAġ/AĞIZ ÇUBUK KLAVYESĠ VE TUġ KORUYUCUSU PCD Maltron Klavyeler Satış & servis için önemli iletişim bilgileri: Üretici &

Detaylı

İÇ DENETİM BİRİMİ BAŞKANLIĞI SOSYAL YARDIMLAR GENEL MÜDÜRLÜĞÜ İÇ KONTROL VE RİSK YÖNETİMİ ÇALIŞTAY RAPORU

İÇ DENETİM BİRİMİ BAŞKANLIĞI SOSYAL YARDIMLAR GENEL MÜDÜRLÜĞÜ İÇ KONTROL VE RİSK YÖNETİMİ ÇALIŞTAY RAPORU İÇ DENETİM BİRİMİ BAŞKANLIĞI SOSYAL YARDIMLAR GENEL MÜDÜRLÜĞÜ İÇ KONTROL VE RİSK YÖNETİMİ ÇALIŞTAY RAPORU DENETİM GÖZETİM SORUMLUSU Ġdris YEKELER (1078) İÇ DENETÇİLER YaĢar ÖKTEM (1056) Sedat ERGENÇ (1028)

Detaylı

Dr. Organizer Diş. Ver. 199e. 1992 den beri. Program özellikleri, sistem gereksinimleri

Dr. Organizer Diş. Ver. 199e. 1992 den beri. Program özellikleri, sistem gereksinimleri 1992 den beri Dr. Organizer Diş Ver. 199e Program özellikleri, sistem gereksinimleri Alp Bilişim&Danışmanlık Halitağa cad. 42/7Tınaz iş merkezi Kadıköy İstanbul (216) 418 60 44 (216) 418 60 37 (532) 246

Detaylı