YEREL İKİLİ ÖRNEKLERLE YÜZ GÜZELLİĞİ KARARI. Vasif Nabiyev 1, Fermudiye Koçak 2

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "YEREL İKİLİ ÖRNEKLERLE YÜZ GÜZELLİĞİ KARARI. Vasif Nabiyev 1, Fermudiye Koçak 2"

Transkript

1 YEREL İKİLİ ÖRNEKLERLE YÜZ GÜZELLİĞİ KARARI Vasif Nabiyev 1, Fermudiye Koçak 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karadeniz eknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karadeniz eknik Üniversitesi ÖZE Çalışmada, estetiğin, toplumbilimin ve kültürün bir parçası olarak incelen güzellik konusu ele alınmış ve güzel yüzlerin otomatik sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Sisteme giriş olarak verilen görüntülerde meydana gelen geometrik değişimler morflenerek elimine edilmiştir. İlk olarak veritabanındaki resimler, yapılan bazı araştırmalara göre güzel olduğu kabul edilen ünlü bayan resimleri ve güzel olmadığına karar verilen çirkin bayan resimleri olarak ikiye ayrılmıştır. Güzel bayan resimleri ve çirkin bayan resimleri kendi aralarında morflenerek sınıflar için tek bir model resim veritabanında tutulmuştur. İkinci adımda ise, bu resimlerin özellik verileri Yerel İkili Örnekler (YİÖ) kullanılarak çıkarılmıştır. Bu özellik verileri dikkate alınarak sisteme sorulan bir yüzün sınıflandırılması Euclid, Manhattan, Chebyshev ve Normalleştirilmiş Euclid uzaklığı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Yüz güzelliğinin sınıflandırılmasında elde edilen deneysel sonuçlarda, sistemin insana benzeyen kararlar verebildiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Örüntü anıma, Yapay Zeka, Güzel Yüz, Yerel İkili Örnekler 1. GİRİŞ Güzellik, bir canlının, somut bir nesnenin veya soyut bir kavramın algısal bir haz duyumsatan; hoşnutluk veren hususiyetidir. Güzellik, estetiğin, toplumbilimin ve kültürün bir parçası olarak incelenmektedir. Kant güzelliğin sübjektifliğini vurgulamış, onun sadece duyumsama ile ilgili değil kişinin güzel ve çirkin ile ilgili yargılarının sonucu olduğunu ortaya koymuştur. Güzel olanın bakılana değil bakana göre belirlendiği, öznel olduğu yaklaşımına karşılık; bir başka yaklaşım, güzelliğin tanımını, bakana değil bakılana özgü olan ve simetri, oran gibi tartışılmaz matematik formüllere bağlanmış bir kurallar dizgesi olduğunu savunan, fenomenik güzellik tanımı da olmaktadır. oplumların beğenileri kültürlere ve zamana göre değişim gösterdiğinden mutlak ve ideal güzellikten bahsedilebilmenin mümkün olmadığı öznel güzellik tanımını destekleyen örneklerdir. Güzellik, göze hoş görünen sanat ve estetiğin temel bir kavramıdır. Şairler, ressamlar, filozoflar yüzyıllardır uğraşmalarına rağmen tam olarak güzelliğin tanımını yapamamışlardır; çünkü güzellik kavramı kişiden kişiye değişebilen bir niteliktir[1]. Bir kişinin "güzel" olarak vasıflandırılması, ister şahsi görüş olsun ister toplumun ortak değer yargısı olsun sıklıkla, kişilik, zeka, zarafet, cazibe gibi "iç güzelliğinin" ve sağlık, gençlik, ortalamaya yakınlık ve yaygınlık, cilt gibi "dış güzelliğin" bir birleşimine dayanır. Çiçekler, tabiat güzelliğinin en belirgin bir örneği olduğu gibi, yüz de insanın önemli dış güzellik örneklerindendir. Biçem ve modanın çok geniş ölçüde farklılık göstermesine rağmen, kültürler arası araştırmalar, insanların güzelliği algılamalarında çeşitli ortak noktalar bulmuştur. Örneğin, büyük gözler ve açık ten rengi bütün kültürlerde güzel bulunmuştur. Öte yandan yüz güzelliği her yaş dilimi için geçerli olmaktadır, Şekil 1. Şekil 1: Yaşlara göre yüz güzelliği örnekleri Yüz güzelliğinin bilgisayarlı değerlendirilmesine yönelik sınırlı sayıda çalışmalar olmaktadır. Yüzde çeşitli oranlar bulunsa da tam olarak güzellik kavramını ortaya koyan matematiksel formüller mevcut değildir. Öte yandan yüz öğeleri arasında belirlenen altın oran değerleri ( ) sadece ideal insan yüzü için geçerlidir[]. Her ne kadar güzelliğin altın kuralı kendine güvenmek ve kendinin tek olduğunu anlamak olsa da son zamanlar yüz güzelliği kararının otomatik verilebilmesi için çeşitli çalışmalar da yapılmaktadır. Eisenthall, Dror ve Rupin, insanların yaptıkları değerlendirmeye benzer bir çekicilik değerlendirmesi yapabilmek için emel Bileşen Analizi ve K-en Yakın Komşu yöntemleri kullanarak, iki boyutlu yüz görüntülerinden sistemin öğrenme ve analiz yapabilmesini sağlayan bir sistem önermişlerdir[3]. Bazı çalışmalarda Destek Vektör Makinelerine göre sınıflandırma yapılarak çeşitli ırklar için yüz güzelliği kararı verilmeye çalışılmıştır[4,5] İnsan güzelliği kanonları Kusursuz orantılara sahip bir insanın boyunun, başının yedi buçuk katı olduğu bilinmektedir. İnsan başı kanonlarına göre önden bakıldığında baş, yüksekliği 3.5 ve genişliği.5 oranlarında olan dikdörtgen meydana getirir. Bu kanon modüllerine göre gözler başın yüksekliğinin tam ortasında yer almaktadır. İki göz arasındaki mesafe bir gözün genişliği kadardır ve burun genişliğini belirler [6]. Enine baş ölçüleri dört göz kadardır. Kadın başının orantıları temel olarak erkek başının orantılarının aynısıdır. Kadın ve erkek başları arasında tabii hallerinde (makyajsız) pek az fark olmaktadır. Olan farklılıklar ise en çok kadının fiziksel yapısından, özellikle yüzün yapısını etkileyen deri altı yağların fazlalığından meydana gelir. 94

2 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu 11 Erkeğin daha hareketli bir yaşamı olmasının - spor, oyun, iş hayatı - bir sonucu olarak kemik ve kas yapısı daha güçlüdür. Örnek olarak bir erkeğin burnunun genellikle daha geniş ve iri olmasının nedeni; erkeğin daha çok koşması, sıçraması vb. nedenlerle daha güçlü solunuma gereksinmesi ve bunun bir sonucu olarak solunum organlarının boğaz vb. daha büyümesidir. Kadın ve erkek arasındaki fark aşağıdaki özelliklerle belirtilebilir. Kadınlarda; Yüz biraz küçüktür. Gözler biraz daha büyüktür. Kaşlar biraz yüksek ve kavislidir. Burun ve ağız daha küçüktür. Dudakları daha etlidir. Çene yuvarlaktır. Ressamlar genellikle aşağıdaki kurala uymaktadırlar: erkeklerde hatlar daha köşeli olurken, kadınlarda aynı hatlar yumuşak ve kavislidir. Antropometrik çalışmalarda insan yüzünde olduğu gibi güzel vücut ölçülerinde de oranlar aranmaktadır olarak kabul edilen ideal kadın ölçüleri aslında boy dikkate alınmadığında geçerlilik kazanmamaktadır. Venus de Milo nun ölçüleri dikkate alınarak modelleme katsayısı ile yapılan değerlendirmelerde gerçek altın oran aşağıdaki şekilde ölçülmektedir. Gerçek "altın oran" = ( ) х М, burada М = boy (c / 166. Formüle göre örneğin 15 cm boy için gerçek "altın oran" yaklaşık olduğu halde 18 cm ler için olmaktadır. Güzelliğin tek bir tanımı olmamaktadır. Orantılı olanlar güzel kabul edilse de orantısız olup güzel görünenler de var. Dereceli bir kavram olan güzellik anlayışı çağlara göre de değişkenlik göstermiştir, Şekil. Şekil : Çağlara göre güzel yüz anlayışı - Antikçağ güzeli. Oval yüz, dolgun dudak ve yanak, düz burun, yuvarlak çene, yumuşak alın, orantılı yüz hatları - Roma güzeli. Kocaman kara gözler, koyu renk saçları, esmer ten, yuvarlağa yakın yüz şekli, etkili göz makyajının sağladığı derin bakışlar - Orta Çağ güzeli. Geniş alın, sarı saçlar, düz burun, ince kaşlar ve zayıf beden - Barok güzeli. Altın sarısı saçlar, açık renk veya saydam ten, yuvarlak, dolgun yüz ve beden. - Romantik Dönem güzeli. Koyu renk saçlar, açık ve solgun tenli, ince yüzler, çökmüş yanaklar -. yüzyılın başlarında antikçağ Yunan ve Roma güzelliği yine etalon olarak alınmaktaydı. Bu yüzyılın ortalarına doğru daha sert yapılı, belirgin yüz çizgileri güzel sanılmaktaydı. Günümüzde ise güzelliğin içgüdüsel olarak değerlendirildiği varsayılmaktadır. Güzellik hakkında anlayışlar tarihsel olarak kültürlere ve ülkelere göre de değişmektedir[7]. Çalışmada önden olan kadın yüz görüntülerinden güzellik kararının verilmesi üzerinde durulmuştur. Yüz güzelliğinin belirlenmesi plastik cerrahi, güzellik reklamları, fotoğrafçılık, kozmetik endüstrisi için önemli yer tutmaktadır. Bu sebeple yüz güzelliğinin belirlenmesi konusunda yapılan çalışmalar artmaktadır. Yüz güzelliği kararı verme amacıyla oluşturulan sistem ön işlemlerin uygulanması, özellik çıkarımı, eğitim ve sınıflandırılma olmak üzere dört modülden oluşmaktadır.. ÖN İŞLEMLER Görüntülere uygulanan ön işlemlerin amacı, resimlerin işlenmesini kolaylaştırmak, hızlandırmak ve geometrik olarak meydana gelen değişimleri düzenleyerek resimleri özellik çıkarımına hazır duruma getirmektir. Sisteme giriş olarak verilen resimlerde kafa bölgesi dönmüş olabilir. Kafa bölgesinin dönmüş olması özellik çıkarımında farklı bölgelere ait özelliklerin tutulmasına sebep olacaktır. Bu çalışmada morfleme kullanılarak geometrik etkiler elimine edilmiş, ayrıca kafaya ait olmayan verilerin elenmesi sağlanmıştır. Özellik çıkarımında kullanılan yöntem gri seviye görüntüler üzerinde uygulandığından düzeltilen görüntü gri seviyeye dönüştürülerek ön işlemler tamamlanır..1. Morfleme ve Yüz Resminin Döndürülmesi Morfleme, görüntülerin birbiri ile işlenerek geçiş görüntüsü oluşturulduğu görüntü düzenleme tekniğidir. Morfleme iki farklı resme uygulanabildiği gibi, geometrik açıdan farklı olan aynı resimlere de uygulanabilir. İlk aşamada morfleme döndürme amaçlı kullanılmıştır. Morfleme yöntemi görüntünün özellik bölgelerinin belirlenmesi, üçgensel bölge dönüşümü ve resmin birleştirilmesi olmak üzere üç aşamadan oluşur. Özellik noktaları olarak kaşlar, göz sınırları, gözbebeği, burun, dudak kenarları ve çene noktaları alınmıştır. Morfleme işleminde özellik noktalarının belirlenmesi çok önemlidir. Özellik noktalarında meydana gelen ufak bir değişiklik morflemede farklı sonuçlara sebep olacaktır. Bu sebeple özellik noktalarının belirlenmesi manüel olarak gerçekleştirilmiş ve özellik bölgelerine göre görüntü üçgensel bölgelere ayrılmıştır. Üçgensel bölgelere ayrılan görüntülerdeki üçgenlerin köşe noktalarının ortalaması alınarak yeni üçgenler elde edilir. Üçgenler içerisinde kalan pikseller alan testi yöntemi ile belirlenir. Üçgensel bölge dönüşümüyle belirlenen noktaların kaynak resimde hangi noktaya geldiği hesaplanır ve o pikselin parlaklık değeri alınarak hedef resimde kullanılır. A,B,C giriş resimlerindeki üçgenlerin köşe noktalarını, Q giriş resmindeki pikseli ifade edecek olursa kaynak resimdeki piksel koordinatı aşağıdaki bağıntılarla hesaplanır. Qx = λ1*ax + λ*bx + λ3*cx (1) Qy = λ1*ay + λ*by + λ3*cy () λ 1 + λ + λ3 = 1, λi> (3) Burada λ üçgen içerisindeki tüm noktaların katsayılarını temsil etmektedir. Üçgensel dönüşüm yapılarak özellik noktalarının aynı bölgelere denk gelmesi sağlanır. Sonuç resmin piksel değerleri aşağıdaki bağıntı ile hesaplanır ve morfleme aşamaları Şekil 3 te gösterilmiştir. 95

3 Sonuç(x,y) =.5*Resim1(x,y) +.5*Resim(x,y) (4) Şekil 3: Morfleme Aşamaları. Özellik Çıkarımı ve Eğitim Verileri Çalışmada, eğitim setinde yer alan ve sisteme sorulan yüzlerin özelliklerinin belirlenmesi için Yerel İkili Örnekler (LBP-Local Binary Patterns) yöntemi kullanılmıştır..1. Yerel İkili Örnekler Operatörü Yerel İkili Örnekler operatörü yerel komşuluk değerlerine dayalı bir özellik çıkarma yöntemidir. Bu yöntem ilk olarak Ojala vb. tarafından ortaya çıkarılmıştır [8]. YİÖ operatörü ile özellik vektörünün hesaplanması hızlı ve kolaydır. Gri seviye üzerinde uygulanan bu yöntemin ışık değişimlerine karşı duyarlılığı az olduğu için tanıma yöntemlerinde sıkça tercih edilir. YİÖ operatörü endüstriyel kontrol, 3 boyutlu doku yüzeylerinin sınıflandırılması, yüz tanıma, yüz bulma, yaşın belirlenmesi, yüz ifadesi tanıma, arka plan modelleme, hareketli nesnelerin tespiti gibi çeşitli bilgisayar uygulamalarında kullanılmış ve iyi performans göstermiştir [9,1,11,1,13,14]. Uygulamalarda genelde komşuluk değerlerine göre farklı operatörler kullanılır. Bu operatörler P merkez piksel etrafında alınacak komşu sayısını, R örnek sayısını temsil edecek şekilde YİÖ P,R gösterimiyle ifade edilir. Çalışmada YİÖ 8,1 operatörü kullanılmıştır. YİÖ operatörü 3x3 boyutlu bir çekirdektir ve görüntüdeki her pikseli, merkez piksel kabul ederek etiketleme işlemi gerçekleştirir. Merkez değer eşik değer olarak kabul edilir ve etrafındaki sekiz adet komşu parlaklık değeri, bu eşik değeri ile kıyaslanır. Bu kıyaslama ikili yönteme göre gerçekleştirilir. Elde edilen 3x3 lük operatör dairesel olarak ele alınır ve sekiz bit uzunluğunda ikili veri kodu elde edilir. Bu ikili verinin onluk değeri ele alınan merkez pikselin yerel değerini ifade eder. YİÖ operatörünün elde edilmesi ve bu bitlerin ağırlık katsayıları Şekil 4 te gösterilmiştir. YİÖ, merkez pikselin komşularına karşı düzenliliğini aynen alır, fakat komşularının düzenliliğini aynen almaz [9]. Bu nedenle bit geçişleri arasındaki düzene bakılarak YİÖ kodunun düzenli olup olmadığına karar verilir. Bu karar ölçütü 1- veya -1 geçişinin en fazla iki tane olmasıdır. 56 YİÖ kodunun 58 tanesi düzenli iken geri kalan 198 tanesi düzensizdir. Düzenli YİÖ (DYİÖ) kodlarının bulunması aşağıdaki bağıntılarla gösterilebilir. Bağıntıda verilen U c, merkez pikselin düzenlilik ölçüsünü ve s ise özel dönüşüm fonksiyonunu ifade etmektedir. P 1 Uc = s( gi gc ) s( gi 1 gc) (5) P 1 s ( g i g c ), eğer U c j, j = YİÖ c,j = (6) P + 1, aksi takdirde YİÖ ile etiketlenen görüntü üzerindeki verilerin dağılımlarını belirlemek için histogram kullanılır. Görüntü üzerinde genel bir histogram oluşturmaktansa yerel dağılımlara göre histogram oluşturulması tanımlama işlemini daha başarılı kılacaktır. Yerel histogram oluşturulması için görüntü belirli boyutlarda (örneğin 1x1) bloklara ayrılır ve daha sonra her bloğun histogramı çıkarılır. DYİÖ ler önemli olduğundan her blokta 58 düzenli örnek dikkate alınır. Düzensiz örnekler içinse tek bir değer tutmak yeterlidir. Yani 1x1 luk bloklar için 59x1 tane özellik vektörü bulunacaktır. Alt bloklardan elde edilen histogramlar uç uca eklenerek YİÖ yerel histogramı elde edilir, Şekil 5... Eğitim Verileri Şekil 5: YİÖ Histogramının elde edilmesi Sınıflandırmaya dayalı yöntemlerde sistemin eğitilmesi için eğitim seti oluşturulmalıdır. Yüz güzelliğine dayalı sistemlerde güzel ve çirkin veriler sisteme öğretilmeli, daha sonra sisteme sorulan verinin güzel olup olmadığı eğitim setine bakılarak karar verilmelidir. Güzel yüzler oluşturulurken yapılan bazı araştırmalara göre güzel kabul edilen ünlü yüzler model olarak alınmıştır. Çirkin yüzler içinse sıradan insan yüzleri çirkin olarak kabul edilmiştir. Sistemde kullanılan resimlerden bazıları Şekil 6 da gösterilmiştir. Şekil 4: YİÖ operatörünün elde edilmesi ve bitlerin ağırlık katsayıları 96

4 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu 11 ifade etmek üzere uzaklığa dayalı sınıflandırma yöntemlerinin bağıntıları aşağıda verilmiştir. Euclid( s, = ( s i m i ) (7) (a) (b) Şekil 6: (a) Güzel yüzlere ait örnekler, (b) Güzel olmayan yüzlere ait örnekler Veritabanında birden fazla yüz resminin özellik vektörlerinin tutulması yerine, resimler morflenerek tek bir yüz oluşturulmuştur ve oluşturulan yüzler mutlak güzel ve çirkin kabul edilerek özellik vektörü tutulmuştur. Morflenerek oluşturulan resimler aynı özellik bölgelerinin normalizeli halini tuttuğu için birebir resimlerle karşılaştırmaya denk düşmektedir. Şekil 7 de güzel sınıfı için model resminin morflenerek oluşturulmasının bir kısmına örnek verilmiştir. Manhat tan( s, = s i m i (8) Chebyshev ( s, = max( s i mi ), 1,.., (9) ( s i m i ) NEuclid( s, = σ (1) s i Sınıflandırma yöntemleri ile test verisi hem güzel model hem de çirkin model ile karşılaştırılır. Bu karşılaştırma sonucunda güzel ve çirkin model arasındaki uzaklıklar temel alınarak uzaklıklar yüzde üzerinden hesaplanır. Böylece sadece çirkin-güzel ikili sonucu elde edilmez. Güzellik ve çirkinlik kavramı yüzde olarak değerlendirilmiş olur. Şekil 7: Veritabanı resminin morflenerek oluşturulması Güzel yüzlerin belirlenmesinde yüzdeki bölgeler farklı öneme sahiptir. Örneğin kaş, göz, dudak, burun önemli bölge iken alın bölgesinin önemi bu bölgelere göre daha düşüktür. Boyun kenarındaki boşlukların etkisi ise hiç yoktur. YİÖ histogramları çıkarılan bölgelerin, önemine göre ağırlıklandırılması sınıflandırma üzerinde etkili olmaktadır. Bu sebeple özellik vektörleri veritabanında tutulmadan önce ağırlıklandırılmalıdır. Ağırlıklandırma işleminde bölgeler önem derecesine göre dört aralığa bölünmüştür ve bölgelere önem sırasına göre 4,, 1, katsayıları verilmiştir. Ağırlıklandırılmış resim Şekil 8 de gösterilmiştir. Şekilde siyah kare, koyu gri kare 1, açık gri kare, beyaz kare ise 4 ağırlık değerini göstermektedir. 4. SONUÇLAR Çalışmada, bayan yüzlerinin özellikleri belirlenerek güzel olup olmadıklarına karar verebilen bir sistem oluşturulmuştur. Morfleme sonucu oluşturulan tek bir model resim veritabanında tutularak sistem kapasitesinin verimli kullanılması ve özellik çıkarımının hızlı gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Özellik vektörlerinin Yerel İkili Örnekler kullanılarak oluşturulması ve düzenli verilerin alınarak özellik uzayının boyutunun azaltılması yine sistemi hızlandıran faktörlerdir. Güzel ve çirkin yüz modellerinin oluşturulmasında 1 ar adet yüz görüntüleri alınmış ve bu resimler, gözler aynı hizaya getirilerek morflenmiş, böylelikle veritabanına her sınıfa ait tek bir resim konulmuştur. Sistem görüntülerinin sınıflandırılmasında dört sınıflandırma yöntemi kullanılmış ve bu yöntemlerde dereceli (yüzde olarak) güzellik kararı verilmiştir. Çeşitli yüz görüntülerine ait sistemin verdiği karar örneği Şekil 9 da gösterilmiştir. Şekilde yukarıdaki yüz %6 çirkin bulunduğu halde, aşağıda verilen yüz %69.75 oranında güzel olarak tanımlanmıştır. Şekil 8: Ağırlıklandırılmış resim 3. SINIFLANDIRMA Yüz güzelliği test edilmek istenen görüntü, veritabanına kaydedilen görüntülerin geçtiği özellik çıkarım algoritmasına verilir. Sınıflandırma için dört farklı sınıflandırma yöntemi olan Euclid, Manhattan, Chebyshev ve Normalleştirilmiş Euclid uzaklık yöntemleri kullanılmıştır. s test edilecek veri, m veritabanındaki model veri ve özellik vektörünün boyutunu Şekil 9: Çeşitli yüzlere ait program sonuçları 97

5 Sistemin test aşamasında, güzellik eğitiminde kullanılan veritabanında bulunmayan 87 resim için sistemin verdiği kararla 74 farklı kişinin, aynı resimler için verdiği kararlar karşılaştırılmıştır. estlerde kullanılan görüntülerinden 46 sı güzel, 41 i ise güzel olmayan bayan yüzleridir. İnsanların verdiği kararlarla karşılaştırıldığında güzel yüzler için %9, çirkin yüzler için ise %89 başarı elde edilmiştir. %(45-55) arası değerler normal yüz olarak kabul edilmiştir. Denenen test verilerinin sonucunda, sistemin insana benzeyen kararlar verebildiği görülmüştür. Yüzün modele uygun kesilmesi, veri tabanına uygun test setinin oluşturulması, yüz ifadeleri sistemin doğru karar verebilmesini etkileyen faktörlerdir. Eğitim setinde farklı resimlerin yer alması sistemin daha doğru karar vermesini sağlayacaktır. Ayrıca cins, yaş ve ırk faktörleri de dikkate alınarak sistem daha da güçlendirilebilir. 5. KAYNAKLAR [1] [] Nabiyev, V.V., Yapay Zeka: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi Seçkin Yayınevi,Ankara, 1. [3] Eisenthal, Y., Dror, G. Ruppin, E., Learning Facial Attractiveness. Israel el-aviv University, School of Computer Science, 4. [4] urkmen, H.I., Kurt, Z., Karslıgil, E., Global Feature Based Female Facial Beauty Decision System, Proceeding of EURASIP7, 7 [5] Mao,H., Jin, L., Automatic Classfication of Chinese Female Facial Beauty using Support Vector Machine, 9 IEEE International Conference on Systems,Man and Cybernetics, 9 [6] Parramon, J.M., Baş ve Portre Çizme Sanatı,. Basım, Remzi Kitapevi, İstanbul, [7]http://www.trendus.com/blog/tugbagurkok/yorumlar/73/ guzelliginizi-hangi-cagdan-aliyorsunuz.html [8] Ojala,., Pietikinen, M., and Harwood,D., A comparative study of texture measures with classification based on featured distrubition, Pattern Recognition, vol. 9, no. 1, 1996 [9] Ojala,., Pietikinen,M., and Menp,., Multiresolution grayscale and rotation invariant texture classification with local binary patterns, IEEE PAMI, vol. 4, no. 7, July. [1] Maaenpaaa,., Pietikaainen M., exture Analysis with Local Binary Patterns, University of Oulu, 4 [11] Feng,X., Pietikäinen, M.,Hadid,A., Facial Expression Recognition with Local Binary Patterns and Linear Programming, University of Oulu, Finland,5 [1] Nabiyev V.V.,Kurt, B., Facial Expression Recognition, II. Uluslararası Bilim ve eğitimde Bilgi ve İletişim eknolojileri Uygulamaları Konferansı,Bakü, Azerbaycan, pp , Denklemi buraya yazın.7 [13] Gunay, A., Nabiyev, V.V., Automatic age classification with LBP, 3rd International Symposium on Computer and Information Sciences ISCIS, 8 [14] Kurt, B., Nabiyev V.V., Down Syndrome Recognition Using Local Binary Patterns And Statistical Evaluation Of he System, Expert Systems with Applications, 11 98

Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılmasında Yeni Yerel İkili Örüntüler

Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılmasında Yeni Yerel İkili Örüntüler Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılmasında Yeni Yerel İkili Örüntüler Yılmaz KAYA 1, Lokman KAYCİ 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Siirt Üniversitesi, 56100 Siirt 2 Biyoloji Bölümü, Siirt Üniversitesi,

Detaylı

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

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Final Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Final Harris ve Moravec Köşe Belirleme Metotları Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

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

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

Detaylı

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme)

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 20 Aralık 2014 Cumartesi 1 Görüntü Segmentasyonu 20 Aralık 2014 Cumartesi 2 Gestalt kanunları Görüntü

Detaylı

Görüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003

Görüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003 Görüntü İşleme K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003 İçerik Görüntü İşleme Nedir? Görüntü Tanımlamaları Görüntü Operasyonları Görüntü İşleme

Detaylı

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Genel Bilgi. İz Düşüm Düzlemleri ve Bölgeler. Yrd. Doç. Dr. Garip GENÇ Şekil: İz düşüm düzlemlerine bakış doğrultuları. Page 1.

Genel Bilgi. İz Düşüm Düzlemleri ve Bölgeler. Yrd. Doç. Dr. Garip GENÇ Şekil: İz düşüm düzlemlerine bakış doğrultuları. Page 1. TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU Teknik Resim Genel Bilgi Uzaydaki cisimlerin eksiksiz bir anlatımı için, ana boyutlarıyla birlikte parçanın bitmiş hallerinden ve üzerindeki işlemlerle birlikte diğer

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Lazer Tarama Verilerinden Bina Detaylarının Çıkarılması ve CBS İle Entegrasyonu

Detaylı

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır.

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 16 Ocak 2014 Perşembe 1 Görüntü Segmentasyonu 16 Ocak 2014 Perşembe 2 Görüntüden Objelere Bir objeyi

Detaylı

KLASİK FRAKTALLAR FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT

KLASİK FRAKTALLAR FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT KLASİK FRAKTALLAR FRAKTAL ÖZELLİKLERİ VE BOYUT.. KENDİNE BENZERLİK VE AFİNİTE Fraktal özelliklerinden bir diğeri de kendine benzerlikdir. Geometrik açıdan, aynı şekle sahip olan geometrik şekiller birbirine

Detaylı

9. SINIF Geometri TEMEL GEOMETRİK KAVRAMLAR

9. SINIF Geometri TEMEL GEOMETRİK KAVRAMLAR TEMEL GEOMETRİK KAVRAMLAR 9. SINIF Geometri Amaç-1: Nokta, Doğru, Düzlem, Işın ve Uzayı Kavrayabilme. 1. Nokta, doğru, düzlem ve uzay kavramlarım açıklama. 2. Farklı iki noktadan geçen doğru sayışım söyleme

Detaylı

Eğer piramidin tabanı düzgün çokgense bu tip piramitlere düzgün piramit denir.

Eğer piramidin tabanı düzgün çokgense bu tip piramitlere düzgün piramit denir. PİRAMİTLER Bir düzlemde kapalı bir bölge ile bu düzlemin dışında bir T noktası alalım. Kapalı bölgenin tüm noktalarının T noktası ile birleştirilmesi sonucunda oluşan cisme piramit denir. T noktası piramidin

Detaylı

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti Kurum adı: T.C. Çevre ve Orman Bakanlığı Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı, Özel Çevre Koruma Kurumu Başkanlığı Proje durumu: Tamamlandı. Proje

Detaylı

5. ÜNİTE İZDÜŞÜMÜ VE GÖRÜNÜŞ ÇIKARMA

5. ÜNİTE İZDÜŞÜMÜ VE GÖRÜNÜŞ ÇIKARMA 5. ÜNİTE İZDÜŞÜMÜ VE GÖRÜNÜŞ ÇIKARMA KONULAR 1. İzdüşüm Metodları 2. Temel İzdüşüm Düzlemleri 3. Cisimlerin İzdüşümleri 4. Görünüş Çıkarma BU ÜNİTEYE NEDEN ÇALIŞMALIYIZ? İz düşümü yöntemlerini, Görünüş

Detaylı

Uzaktan Algılama Uygulamaları

Uzaktan Algılama Uygulamaları Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ

Detaylı

Yüz İfadelerinin Tanınması

Yüz İfadelerinin Tanınması Yüz İfadelerinin Tanınması Burçin Kurt Vasıf V. Nabiyev Yasemin Bekiroğlu Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karadeniz Teknik Üniversitesi 61080 Trabzon burcinnkurt@gmail.com, vasif@ktu.edu.tr, yaseminbekiroğlu@gmail.com

Detaylı

Page 1. b) Görünüşlerdeki boşluklar prizma üzerinde sırasıyla oluşturulur. Fazla çizgiler silinir, koyulaştırma yapılarak perspektif tamamlanır.

Page 1. b) Görünüşlerdeki boşluklar prizma üzerinde sırasıyla oluşturulur. Fazla çizgiler silinir, koyulaştırma yapılarak perspektif tamamlanır. TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU Teknik Resim İzometrik Perspektifler Küpün iz düşüm düzlemi üzerindeki döndürülme açısı eşit ise kenar uzunluklarındaki kısalma miktarı da aynı olur. Bu iz düşüme, izometrik

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve

Detaylı

MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA)

MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA) MOCKUS HİDROGRAFI İLE HAVZA & TAŞKIN MODELLENMESİNE BİR ÖRNEK: KIZILCAHAMAM(ANKARA) Tunç Emre TOPTAŞ Teknik Hizmetler ve Eğitim Müdürü, Netcad Yazılım A.Ş. Bilkent, Ankara, Öğretim Görevlisi, Gazi Üniversitesi,

Detaylı

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi ISITES 2016 4 TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES IN ENGINEERING AND SCIENCE Dr. G. Çiğdem Çavdaroğlu ISITES,

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Doç.Dr.Mehmet MISIR-2013 TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında

Detaylı

EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI 10. SINIF MATEMATİK DERSİ DESTEKLEME VE YETİŞTİRME KURSU KAZANIMLARI VE TESTLERİ

EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI 10. SINIF MATEMATİK DERSİ DESTEKLEME VE YETİŞTİRME KURSU KAZANIMLARI VE TESTLERİ EKİM 07-08 EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI 0. SINIF MATEMATİK DERSİ 0... Olayların gerçekleşme sayısını toplama ve çarpma prensiplerini kullanarak hesaplar. 0... Sınırsız sayıda tekrarlayan nesnelerin dizilişlerini

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

Detaylı

Bulunması. Corresponding author: vasif@ktu.edu.tr. ikili örüntü (local binary pattern-lbp) histogramlarından faydalanılmaktadır.

Bulunması. Corresponding author: vasif@ktu.edu.tr. ikili örüntü (local binary pattern-lbp) histogramlarından faydalanılmaktadır. Çankaya University Journal of Science and Engineering Volume 8 (2011), No. 1, 27 41 LBP Yardımıyla Görüntüdeki Kişinin Yaşının Bulunması Vasif V. Nabiyev 1, ve Asuman Günay 1 1 Karadeniz Teknik Üniversitesi,

Detaylı

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ

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

Detaylı

Geliştirilmiş Fisher Ayraç Kriteri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma

Geliştirilmiş Fisher Ayraç Kriteri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma Geliştirilmiş Fisher Ayraç Kriteri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma Mustafa TEKE, Dr. Ufuk SAKARYA TÜBİTAK UZAY IEEE 21. Sinyal İşleme, İletişim ve Uygulamaları Kurultayı (SİU 2013),

Detaylı

C C C C C C CC CC. 8.Sınıf MATEMATİK. Fraktallar Konu Testi. Test Aşağıdakilerden hangisi fraktallar için söylenemez?

C C C C C C CC CC. 8.Sınıf MATEMATİK. Fraktallar Konu Testi. Test Aşağıdakilerden hangisi fraktallar için söylenemez? Fraktallar Konu Testi MATEMATİK 8.Sınıf Test-01 1. Aşağıdakilerden hangisi fraktallar için söylenemez? Fraktallar, bir şeklin orantılı olarak küçültülmesi ya da büyütülmesiyle elde edilir. Fraktalın, küçük

Detaylı

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında ucuz ve hızlı sonuç alınabilen uzaktan algılama tekniğinin, yenilenebilir

Detaylı

TEKİRDAĞ SOSYAL BİLİMLER LİSESİ 10. SINIF MATEMATİK DERSİ YILLIK PLANI

TEKİRDAĞ SOSYAL BİLİMLER LİSESİ 10. SINIF MATEMATİK DERSİ YILLIK PLANI 9 Eylül- Eylül 0-07 TEKİRDAĞ SOSYAL BİLİMLER LİSESİ 0. SINIF MATEMATİK DERSİ YILLIK PLANI Veri, Sayma ve Sayma. Olayların gerçekleşme sayısını toplama ve çarpma prensiplerini kullanarak hesaplar. Sıralama

Detaylı

Karakalem Tekniği ve Özellikleri. Eda Çağlar 10/F 163

Karakalem Tekniği ve Özellikleri. Eda Çağlar 10/F 163 Karakalem Tekniği ve Özellikleri Eda Çağlar 10/F 163 Karakalem Tekniği Yüzyıllardır ressamların vazgeçemediği bir malzeme olan kurşun kalem ve kömür kalemle gerçekleştirilen karakalem çalışmalar, izleyenlerde

Detaylı

1. BÖLÜM Polinomlar BÖLÜM II. Dereceden Denklemler BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler BÖLÜM Parabol

1. BÖLÜM Polinomlar BÖLÜM II. Dereceden Denklemler BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler BÖLÜM Parabol ORGANİZASYON ŞEMASI . BÖLÜM Polinomlar... 7. BÖLÜM II. Dereceden Denklemler.... BÖLÜM II. Dereceden Eşitsizlikler... 9. BÖLÜM Parabol... 5 5. BÖLÜM Trigonometri... 69 6. BÖLÜM Karmaşık Sayılar... 09 7.

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME DERS İÇERİĞİ Histogram İşleme Filtreleme Temelleri HİSTOGRAM Histogram bir resimdeki renk değerlerinin sayısını gösteren grafiktir. Histogram dengeleme

Detaylı

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ SÜRE

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ SÜRE Ay 2016 2017 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ SÜRE Hafta ÖĞRENME ALANI ALT ÖĞRENME ALANI KAZANIMLAR EYLÜL 3 4 Sayılar ve İşlemler Çarpanlar

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 6 Kenar, Köşe, Yuvarlak Tespiti Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr KENAR TESPİTİ Kenar Tespiti Amaç: Görüntüdeki ani değişimleri / kesintileri algılamak Şekil bilgisi elde

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar

Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 01-12-06 Ümit Akıncı Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 1 Fonksiyon Optimizasyonu Fonksiyon optimizasyonu fizikte karşımıza sık çıkan bir problemdir. Örneğin incelenen sistemin kararlı durumu

Detaylı

SİDRE 2000 ORTAOKULU EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 7. SINIFLAR MATEMATİK DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK PLAN

SİDRE 2000 ORTAOKULU EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 7. SINIFLAR MATEMATİK DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK PLAN SİDRE 000 ORTAOKULU 06-07 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 7. SINIFLAR MATEMATİK DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK PLAN ÜNİTE ÖĞRENME ALANI ALT ÖĞRENME ALANI Ders Saati 9.09.06/.09.06 Tam Sayılarla Çarpma ve Bölme i 7...

Detaylı

1- Matematik ve Geometri

1- Matematik ve Geometri GEOMETRİ ÖĞRETİMİ 1- Matematik ve Geometri Matematik ve Geometri Bir çok matematikçi ve matematik eğitimcisi matematiği «cisimler, şekiller ve sembollerle ilişkiler ve desenler inşa etme etkinliği» olarak

Detaylı

YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME

YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME YZM 317 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME Sınıflandırma (Classification) Eğiticili (supervised) sınıflandırma: Sınıflandırma: Sınıf sayısı ve bir grup örneğin hangi sınıfa ait olduğunu bilinir Eğiticisiz (unsupervised)

Detaylı

4. Çok büyük ve çok küçük pozitif sayıları bilimsel gösterimle ifade eder.

4. Çok büyük ve çok küçük pozitif sayıları bilimsel gösterimle ifade eder. LENDİRME ŞEMASI ÜNİTE Üslü 1. Bir tam sayının negatif kuvvetini belirler ve rasyonel sayı olarak ifade eder.. Ondalık kesirlerin veya rasyonel sayıların kendileriyle tekrarlı çarpımını üslü sayı olarak

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine

Detaylı

8. SINIF YARIYIL ÇALIŞMA TESTİ TEST 1 ( ) TEKRAR EDEN YANSIYAN ve DÖNEN ŞEKİLLER HİSTOGRAM STANDART SAPMA

8. SINIF YARIYIL ÇALIŞMA TESTİ TEST 1 ( ) TEKRAR EDEN YANSIYAN ve DÖNEN ŞEKİLLER HİSTOGRAM STANDART SAPMA 8. SINIF YARIYIL ÇALIŞMA TESTİ TEKRAR EDEN YANSIYAN ve DÖNEN ŞEKİLLER HİSTOGRAM STANDART SAPMA TEST 1 (11-1) 1. I. Geometrik fraktal kendini giderek küçülen veya büyüyen boyutta yineler. II. Fraktalın

Detaylı

Türkçe Dokümanlar Ġçin Yazar Tanıma

Türkçe Dokümanlar Ġçin Yazar Tanıma Türkçe Dokümanlar Ġçin Yazar Tanıma Özcan KOLYĠĞĠT, Rıfat AġLIYAN, Korhan GÜNEL Adnan Menderes Üniversitesi, Matematik Bölümü Bölümü, Aydın okolyigit@gmail.com, rasliyan@adu.edu.tr, kgunel@adu.edu.tr Özet:

Detaylı

2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KONULARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ ALT ÖĞRENME. Örüntü ve Süslemeler

2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KONULARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ ALT ÖĞRENME. Örüntü ve Süslemeler 2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KONULARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ SÜRE ÖĞRENME Ay Hafta D.Saati ALANI EYLÜL 2 Geometri 2 3 Geometri 2 Geometri 2 Olasılıkve ALT

Detaylı

T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi

T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi LİSANS YERLEŞTİRME SINAVI-1 MATEMATİK TESTİ 11 HAZİRAN 2017 PAZAR Bu testlerin her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa olsun, testlerin tamamının veya bir kısmının

Detaylı

T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi

T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi T.C. Ölçme, Seçme ve Yerleştirme Merkezi LİSANS YERLEŞTİRME SINAVI-1 MATEMATİK TESTİ 11 HAZİRAN 2017 PAZAR Bu testlerin her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa olsun, testlerin tamamının veya bir kısmının

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması Ağaç, verilerin birbirine sanki bir ağaç yapısı oluşturuyormuş gibi sanal olarak bağlanmasıyla elde edilen hiyararşik yapıya sahip

Detaylı

DİSK DEPOLAMA ALANLARI

DİSK DEPOLAMA ALANLARI DİSK DEPOLAMA ALANLARI 1. Giriş İşlemci hızı ve hafıza kapasitesinin disk hızından çok daha hızlı bir gelişim içinde bulunduğu göz önüne alınırsa, disk kullanımında teorik ilgi ve uygulamanın önemliliği

Detaylı

MATEMATİKSEL MAKALELERİN İNCELEMELERİ MURAT KAŞLI. https://www.facebook.com/mrtkasli

MATEMATİKSEL MAKALELERİN İNCELEMELERİ MURAT KAŞLI. https://www.facebook.com/mrtkasli MATEMATİKSEL MAKALELERİN İNCELEMELERİ MURAT KAŞLI https://www.facebook.com/mrtkasli İnteraktif Oyunların Matematik Açısından Etkisi Van Hiele Geometri Anlama Düzeyleri 1. Düzey: Görsel düzey Öğrenci

Detaylı

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir. BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden

Detaylı

2012 YGS MATEMATİK Soruları

2012 YGS MATEMATİK Soruları 01 YGS MATEMATİK Soruları 1. 10, 1, 0, 0, işleminin sonucu kaçtır? A) B), C) 6 D) 6, E) 7. + ABC 4 x 864 Yukarıda verilenlere göre, çarpma işleminin sonucu kaçtır? A) 8974 B) 907 C) 9164 D) 94 E) 98. 6

Detaylı

Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması

Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması Öğr. Gör. İsmail KAHRAMAN, Uzm. Vildan BAYRAM, Prof.Dr. Ertuğrul Ercan, Doç.Dr. Bahadır Kırılmaz Çanakkale 18 Mart Üniversitesi

Detaylı

HİDROLİK. Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU

HİDROLİK. Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU HİDROLİK Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Ders Hakkında Genel Bilgiler Görüşme Saatleri:---------- Tavsiye edilen kitaplar: 1-Hidrolik (Prof. Dr. B. Mutlu SÜMER, Prof. Dr. İstemi ÜNSAL. ) 2-Akışkanlar Mekaniği

Detaylı

SİLİNDİRİK ELEKTROT SİSTEMLERİ

SİLİNDİRİK ELEKTROT SİSTEMLERİ EM 420 Yüksek Gerilim Tekniği SİLİNDİRİK ELEKTROT SİSTEMLERİ YRD.DOÇ. DR. CABBAR VEYSEL BAYSAL ELEKTRIK & ELEKTRONIK YÜK. MÜH. Not: Tüm slaytlar, listelenen ders kaynaklarından alıntı yapılarak ve faydalanılarak

Detaylı

Doküman dili tanıma için ikili örüntüler tabanlı yeni bir yaklaşım

Doküman dili tanıma için ikili örüntüler tabanlı yeni bir yaklaşım Doküman dili tanıma için ikili örüntüler tabanlı yeni bir yaklaşım Yılmaz KAYA 1, Ömer Faruk ERTUĞRUL 2, Ramazan TEKİN 3 1 Siirt Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 Batman Üniversitesi, Elektrik-Elektronik

Detaylı

MMR 101 MİMARLIKTA TEMEL TASARIM I. Güz Dönemi Atılım Üniversitesi GSTMF Mimarlık Bölümü Lisans Programı 1.Yıl

MMR 101 MİMARLIKTA TEMEL TASARIM I. Güz Dönemi Atılım Üniversitesi GSTMF Mimarlık Bölümü Lisans Programı 1.Yıl MMR 101 MİMARLIKTA TEMEL TASARIM I. Güz Dönemi 2016-2017 Atılım Üniversitesi GSTMF Mimarlık Bölümü Lisans Programı 1.Yıl Selahattin Önür, Melike Orhan, Zeynep Tanrıverdi, Gizem Kuçak Toprak, Alper Gündüz

Detaylı

Akış YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Akış YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı (Informaiton Gain-IG) Sinyalin Gürültüye Oranı: (S2N

Detaylı

ARAZİ ÖLÇMELERİ. Temel Ödev I: Koordinatları belirli iki nokta arasında ki yatay mesafenin

ARAZİ ÖLÇMELERİ. Temel Ödev I: Koordinatları belirli iki nokta arasında ki yatay mesafenin Temel ödevler Temel ödevler, konum değerlerinin bulunması ve aplikasyon işlemlerine dair matematiksel ve geometrik hesaplamaları içeren yöntemlerdir. öntemlerin isimleri genelde temel ödev olarak isimlendirilir.

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ KAZANIMLAR

2013 2014 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE DAĞILIM ÇİZELGESİ KAZANIMLAR KASIM EKİM EYLÜL Ay Hafta D.Saat i 0 04 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI 8. SINIF MATEMATİK DERSİ KAZANIMLARININ ÇALIŞMA TAKVİMİNE GÖRE SÜRE ÖĞRENME ALANI ALT ÖĞRENME ALANI Örüntü Süslemeler si KAZANIMLAR.Doğru, çokgen

Detaylı

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

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

Detaylı

SİDRE 2000 ORTAOKULU EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 8. SINIFLAR MATEMATİK DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK PLAN

SİDRE 2000 ORTAOKULU EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 8. SINIFLAR MATEMATİK DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK PLAN E Y L Ü L ÜNİTE SİDRE 000 ORTAOKULU 06-07 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI 8. SINIFLAR MATEMATİK DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK PLAN 9.09.06/.09.06 6.09.06/0.09.06 Çarpanlar ve Katlar Çarpanlar ve Katlar 8... Verilen

Detaylı

Şehir ve Bölge Planlamada Tasarım Değişkeni Boğuculuk Fonksiyonu için Değişkeleme Önerisi. R. Haluk KUL TC Beykent Üniversitesi, hkul@beykent.edu.

Şehir ve Bölge Planlamada Tasarım Değişkeni Boğuculuk Fonksiyonu için Değişkeleme Önerisi. R. Haluk KUL TC Beykent Üniversitesi, hkul@beykent.edu. Şehir ve Bölge Planlamada Tasarım Değişkeni Boğuculuk Fonksiyonu için Değişkeleme Önerisi R. Haluk KUL TC Beykent Üniversitesi hkul@beykent.edu.tr ÖZET Uydu Kentlerin tasarımında kullanılmak üzere önerilen

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

Page 1. İz Düşüm Çeşitleri ve Metotları

Page 1. İz Düşüm Çeşitleri ve Metotları 4. İz Düşümler TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU Teknik Resim Genel Bilgi Kullandığımız bir çok eşya ve makineyi veya bunlara ait parçaların imal edilebilmesi için şekillerini ifade eden resimlerinin

Detaylı

Ders Materyali. Matematik ve Fizik arasındaki parabol - Yatay atma durumunda

Ders Materyali. Matematik ve Fizik arasındaki parabol - Yatay atma durumunda Ders Materyali Matematik ve Fizik arasındaki parabol - Yatay atma durumunda Olası kurs için öneri Bir sonraki sayfaya bakınız Giriş Modül iki bölümden oluşur. FİZİK bölümü fizik öğretmeni tarafından oluşturulmuştur,

Detaylı

Doğada ki en belirgin özelliklerine; İnsan vücudunda Deniz kabuklarında Ağaç dallarında rastlanır.

Doğada ki en belirgin özelliklerine; İnsan vücudunda Deniz kabuklarında Ağaç dallarında rastlanır. Doğada ki en belirgin özelliklerine; İnsan vücudunda Deniz kabuklarında Ağaç dallarında rastlanır. Altın oran pi (π) gibi irrasyonel bir sayıdır ve ondalık sistemde yazılışı 1.618033988749894..(Noktadan

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 9 Ağırlık Merkezi ve Geometrik Merkez Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C. Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 9. Ağırlık

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 7 SIFT ve Öznitelik Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntü mozaikleme, panorama oluşturma gibi tüm uygulamalar için öncelikle ilgili görüntülerin

Detaylı

a) Çıkarma işleminin; eksilen ile çıkanın ters işaretlisinin toplamı anlamına geldiğini kavrar.

a) Çıkarma işleminin; eksilen ile çıkanın ters işaretlisinin toplamı anlamına geldiğini kavrar. 7. SINIF KAZANIM VE AÇIKLAMALARI M.7.1. SAYILAR VE İŞLEMLER M.7.1.1. Tam Sayılarla Toplama, Çıkarma, Çarpma ve Bölme İşlemleri M.7.1.1.1. Tam sayılarla toplama ve çıkarma işlemlerini yapar; ilgili problemleri

Detaylı

RÜZGAR YÜKÜNÜN BİR TİCARİ ARAÇ SERVİS KAPISINA OLAN ETKİLERİNİN İNCELENMESİ

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

Detaylı

K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi

K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi K-En Yakın Komşu Algoritması Parametrelerinin Sınıflandırma Performansı Üzerine Etkisinin İncelenmesi Erdal TAŞCI* Aytuğ ONAN** *Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü **Celal Bayar Üniversitesi

Detaylı

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş

Mühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 2 Kuvvet Vektörleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R.C.Hibbeler, S.C.Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö.Soyuçok. 2 Kuvvet Vektörleri Bu bölümde,

Detaylı

Yard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik

Yard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik Unvanı Yard. Doç. Dr. Adı Soyadı İrfan DELİ Doğum Yeri ve Tarihi: Çivril/Denizli -- 06.04.1986 Bölüm: E-Posta Matematik irfandeli20@gmail.com, irfandeli@kilis.edu.tr AKADEMİK GELİŞİM ÜNİVERSİTE YIL Lisans

Detaylı

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

İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), 2009 6 KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

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

Detaylı

OKUL ADI : ÖMER ÇAM ANADOLU İMAM HATİP LİSESİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM YILI : 2015 2016 DERSİN ADI : MATEMATİK SINIFLAR : 9

OKUL ADI : ÖMER ÇAM ANADOLU İMAM HATİP LİSESİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM YILI : 2015 2016 DERSİN ADI : MATEMATİK SINIFLAR : 9 OKUL ADI : ÖMER ÇAM ANADOLU İMAM HATİP LİSESİ EĞİTİM VE ÖĞRETİM YILI : 015 01 1 Eylül 18 Eylül Kümelerde Temel Kavramlar 1. Küme kavramını örneklerle açıklar ve kümeleri ifade etmek için farklı gösterimler.

Detaylı

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

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

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte

Detaylı

UZAY KAVRAMI VE UZAYDA DOĞRULAR

UZAY KAVRAMI VE UZAYDA DOĞRULAR UZAY KAVRAMI VE UZAYDA DOĞRULAR Cisimlerin kapladığı yer ve içinde bulundukları mekan uzaydır. Doğruda sadece uzunluk, düzlemde uzunluk ve genişlik söz konusudur. Uzayda ise uzunluk ve genişliğin yanında

Detaylı

Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok

Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok Gauss Yasası Bu bölümde Coulomb yasasının bir sonucu olarak ortaya çıkan Gauss yasasının kullanılmasıyla simetrili yük dağılımlarının elektrik alanlarının çok daha kullanışlı bir şekilde nasıl hesaplanabileceği

Detaylı

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

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

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 4 İkili Görüntüler, Topoloji ve Morfoloji Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr İkili (binary) görüntüler Gri skala veya renkli bir görüntünün eşiklenmesi ile elde edilirler.

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

BİTİRME RAPORU. Ömer Furkan ARI 13.06.2010 Yıldız Teknik Üniversitesi

BİTİRME RAPORU. Ömer Furkan ARI 13.06.2010 Yıldız Teknik Üniversitesi BİTİRME RAPORU Tekstil sektöründe veritabanı sistemleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sistemler sayesinde satış işlemlerin kayıtları tutulup buna bağlı olarak çeşitli sorgulamalarla raporlama hizmetleri

Detaylı

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997

Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması 2016-2017 Güz Dönemi Kaynak: A. İŞLİER, TESİS PLANLAMASI, 1997 2 Tesis Yer Seçimi Problemi (TYSP) TEK AMAÇLI

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte

Detaylı

TEKNİK RESİM. Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi. İzdüşümler

TEKNİK RESİM. Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi. İzdüşümler TEKNİK RESİM 2010 Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi 2/40 İzdüşüm Nedir? İzdüşüm Çeşitleri Merkezi (Konik) İzdüşüm Paralel İzdüşüm Eğik İzdüşüm Dik İzdüşüm Temel İzdüşüm Düzlemleri Noktanın

Detaylı

MATEMATİK SORULARI 3-12,14,15,18,19,17,20,20,21,22,26,28,30,33,35,36,38,40,41,42,43,44

MATEMATİK SORULARI 3-12,14,15,18,19,17,20,20,21,22,26,28,30,33,35,36,38,40,41,42,43,44 MATEMATİK SORULARI 1- sayısının karekökü aşağıdakilerden hangisidir? A) 9 B) 81 C) 3 D)6 2-Köşe noktalarının koordinatları A(-2,-5),B(-4,-5) ve C(-1,-1) olan üçgenin y eksenine göre yansıması alındıktan

Detaylı

ULAŞIM YOLLARINA İLİŞKİN TANIMLAR 1. GEÇKİ( GÜZERGAH) Karayolu, demiryolu gibi ulaşım yollarının yuvarlanma yüzeylerinin ortasından geçtiği

ULAŞIM YOLLARINA İLİŞKİN TANIMLAR 1. GEÇKİ( GÜZERGAH) Karayolu, demiryolu gibi ulaşım yollarının yuvarlanma yüzeylerinin ortasından geçtiği ULAŞIM YOLLARINA İLİŞKİN TANIMLAR 1. GEÇKİ( GÜZERGAH) Karayolu, demiryolu gibi ulaşım yollarının yuvarlanma yüzeylerinin ortasından geçtiği varsayılan eksen çizgilerinin topoğrafik harita ya da arazi üzerindeki

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

A.I.3 TÜRK STANDARDLARI

A.I.3 TÜRK STANDARDLARI A.I.3 TÜRK STANDARDLARI Yüzey pürüzlülüğü konusunda başlıca Türk Standartları: TS 971.- Yüzey pürüzlülüğü - Parametreler ve pürüzlülük kuralları TS 2578.- Pürüzlülük karşılaştırma numuneleri. Bölüm 1:

Detaylı

Özörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI

Özörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI Özörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI Öğrenme Türleri Eğiticili Öğrenme Eğiticisiz Öğrenme: Ağın verilerin sınıflandırmasını dışarıdan yardım almadan kendi başına yapmasıdır. Bunun olabilmesi için

Detaylı