Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılması için Bir İçerik Bazlı Görüntü Erişim Sistemi

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılması için Bir İçerik Bazlı Görüntü Erişim Sistemi"

Transkript

1 Akademik Bilişim 14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 5-7 Şubat 014 Mersin Üniversitesi Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılması için Bir İçerik Bazlı Görüntü Erişim Sistemi Yılmaz Kaa 1, Lokman Kaci 1 Baş azar, Bilgisaar Mühendisliği Bölümü, Siirt Üniversitesi, Siirt Bioloji Bölümü, Siirt Üniversitesi, Siirt Özet: Kelebekler kendi aralarında sınıflandırılırken öncelikle kelebeklere ait kanat, baş, anten gibi dış morfolojik özelliklerine göre sınıflandırılır. Dış morfolojik özelliklerine göre sınıflandırmanın gerçekleştirilemediği durumlarda teşhis için genital özelliklerin incelenmesi gerekir. Kelebeklerin genital apılarının incelenmesi farklı kimasal maddeler ve öntemler ugulanarak sağlanabilir. Bu işlemler ancak belli malietlerle gerçekleştirilebilir. Arıca genital preparatların hazırlanması belli aşamalar gerektirdiği için zaman alıcıdır. Bu çalışmada kelebek teşhisi için klasik teşhis öntemlerine alternatif web tabanlı bir içerik tabanlı görüntü erişim (İTGE) görü sistemi önerilmiştir. Çalışmada Papilinidae, Pieridae ailelerinin 38 kelebek türüne ait 380 görüntü kullanılmıştır. Kelebeklerin karşılaştırılması için apısal benzerlik indeks metodu (structural similarit index measurement (SSIM)) kullanıldı. Elde edilen sonuçlara göre önerilen öntemin kelebek görüntülerin sınıflandırılmasında önemli başarı gösterdiği saptanmıştır. Anahtar Kelimeler: kelebek sınıflandırma, apısal benzerlik ölçütü, bilgisaarla görü, örüntü tanıma 1-Giriş Kelebek ve güveler takımı, sahip olduğu den fazla türüle böcekler arasındaki en zengin takımlardan biridir. Türkie, 5000 den çok Lepidopter türü ile bölgenin zengin ülkeleri arasında saılır [1]. Kelebeklerde kanat şekilleri, desen ve renkler son derece büük farklılıklar gösterir. Öle ki, bu özellikler ilk bakışta çoğu defa türlerin arımında önemli rol onarlar. Türler içinde sınırlı kaldığı sürece bu tip özellikler taksonomik karakterler olarak kullanılırken, bazen birbirine dıştan çok benzeen türlerin arımında, bilhassa birein dış genital organlarının apısal özelliklerinin incelenmesine ihtiaç duulur [1]. Bu çalışmanı amacı, kelebek kanatlarındaki doku, desen apılarını kullanarak kelebekleri otomatik sınıflandıran bir web tabanlı içerik tabanlı görüntü erişimi (İTGE, contentbased image retrieval =CBIR) görü sistemi geliştirmektir. Bilgi ığınları arasında doğru bilgie ulaşılmaa çalışılmaktadır. Görsel bilgiler ile görüntülerin sorgulanması içerik İTGE olarak isimlendirilir [,3]. İTGE sistemler, iki görüntü arasındaki renk, desen, doku gibi özellikleri karşılaştırarak görüntüleri bir benzerlik ölçütü ile aırmaktadır[4]. Desen, bir görüntüde piksel ton uzasal değişimini belirten ve farklı alanlarda saısal görüntülerin sınıflandırılmasında kullanılabilen apılardır [5]. Kelebek kanat desenleri farklı türlerde farklı renk, parlaklık, desende olabilir. Dolaısıla bilgisaar görüsü öntemlerinde kanat desenleri matematiksel olarak ifade edilebilirler. Benzerlik öntemleri dokusal özellikler işleen öntemlere göre daha basit, hızlı ve insan görme sistemine (Human Vision Sstem=HVS) daha akın olduklarından [6] dolaı kelebeklerin karşılaştırılması için apısal benzerlik indeksi (YBİ, Structural Similarit Index Measurement, SSIM) kullanılmıştır. YBİ, iki görüntüe ait parlaklık, kontrast, ve apı özelliklerini karşılaştırarak iki görüntü 435

2 Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılması için Bir İçerik Bazlı Görüntü Erişim Sistemi Yılmaz Kaa, Lokman Kaci arasında bir benzerlik indeksi oluşturmaktadır [7]. YBİ, Wang ve arkadaşları tarafından önerilmiş olup bir çok problemde başarılı bir şekilde kullanılmıştır [8]. Çalışmada 38 farklı türe ait 380 kelebek görüntüsü kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre geliştirilen İTGE sisteminin kelebek türünün tespitinde önemli başarı sağladığı görülmüştür.. Veri Seti Çalışma ile ilgili inceleme materali Van, Erek Dağı nda toplanmıştır. Kelebekler arazide tül atrap kullanılarak akalanmıştır. Etil asetat içeren kavanozlarda öldürüldükten sonra önceden hazırlanmış özel zarflarının içerisine gerekli toplama bilgilerini içeren etiketile birlikte konmuştur. Örnekler standart müze materali şeklinde hazırlanmak üzere germe tahtalarında gerilerek kurutulmuştur. Türlerin teşhisinde çeşitli el kitapları, revizon çalışmaları ve karşılaştırma materalleri kullanılmıştır. Teşhiste kullanılan aınlar alfabetik sıraa göre şu azarlara aittir: [9,10,11,1]. Bu çalışmada Papilinidae, Pieridae kelebek ailelerinin Şekil 1 de gösterilen 38 türü kullanılmıştır. Şekil 1: Örnek kelebek görüntüleri 3. Yapısal Benzerlik Indeksi Ölçütü (Structural Similarit Index Measurement) Bu öntem, iki görüntüe ait parlaklık, kontrast ve apı denilen 3 özniteliğin karşılaştırılmasına daanmaktadır [8]. Bu öntemde parlaklık (luminance) (L), kontrast (contrast) (c), ve apı (structure) (s) özellikleri birbirinden bağımsız olarak elde edilmektedir. x ve birer görüntü olmak üzere YBİ ölçütü aşağıdaki eşitlik ile elde edilmektedir. SSIM ( = f ( l(, c(, s( (1) burada l ( ) parlaklık karşılaştırma fonksionu olup eşitlik ile elde edilmektedir. [8]; 436 mx m + c1 l( = m + m + c x 1 () burada, c 1 = ( K1L ), K 1 küçük bir sabit değer ( K 1 < 1) ve L ise piksel dağılım ölçütüdür. c ( ), kontrast karşılaştırma fonksionu: s xs c( ) = s x + s burada, c = ( KL ), + c + c (3) K küçük bir sabit değer ( 1 K < )ve L ise piksel dağılım ölçütüdür.

3 Akademik Bilişim 14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 5-7 Şubat 014 Mersin Üniversitesi s ( ), apı karşılaştırma fonksionu; Kelebek teşhisi için geliştirilen ITGE sistem aşamaları: s x + c3 s( ) = s xs + c3 (4) İnternet kullanıcısı web üzerinden geliştirilen şekil de gösterilen web safasına giriş apar. Son olarak YBİ ölçütü aşağıdaki eşitlik ile elde edilmektedir [13]: a b g YB Ý ( = [ l(. c(. s( ] (5) burada, a > 0, b > 0 ve g > 0 Eğer a = b = g = 1 ve c c 3 =, ise; (mx m + c1 )( s xs + c) YB Ý( ( mx + m + c1 )( s x + s + c) (6) dir. Burada x, karşılaştırılan görüntüler, m x, s x ve s tahmin edilen görüntüe ait x piksel oğunluk ortalaması, standart sapmasını ve ortak varansı belirtmektedir. Şekil 3: Teşhis edilecek kelebek görüntüsünün seçimi. Kullanıcı teşhis edilecek görüntüü web safasına ükledikten sonra ilgili alanın belirlenmesi için kırpma işlemi gerçekleştirilir (Şekil 4). Kırpma işlemi, görüntü üzerindeki gereksiz alanların atılması için performans açısından önem arz etmektedir. 4. Geliştirilen ITGE Sistemi Bu çalışmada geliştirilecek İTGE sistemine ait diagram şekil te gösterilmiştir. Sistemin çalışma aşamaları aşağıdaki basamaklarda özetlenmiştir. Şekil 4: İlgilenilen alanın belirleme aşamasına örnek. Şekil : Kelebek teşhisi için İTGE sistemi 3) Kelebek görüntüsünden gereksiz alanlar atıldıktan sonra Benzer Kelebek Görüntülerini Ara düğmesi tıklanarak arama işlemi başlatılır. Geliştirilen İTGE sistemi sorgulanan görüntüsünün benzediği en ii 10 kelebek görüntüsünü göstermektedir (Şekil 5). 437

4 Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılması için Bir İçerik Bazlı Görüntü Erişim Sistemi Yılmaz Kaa, Lokman Kaci Şekil 5: Sorgu görüntüsüne benzeen görüntülerin listesi. 5. Sonuçlar 6. Tartışma Bu çalışmada apısal benzerlik metodu kullanılarak bir ITGE sistemi geliştirilmiştir. Yapısal benzerlik metodu iki görüntünün parlaklık, kontrast ve apı bileşenlerine bağlıdır. Çalışmada 38 farklı kelebek türüne ait 380 görüntü kullanıldı. Rastgele seçilen görüntülerin benzerlik gösterdiği görüntülerin listesi Tablo 1 de verilmiştir. Benzerlik ölçütü değerleri histogramlar şeklinde gösterilmektedir. Rasgele seçilen 8 adet kelebek görüntüleri için denemeler gerçekleştirildi. Tablo 1 de görüldüğü gibi sorgulanan görüntülerin veri tabanında bulunan görüntüler ile benzerlik değerleri 0,655 ve 0,917 arasında değişmiştir. Histogramlara bakıldığında sorgulanan kelebek görüntülerin benzerlik gösterdiği görüntüler arasında benzerlik ölçütünün üksek çıktığı, benzerlik göstermedikleri görüntüler ile aralarında benzerlik ölçütünün düşük çıktığı görülmektedir. E4, E5, E7, ve E8 deneleri için anlış kelebekler de sorgulanmıştır. Ancak tüm denelerde ilk listelenen kelebekler doğru görüntüler olduğu görülmektedir. 438 Görüntü bazlı arama ugulamaları günümüzde önem kazanan hizmetler olmaktadır. Günümüzde iki aklaşım söz konusu, birincisi görüntüe ait metinsel meta bilgilere daanan öntemler iken, diğer görüntü içeriğini değerlendiren öntemlerdir. Görüntülere ait görsel özelliklerin kullanılarak arama işlemleri gerçekleştiren sistemlere içerik tabanlı görüntü erişimi (İTGE) sistemler olarak isimlendirilmektedir. Bu çalışmada, kelebek teşhisi için YBİ benzerlik öntemi kullanılarak bir İTGE sistemi geliştirildi. Kelebek görüntülerin kanat desenleri, renkleri ilk etapta kelebek teşhisi için kullanılmaktadır. Ancak her zaman bu öntem başarılı olamamaktadır. Bu üzden klasik öntemlere alternatif öntemlere ihtiaç duulmaktadır. Literatüre bakıldığında bilgisaar destekli öntemlerin eterince kullanılmadığı görülmektedir. Bu çalışmada otomatik tanıma işlemi gerçekleştiren bir bilgisaar görü sistemi önerilmiştir. Çalışmada apılan 8 farklı denede sonuçların başarılı olduğu saptanmıştır. Sonuç olarak YBİ öntemi kullanılarak geliştirilen İTGE sistemi kelebek görüntülerin teşhisinde önemli başarı sağladığı ve benzer ugulamalar için kullanılabileceği öngörülmektedir.

5 Akademik Bilişim 14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 5-7 Şubat 014 Mersin Üniversitesi Dene No E1 Sorgulanan Görüntü Benzer görüntü ve SSIM değeri Benzerlik Histogramı 0,861 0,858 0,853 0,85 0,849 Anthocharis damone E 0,739 0,735 0,77 0,75 0,698 E3 Aporia crataegi 0,917 0,914 0,896 0,896 0,887 E4 Colias crocea E5 Euchloe penia 0,849 0,835 0,86 0,80 0,730 E6 Pontia callidice 0,81 0,788 0,777 0,773 0,768 E7 Papilio machaon 0,861 0,861 0,857 0,86 0,817 Chazara bischoffi 0,70 0,701 0,691 0,550 0,553 E8 Pseudochazara beroe 0,655 0,65 0,55 0,548 0,539 Tablo 1: Rastgele seçilen kelebek görüntülerin benzerlik gösterdiği görüntüler Yanlış sınıflandırılan görüntüler 439

6 Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılması için Bir İçerik Bazlı Görüntü Erişim Sistemi Yılmaz Kaa, Lokman Kaci Teşekkür: Bu çalışma, Siirt Üniversitesi Bilimsel araştırma Projeleri Başkanlığı (SİÜBAPB) tarafından desteklenmiştir. Proje no: 013- SİÜMÜH-M1. Referanslar L. Kaci, Erek Dağı (Van) Papilionoidea ve Hesperioidea Ekolojisi ve Faunası Üzerine Araştırmalar (Lepidoptera), Priamus Supplement, Vol. 6,pp. 1-47, 007. X. R. Marcela, H.B. Pedro, J.T. Caetano, M.A. Paulo, A.R. Natalia, J.M. Traina, Supporting content-based image retrieval and computeraided diagnosis sstems with association rule-based techniques, Data & Knowledge Engineering, Vol. 68, pp , 009. K. Yuan, Z. Tian, J. Zou, Y. Bai, Q. You, Brain CT image database building for computer-aided diagnosis using content-based image retrieval, Information Processing and Management, Vol. 47, pp , 011. Y. Liu, D. Zhang, G. Lu, W. Ma, A surve of content-based image retrieval with high-level semantics, Pattern Recognition, Vol. 40, pp. 6 8, 007. W. Y. Ma, B.S. Manjunath, A texture thesaurus for browsing large aerial photographs, Journal of the American Societ for Information Science, Vol. 49(7), pp , L. Chaofeng, C. B. Alan, Content-partitioned structural similarit index for image qualit assessment, Signal Processing,Image Communication, Vol. 5, pp , 010. Z. Wang, A.C. Bovik, H.R. Sheikh, E.P. Simoncelli, Image Qualit Assessment: From Error Visibilit to Structural Similarit, IEEE Transactions On Image Processing, Vol. 13(4), pp , 004. F. Carbonell, C ontribution a la connaissance du genre Agrodiaetus Hübner (18), position taxinomique d Agrodiaetus anticarmon Koçak, 1983 (Lepidoptera, Lcaenidae) Linneana Belgica, Vol. 16 (7),pp , H. Paul, G. Ran, The Promise of DNA Barcoding for Taxonom, Sstmtc. Biolg, Vol. 54 (5), pp , 005. P.Skala, New taxa of the genus Hponephele MUSCHAMP, 1915 from Iran and Turke (Lepidoptera, Nmphalidae), Linneana Belgica, Vol. 19 (1), pp , 003. T. Tolman, Butterflies of Britain and Europe. Harper Collins Publishers, London. 30 (1997). Z. Wang, A.C. Bovik, A universal image qualit index, IEEE Signal Processing Letters, Vol. 9, pp , 00. J. R. Bach, A visual information management sstem for the interactive retrieval of faces, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 5(4), pp ,

Kelebek görüntülerin sınıflandırılması için bir içerik bazlı. görüntü erişim sistemi

Kelebek görüntülerin sınıflandırılması için bir içerik bazlı. görüntü erişim sistemi Kelebek görüntülerin sınıflandırılması için bir içerik bazlı görüntü erişim sistemi Yılmaz KAYA a ; Lokman KAYCİ b a Bilgisaar Mühendisliği Bölümü, Siirt Üniversitesi, 5600 Siirt e-posta: ilmazkaa977@gmail.com

Detaylı

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

Çoklu-Algılayıcılardan Alınan Görüntülerde Eşleştirme Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Çoklu-Algılayıcılardan Alınan Görüntülerde Eşleştirme Yöntemlerinin Karşılaştırılması Çoklu-Algılaıcılardan Alınan Görüntülerde Eşleştirme Yöntemlerinin Karşılaştırılması Vesel Aslantaş, Emre Bendeş, Rifat Kurban, A. Nusret Toprak Ercies Üniversitesi, Bilgisaar Mühendisliği Bölümü, 38039,

Detaylı

İnsan Yüzü Resimlerinin Sorgulamaya Uygun ve Bölgelendirmeye Dayalı Kodlanması

İnsan Yüzü Resimlerinin Sorgulamaya Uygun ve Bölgelendirmeye Dayalı Kodlanması 1 Giriş: İnsan Yüzü Resimlerinin Sorgulamaya Uygun ve Bölgelendirmeye Dayalı Kodlanması Hatice Çınar, Ö Nezih Gerek Anadolu Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Müh Böl, Eskişehir ongerek@anadoluedutr, hacinar@anadoluedutr

Detaylı

2016 YILI AKADEMİK TEŞVİK BAŞVURUSU FAALİYET TÜRÜ HAM PUAN NET PUAN PROJE ARAŞTIRMA 0 0 YAYIN

2016 YILI AKADEMİK TEŞVİK BAŞVURUSU FAALİYET TÜRÜ HAM PUAN NET PUAN PROJE ARAŞTIRMA 0 0 YAYIN ALİ ÖZGÜN OK DOÇENT YILI AKADEMİK TEŞVİK BAŞVURUSU NEVŞEHİR HACI BEKTAŞ VELİ ÜNİVERSİTESİ/MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ/JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ/JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ MÜHENDİSLİĞİ

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

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

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

Detaylı

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

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

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P

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

Hatay İli Heterocera (Lepidoptera) Faunasına Katkılar

Hatay İli Heterocera (Lepidoptera) Faunasına Katkılar Hatay İli Heterocera (Lepidoptera) Faunasına Katkılar Erol ATAY * * Mustafa Kemal Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Biyoloji Bölümü, Antakya, Hatay, TÜRKİYE * Corresponding author: eatay@mku.edu.tr

Detaylı

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

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

Detaylı

Infraskope Server 2012 Yeni Özellikler

Infraskope Server 2012 Yeni Özellikler Yeni Özellikler Türk mühendisleri tarafından geliştirilen Infraskope Server 2012, yüksek performanslı bir log toplama ve kurumsal güvenlik olay yönetim uygulamasıdır (SIEM). Bu dokümanda Infraskope Server

Detaylı

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

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

Detaylı

ÖZNİTELİK TABANLI OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA

ÖZNİTELİK TABANLI OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA ÖZNİTELİK TABANLI OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA Kürşat AYAN Yunus Emre DEMİR 2 Bilgisaar Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi Sakara Üniversitesi, 54040, Esentepe Kampüsü, Sakara 2 Bilgisaar ve Bilişim

Detaylı

Yönetim Bilişim Sistemleri (Karma) - 1. yarıyıl. 380000000001101 Hukukun Temelleri Fundamentals of Law 2 0 0 2 2 5 TR

Yönetim Bilişim Sistemleri (Karma) - 1. yarıyıl. 380000000001101 Hukukun Temelleri Fundamentals of Law 2 0 0 2 2 5 TR - - - - - Bölüm Seçin - - - - - Gönder Yönetim Bilişim Sistemleri (Karma) - 1. yarıyıl 141000000001101 Akademik ve Sosyal Oryantasyon Academic and Social Orientation 1 0 0 1 0 1 TR 380000000001101 Hukukun

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

Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi

Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ Meslek Seçimi Meslek Seçimi

Detaylı

Uzaysal Görüntü İyileştirme/Filtreleme. Doç. Dr. Fevzi Karslı fkarsli@ktu.edu.tr

Uzaysal Görüntü İyileştirme/Filtreleme. Doç. Dr. Fevzi Karslı fkarsli@ktu.edu.tr Uasal Görüntü İileştirme/Filtreleme Doç. Dr. Fevi Karslı karsli@ktu.edu.tr İileştirme Herhangi bir ugulama için, görüntüü orijinalden daha ugun hale getirmek Ugunluğu her bir ugulama için sağlamak. Bir

Detaylı

KENAR GEÇİŞLERİ KULLANILARAK GÖRÜNTÜDEKİ BULANIKLIĞIN GİDERİLMESİ IMAGE DE-BLURRING BASED ON EDGE TRANSITIONS

KENAR GEÇİŞLERİ KULLANILARAK GÖRÜNTÜDEKİ BULANIKLIĞIN GİDERİLMESİ IMAGE DE-BLURRING BASED ON EDGE TRANSITIONS 28 SDU International Journal of Technological Science pp. 28-36 Computational Technologies KENAR GEÇİŞLERİ KULLANILARAK GÖRÜNTÜDEKİ BULANIKLIĞIN GİDERİLMESİ Halime Boztoprak Geliş Tarihi/ Received: 11.02.2016,

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

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

ÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Galatasaray Üniversitesi 2004 Y. Lisans Bilgisayar Mühendisliği

ÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Galatasaray Üniversitesi 2004 Y. Lisans Bilgisayar Mühendisliği ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı: Erchan Aptoula 2. Doğum Tarihi: 25/03/1982 3. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Galatasaray Üniversitesi 2004 Y. Lisans Bilgisayar Mühendisliği

Detaylı

NÜMERİK ANALİZ. Sayısal Yöntemlerin Konusu. Sayısal Yöntemler Neden Kullanılır?!! Denklem Çözümleri

NÜMERİK ANALİZ. Sayısal Yöntemlerin Konusu. Sayısal Yöntemler Neden Kullanılır?!! Denklem Çözümleri Saısal Yöntemler Neden Kullanılır?!! NÜMERİK ANALİZ Saısal Yöntemlere Giriş Yrd. Doç. Dr. Hatice ÇITAKOĞLU 2016 Günümüzde ortaa konan problemlerin bazılarının analitik çözümleri apılamamaktadır. Analitik

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

ELEKTRONİK DEVRELERİN MODELLENMESİNDE YÜKSEK BAŞARIMLI BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI

ELEKTRONİK DEVRELERİN MODELLENMESİNDE YÜKSEK BAŞARIMLI BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI ELEKTRONİK DEVRELERİN MODELLENMESİNDE YÜKSEK BAŞARIMLI BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANIMI Murat ŞİMŞEK 1 İpek TÜRKER 2 N Serap ŞENGÖR 3 1,3 İstanbul Teknik Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik

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

Bu makalede, rulman üretim hattının son

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci; Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : OMURGALI HAYVANLAR SİS LAB. Ders No : 0310150122 Teorik : 0 Pratik : 2 Kredi : 1 ECTS : 1 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim

Detaylı

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

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

Detaylı

Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN

Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı : İSMAİL ÇÖLKESEN Doğum Tarihi : 1981 Ünvanı : Dr. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Lisans Yüksek Lisans Doktora Jeodezi ve Fotogrametri Müh.

Detaylı

XIX. Türkiye de Internet Konferansı (inet-tr 14) BULUT BİLİŞİM GÜVENLİĞİ HOMOMORFİK ŞİFRELEME. 27-29 Kasım, 2014, Yaşar Üniversitesi İÇİN

XIX. Türkiye de Internet Konferansı (inet-tr 14) BULUT BİLİŞİM GÜVENLİĞİ HOMOMORFİK ŞİFRELEME. 27-29 Kasım, 2014, Yaşar Üniversitesi İÇİN XIX. Türkiye de Internet Konferansı (inet-tr 14) 27-29 Kasım, 2014, Yaşar Üniversitesi BİLDİRİ #61 BULUT BİLİŞİM GÜVENLİĞİ İÇİN HOMOMORFİK ŞİFRELEME Esra ÇALIK ecalik@fsm.edu.tr Hüseyin Aşkın ERDEM herdem@hho.edu.tr

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

Ders Adı : Nesne Tabanlı Programlama-I Ders No : Teorik : 3 Pratik : 1 Kredi : 3.5 ECTS : 4. Ders Bilgileri.

Ders Adı : Nesne Tabanlı Programlama-I Ders No : Teorik : 3 Pratik : 1 Kredi : 3.5 ECTS : 4. Ders Bilgileri. Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : Nesne Tabanlı Programlama-I Ders No : 0690130114 Teorik : 3 Pratik : 1 Kredi : 3.5 ECTS : 4 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim

Detaylı

MÜFREDAT DERS LİSTESİ

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

Detaylı

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Sayısal Görüntü İşleme BIL413 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze

Detaylı

POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM

POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM Melih KUNCAN Siirt Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Siirt, TÜRKIYE melihkuncan@siirt.edu.tr

Detaylı

Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme

Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme Adjusting Transient Attributes of Outdoor Images using Generative Adversarial Networks Levent Karacan, Aykut Erdem,

Detaylı

görüntü işleme, pattern tanıma yapay zeka

görüntü işleme, pattern tanıma yapay zeka KARAKTER TANIMA Çeşitli kaynaklardan bilgisayar ortamına aktarılmış karakterleri tanıma işi görüntü işleme, pattern tanıma ve yapay zeka alanlarında oldukça ilgi çekmiştir. Ancak bu alanda uygulanan klasik

Detaylı

PAPERWORK TEKNİK MİMARİ

PAPERWORK TEKNİK MİMARİ PAPERWORK ECM TEKNİK MİMARİ 1. Şekilde (1) numara ile gösterilen Content Server adı verilen Uygulama Sunucusudur. Content Server tüm iş mantığını içerir. Veri Tabanına ve arşivlenen belgelere erişim yetkisi

Detaylı

EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI

EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI 2016-2017 EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI SINIF: 1 DÖNEM: GÜZ Aİ 101 ATATÜRK İLKELERİ VE İNKILAP TARİHİ ATATURK'S PRINCIPLES AND HISTORY 2016 2 0 2 2 Z FİZ

Detaylı

A. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar

A. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar A. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar A.1. Erilli N.A., Yolcu U., Egrioglu E., Aladag C.H., Öner Y., 2011 Determining the most proper number of cluster in fuzzy clustering by using artificial neural networks.

Detaylı

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci; Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : Grafik ve Animasyon-I Ders No : 0690130054 Teorik : 2 Pratik : 1 Kredi : 2.5 ECTS : 3 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili

Detaylı

Bilişim Sistemleri Değerlendirme Modeli ve Üç Örnek Olay İncelemesi

Bilişim Sistemleri Değerlendirme Modeli ve Üç Örnek Olay İncelemesi Bilişim Sistemleri Değerlendirme Modeli ve Üç Örnek Olay İncelemesi Özet Dr. Sevgi Özkan ve Prof. Dr Semih Bilgen Enformatik Enstitüsü, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara Tel: (312) 210 3796 e-posta:

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

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

EGO ULAŞTIRMA PORTALI

EGO ULAŞTIRMA PORTALI EGO ULAŞTIRMA PORTALI PROJENİN TEMELİ Ø Bu proje, Ankara Büyükşehir Belediyesi ve Gazi Üniversitesi tarafından ortak hizmet projeleri geliştirmek üzere imzalanan protokol çerçevesinde, EGO Genel Müdürlüğü

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

İSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ. Berna AYAT. İstanbul, Türkiye

İSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ. Berna AYAT. İstanbul, Türkiye 6. Ulusal Kıyı Mühendisliği Sempozyumu 271 İSTANBUL BOĞAZI SU SEVİYESİ DEĞİŞİMLERİNİN MODELLENMESİ Burak AYDOĞAN baydogan@yildiz.edu.tr Berna AYAT bayat@yildiz.edu.tr M. Nuri ÖZTÜRK meozturk@yildiz.edu.tr

Detaylı

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

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

Detaylı

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 2 ( yılı öncesinde birinci

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 2 ( yılı öncesinde birinci MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 2 (2016-17 yılı öncesinde birinci sınıfa başlayan öğrenciler için) BİRİNCİ YIL 1. Dönem CMPE113

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

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

Detaylı

Bilginin Görselleştirilmesi

Bilginin Görselleştirilmesi Bilginin Görselleştirilmesi Bundan önceki konularımızda serbest halde azılmış metinlerde gerek duduğumuz bilginin varlığının işlenmee, karşılaştırmaa ve değerlendirmee atkın olmadığını, bu nedenle bilginin

Detaylı

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi Genel

Detaylı

İş Zekası Sistemi Veriyi Stratejik Bilgiye Dönüştürür

İş Zekası Sistemi Veriyi Stratejik Bilgiye Dönüştürür İş Zekası Sistemi İş Zekası Sistemi İş Zekâsı Sistemi kolay kullanılır, zengin raporlama ve çözümleme yeteneklerine sahip, farklı veri kaynaklarını birleştirir, yöneticilere çok boyutlu, kurumsal bir görüş

Detaylı

SE4SEE A Grid-Enabled Search Engine for

SE4SEE A Grid-Enabled Search Engine for SEE-GRID Bölgesel Uygulaması SE4SEE A Grid-Enabled Search Engine for South Eastern Europe Doğu Avrupa Bölgesi için Grid-Tabanlı Arama Motoru B. Barla Cambazoglu, Ata Turk, Evren Karaca, Cevdet Aykanat,

Detaylı

Türkiye Tenthredopsis (Hymenoptera: Symphyta: Tenthredinidae) Tür Sınırlarının Barkodlama Yöntemi İle Saptanması

Türkiye Tenthredopsis (Hymenoptera: Symphyta: Tenthredinidae) Tür Sınırlarının Barkodlama Yöntemi İle Saptanması Türkiye Tenthredopsis (Hymenoptera: Symphyta: Tenthredinidae) Tür Sınırlarının Barkodlama Yöntemi İle Saptanması Sevda HASTAOĞLU ÖRGEN 1, Mahir BUDAK 2, E. Mahir KORKMAZ 2, Hasan H. BAŞIBÜYÜK 3 1 Sivas

Detaylı

AdaMerOs : Türkiye Kelebek Biyoçeşitliliği Bilgi Sistemi

AdaMerOs : Türkiye Kelebek Biyoçeşitliliği Bilgi Sistemi AdaMerOs : Türkiye Kelebek Biyoçeşitliliği Bilgi Sistemi Zeynel Cebeci 1, H. Durdu Çoban 2 1 Prof.Dr., Çukurova Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Biyometri ve Genetik Anabilim Dalı 01330 Balcalı, Adana,

Detaylı

ÜNİBİLGİ 26. Üniversitemizin yeni Kütüphane Otomasyon Programı olan e-libs in kullanımını tanıtacağız.

ÜNİBİLGİ 26. Üniversitemizin yeni Kütüphane Otomasyon Programı olan e-libs in kullanımını tanıtacağız. ÜNİBİLGİ 26 Ankara Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı Bülteni Ekim 2003 Sayı:26 Üniversitemizin yeni Kütüphane Otomasyon Programı olan e-libs in kullanımını tanıtacağız. Üniversitemizin

Detaylı

Prof.Dr. Tolga Elbir

Prof.Dr. Tolga Elbir Prof.Dr. Tolga Elbir Coğrafya + Bilgi Sistemi + Coğrafya, yeryüzünü beşeri (insanoğlu ile ilgili) ve fiziki açılardan araştıran bilim dalıdır. Coğrafya, kartografi, yani harita biliminden daha geniş bir

Detaylı

Yazılım Nedir? 2. Yazılımın Tarihçesi 3. Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5. Yazılımın Önemi 6

Yazılım Nedir? 2. Yazılımın Tarihçesi 3. Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5. Yazılımın Önemi 6 ix Yazılım Nedir? 2 Yazılımın Tarihçesi 3 Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5 Yazılımın Önemi 6 Yazılımcı (Programcı) Kimdir? 8 Yazılımcı Olmak 9 Adım Adım Yazılımcılık 9 Uzman

Detaylı

SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing)

SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) 91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 29.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (529

Detaylı

2009 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI

2009 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI 009 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / HARİTA MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI SINIF: 1 DÖNEM: GÜZ Aİ 101 ATATÜRK İLKELERİ VE İNKILAP TARİHİ ATATURK'S PRINCIPLES AND HISTORY FİZ 101 FİZİK PHYSICS HM 101 BİLGİSAYAR

Detaylı

Temel Bilişim Eğitiminin Yükseköğretimdeki Yeri: 2005-2012 Analizi

Temel Bilişim Eğitiminin Yükseköğretimdeki Yeri: 2005-2012 Analizi Akademik Bilişim 12 - XIV. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 1-3 Şubat 2012 Uşak Üniversitesi Temel Bilişim Eğitiminin Yükseköğretimdeki Yeri: 2005-2012 Analizi Karadeniz Teknik Üniversitesi, Enformatik

Detaylı

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ* TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ* Determination the Variation of The Vegetation in Turkey by Using NOAA Satellite Data* Songül GÜNDEŞ Fizik Anabilim Dalı Vedat PEŞTEMALCI

Detaylı

Ders Adı : BİLİMSEL YAYIM Ders No : Teorik : 3 Pratik : 0 Kredi : 3 ECTS : 7. Ders Bilgileri. Ön Koşul Dersleri.

Ders Adı : BİLİMSEL YAYIM Ders No : Teorik : 3 Pratik : 0 Kredi : 3 ECTS : 7. Ders Bilgileri. Ön Koşul Dersleri. Image not found http://bologna.konya.edu.tr/panel/images/pdflogo.png Ders Adı : BİLİMSEL YAYIM Ders No : 8203010022 Teorik : 3 Pratik : 0 Kredi : 3 ECTS : 7 Ders Bilgileri Ders Türü Öğretim Dili Öğretim

Detaylı

Uyarlanır Tersinir Görüntü Damgalama (Adaptive Reversible Image Watermarking)

Uyarlanır Tersinir Görüntü Damgalama (Adaptive Reversible Image Watermarking) Uyarlanır Tersinir Görüntü Damgalama (Adaptive Reversible Image Watermarking) 1 *Can Yüzkollar, 2 Burhan Baraklı, 3 Ümit Kocabıçak * 1,3 Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği,

Detaylı

YEREL BENZERLİK ÖRÜNTÜSÜ YÖNTEMİ İLE GÖRÜNTÜ ERİŞİM SİSTEMİ

YEREL BENZERLİK ÖRÜNTÜSÜ YÖNTEMİ İLE GÖRÜNTÜ ERİŞİM SİSTEMİ 1. Giriş YEREL BENZERLİK ÖRÜNTÜSÜ YÖNTEMİ İLE GÖRÜNTÜ ERİŞİM SİSTEMİ Özge Can Özcanlı, Seda Dağlar, Fatoş T.Yarman Vural Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ankara, 3 Mayıs 2002

Detaylı

ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ

ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ 1. Giriş Tolga Kurt, Emin Anarım Boğaziçi Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği 80815,Bebek, İstanbul-Türkiye e-posta:

Detaylı

ÖRNEK TABANLI K-STAR ALGORİTMASI İLE UZAKTAN ALGILANMIŞ GÖRÜNTÜLERİN SINIFLANDIRILMASI

ÖRNEK TABANLI K-STAR ALGORİTMASI İLE UZAKTAN ALGILANMIŞ GÖRÜNTÜLERİN SINIFLANDIRILMASI ÖRNEK TABANLI K-STAR ALGORİTMASI İLE UZAKTAN ALGILANMIŞ GÖRÜNTÜLERİN SINIFLANDIRILMASI İ. Çölkesen *, T. Kavzoğlu GYTE, Mühendislik Fakültesi, Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Bölümü, 41400 Gebze-Kocaeli (icolkesen@gyte.edu.tr,

Detaylı

Türkiye de Biyoloji Eğitimi. Türkiye de Biyoloji Eğitimi İÇERİK

Türkiye de Biyoloji Eğitimi. Türkiye de Biyoloji Eğitimi İÇERİK 24.3.215 TÜRKİYE DE BİYOLOJİ EĞİTİMİ ALANINDA YAPILAN ARAŞTIRMALARA YÖNELİK BİR İÇERİK ANALİZİ ÇALIŞMASI İÇERİK Biyoloji Eğitimi ŞEYDA GÜL Atatürk Üniversitesi K.K. Eğitim Fak. Biyoloji Eği t i m i MUSTAFA

Detaylı

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa Grunwald-Letnikov Kesir Mertebeli Diferansiyel Maskesi Kullanarak Düşük Çözünürlüklü Avuçiçi Görüntülerinin İyileştirilmesi Enhancement of Low Resolution Palmprint Images Using Grunwald-Letnikov Fractional

Detaylı

mmcube Çokluortam Bilgi Sistemi

mmcube Çokluortam Bilgi Sistemi mmcube Çokluortam Bilgi Sistemi SeCUBE ARGE Bilişim Mühendislik Ltd.Şti. Çokluortam Bilgi Sistemi görsel, işitsel ve metinsel tarama yöntemiyle videoların taranmasına olanak sağlayan yüksek teknoloji bir

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

BÖLÜM 4 YAPISAL ANALİZ (KAFESLER-ÇERÇEVELER-MAKİNALAR)

BÖLÜM 4 YAPISAL ANALİZ (KAFESLER-ÇERÇEVELER-MAKİNALAR) BÖLÜM 4 YAPISAL ANALİZ (KAESLER-ÇERÇEVELER-MAKİNALAR) 4.1 Kafesler: Basit Kafes: İnce çubukların uçlarından birleştirilerek luşturulan apıdır. Bileştirme genelde 1. Barak levhalarına pimler ve kanak vasıtası

Detaylı

MAMOGRAMLAR ÜZERİNDE UYGULANAN GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİNİN İNCELENMESİ

MAMOGRAMLAR ÜZERİNDE UYGULANAN GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİNİN İNCELENMESİ MAMORAMLAR ÜZERİNDE UYULANAN ÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİNİN İNCELENMESİ Özgür ÖZŞEN Bilgisaar Mühendisliği Bölümü Mühendislik Mimarlık Fakültesi, İki Elül Kampüsü Anadolu Üniversitesi, 26470, Eskişehir e-posta:

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Web Madenciliği)

VERİ MADENCİLİĞİ (Web Madenciliği) VERİ MADENCİLİĞİ (Web Madenciliği) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Kaynak: M. Ali Akcayol, Gazi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ders Notları İçerik İnternet World Wide Web

Detaylı

Dinamik Sistemlerin Yapay Sinir Ağları ile Düz ve Ters Modellenmesi

Dinamik Sistemlerin Yapay Sinir Ağları ile Düz ve Ters Modellenmesi KSÜ Fen ve Mühendislik Dergisi 6(1) 2003 26 KSU J. Science and Engineering 6(1) 2003 Dinamik Sistemlerin Yaa Sinir Ağları ile Düz ve Ters Modellenmesi Hasan Rıza ÖZÇALIK Ahmet KÜÇÜKTÜFEKÇİ KSÜ. Müh.-Mim.

Detaylı

HR - İnsan Kaynakları Modülü Bordro Yönetimi - Bordro Çalıştırması

HR - İnsan Kaynakları Modülü Bordro Yönetimi - Bordro Çalıştırması HR - İnsan Kaynakları Modülü Bordro Yönetimi - Bordro Çalıştırması Terimler ve Kısaltmalar Terim / Kısaltma ABAP HR (HCM) OM SAP ASAP O S C P Açıklama Advanced Business Application Programming Human Resource

Detaylı

OTOMATİK VE İNTERAKTİF BÖLÜTLEME YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

OTOMATİK VE İNTERAKTİF BÖLÜTLEME YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI OTOMATİK VE İNTERAKTİF BÖLÜTLEME YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Comparision of Automatic and Interactive Segmentatition Methods Serdar ALASU, Muhammed Fatih TALU İnönü Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği

Detaylı

Uzaktan Eğitim ve E-Öğrenme

Uzaktan Eğitim ve E-Öğrenme Uzaktan Eğitim ve E-Öğrenme Gökhan Eryol III. ULAKNET Çalıştayı ve Eğitimi Adnan Menderes Üniversitesi Didim MYO/Aydın 31 Mayıs - 3 Haziran 2009 Gündem Tanımlar Uzaktan Eğitim E-Öğrenme kavramları Ürünler

Detaylı

Endüstriyel Kaynaklı Kirlenmiş Sahaların Yönetimi İçin Bilgi Sistemi Geliştirilmesi

Endüstriyel Kaynaklı Kirlenmiş Sahaların Yönetimi İçin Bilgi Sistemi Geliştirilmesi İ.T.Ü. 11. Endüstriyel Kirlenme Kontrolü Sempozyumu 11-13 Haziran 2008 Endüstriyel Kaynaklı Kirlenmiş Sahaların Yönetimi İçin Bilgi Sistemi Geliştirilmesi Dr. Serkan Girgin, M. Güvener, Ş. Polat, B. Büyüker,

Detaylı

MAM ENERJİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

MAM ENERJİ ENSTİTÜSÜ ANKARA Güç Sistemleri Planlaması için Elektrik Şebekelerinin Coğrafi Haritalar Üzerinde Görselleştirilmesi Simulation of Electrical Networks on Geographic Maps for Power System Planning Mehmet DEMİRCİOĞLU Araştırmacı

Detaylı

Dijital Panoramik Görüntülemede HD Teknolojisi. Süper Hızlı Dijital Panoramik X-ray Cihazı. Thinking ahead. Focused on life.

Dijital Panoramik Görüntülemede HD Teknolojisi. Süper Hızlı Dijital Panoramik X-ray Cihazı. Thinking ahead. Focused on life. Dijital Panoramik Görüntülemede HD Teknolojisi Süper Hızlı Dijital Panoramik X-ray Cihazı Konsept!! W E N Süper Yüksek Hız 5.5 sn & Süper Yüksek Çözünürlük 16 bit Yeni teknoloji HD tüp ve sensör Yeni nesil

Detaylı

DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI

DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 2013 CİLT 6 SAYI 1 (87-94) DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI Mustafa ÖZENDİ * Bülent Ecevit Üniversitesi, Jeodezi

Detaylı

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

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

Detaylı

Bir Tek Nöron Kullanılarak Resimler Đçerisinde Göz Kısmının Bulunması

Bir Tek Nöron Kullanılarak Resimler Đçerisinde Göz Kısmının Bulunması KSÜ Fen ve Mühendislik Dergisi, 11(1), 008 59 KSU Journal of Science and Engineering, 11(1), 008 Bir Tek Nöron Kullanılarak Resimler Đçerisinde Göz Kısmının Bulunması Yavuz Selim ĐŞLER, Metin ARTIKLAR

Detaylı

Müzik Verileri İçin XML Tabanlı Diller

Müzik Verileri İçin XML Tabanlı Diller Müzik Verileri İçin XML Tabanlı Diller İlker KALAYCI, M. Serdar KORUKOĞLU Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2009 Akademik Bilişim '09-Harran Üniversitesi 1 İçerik Giriş MIDI Özellikleri XML

Detaylı

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

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

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliğine Giriş. Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN

Bilgisayar Mühendisliğine Giriş. Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN Bilgisayar Mühendisliğine Giriş Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN İçerik Dosya Organizasyonu (File Organization) Veritabanı Sistemleri (Database Systems) BM307 Dosya Organizasyonu (File Organization) İçerik Dosya

Detaylı

Bu işleçlerin dışında, aşağıda belirtilen karşılaştırma işleçlerinden de yararlanılır.

Bu işleçlerin dışında, aşağıda belirtilen karşılaştırma işleçlerinden de yararlanılır. 18 SQL SORGU DİLİ SQL (Structured Query Language) yapısal sorgu dili, veritabanı yönetim sistemlerinin standart programlama dili olarak bilinmektedir. SQL dilinin Access içinde sorgu pencerelerinde veya

Detaylı

BİBLİYOMETRİK ÇALIŞMALARDA WoSVE SCOPUS

BİBLİYOMETRİK ÇALIŞMALARDA WoSVE SCOPUS BİBLİYOMETRİK ÇALIŞMALARDA WoSVE SCOPUS ATIF DİZİNLERİ Yrd. Doç. Dr. Burcu Umut ZAN Seminerleri - Karşılaştırmalı Bibliyometrik GİRİŞ Web of Science Scopus Web of Science WoS Core Collection Kapsadığı

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

1. VERİ TABANI KAVRAMLARI VE VERİ TABANI OLUŞTUMA

1. VERİ TABANI KAVRAMLARI VE VERİ TABANI OLUŞTUMA BÖLÜM15 D- VERİ TABANI PROGRAMI 1. VERİ TABANI KAVRAMLARI VE VERİ TABANI OLUŞTUMA 1.1. Veri Tabanı Kavramları Veritabanı (DataBase) : En genel tanımıyla, kullanım amacına uygun olarak düzenlenmiş veriler

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme ve İyileştirme

Dijital Görüntü İşleme ve İyileştirme Dijital Görüntü İşleme ve İyileştirme Ortalama ve Standart Sapma: Görüntüdeki ri değerlerin, ortalaması ve standart sapması olarak ifade edilir. Ortalama tüm örüntüye ait parlaklığı ifade ederken, standart

Detaylı

3. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN

3. HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM. Yazan SAYIN SAN 3 HAFTA DERS NOTLARI İKTİSADİ MATEMATİK MİKRO EKONOMİK YAKLAŞIM Yazan SAYIN SAN SAN / İKTİSADİ MATEMATİK / 2 BÖLÜM 2 EŞ-ANLI DENKLEM SİSTEMLERİ Bu bölümde analitik ve grafik olarak eş-anlı denklem sistemlerinin

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN İNŞAAT ALANINDAKİ UYGULAMALARI

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN İNŞAAT ALANINDAKİ UYGULAMALARI COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN İNŞAAT ALANINDAKİ UYGULAMALARI Ali Baran AKGÜN Egemen ÇAKIR Melike ERSOY Özlem PALABIYIK Danışman: Y. Doç. Dr. Esin ERGEN 1 İçerik CBS nedir? CBS nin inşaatta kullanım alanları

Detaylı