Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi"

Transkript

1 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), May 2011, Elazığ, Turkey Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi M.Peker 1, A. Zengin 2 1 University of Karabuk/Turkey, 2 University of Sakarya/Turkey, A Real-Time and Motion-Sensitive Security Application with Face Recognition Abstract- This study aims at realizing an effective motion analysis for real time security application by using image processing techniques. In the framework of the implementation, by using a web cam it was aimed to identify the animate individual entering an environment that needs to be protected, track, detect the face section of the suspect with skin color algorithms and realize face recognition operations in real time by using eigenfaces. The implementation software was developed by using C# programming language from.net technologies and MATLAB program. Key words image recognition, face detection, face recognition. I. GİRİŞ Görüntülerde hareketli nesnelerin takip edilmesi bilgisayarlı görme uygulamalarındaki önemli konulardan biridir. Hareket tespiti ve analizi konusunda yapılmış çok sayıda farklı uygulamalar vardır. Örneğin askeri uygulamalar kapsamında hareketli bir hedefin takip edilerek imha edilmesi, ulusal güvenlik için akıllı silahların geliştirilmesi açısından büyük bir önem taşımaktadır. Benzer şekilde hassas güvenlikli ortamlardaki insan aktivitelerinin otomatik olarak yorumlanabilmesi, insanları algılama ve takip etme yeteneğine sahip görmeye dayalı, sağlam ve güvenilir bir sistemin kurulmasıyla sağlanabilir [1]. Hareketli hedeflerin bulunması yol trafik kontrolü, otopark kontrolü gibi durumlarda da önem kazanmaktadır [2]. Hareket verilerine doğru ulaşabilmek ise görüntüdeki ilgilenilen nesnenin şekil ve konum bilgilerinin minimum hatayla tespit edilmesini gerektirmektedir [3]. Görüntüde aranan nesnenin kenarlarının doğru ve hatasız bulunması ya da cisim hareketinin hassas tespit edilmesi, cismin gerçek şeklini de ortaya çıkarmaktadır [4]. Bu çalışmanın amacı, hareket analizi, yüz belirleme ve yüz tanıma işlemlerini gerçek zamanlı olarak, hassas bir şekilde gerçekleştirmektir. Bu çalışmada bu amaca uygun olarak bir güvenlik sistemi gerçekleştirilmiştir. Güvenirliği sağlanacak ortama şüpheli kişi girdiğinde sistem otomatik olarak hareketli nesneyi algılayıp takip etmekte ve sırasıyla hareketlinin tespiti, takibi ve yüz bulma aşamaları gerçekleştirildikten sonra yüz tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. II. GELİŞTİRİLEN YÖNTEM A. Hareket Tespit Algoritmaları Hareket tespit algoritmaları genel olarak 3 grupta incelenmektedir [5]. Bunlar; arka plan farkı yöntemleri, istatistiksel yöntemler ve görsel akış yöntemleridir. Bu çalışmada iki görüntü arasındaki değişimi tespit etmek için ortamdaki etmenlerden en az etkilenen arka plan fark yöntemlerinden fark alma yöntemi kullanılmıştır. Bu metoda göre sabit arkaplana sahip görüntülerde olası hareketleri tespit etmek için kullanılabilecek en temel yöntem ardışıl imge çerçevelerinin mutlak farkını değerlendirmektir [5]. Bu yöntemde, kamera ile arka arkaya yakalanan renkli imge çerçeveleri işlem yükünü azaltmak amacı ile öncelikle gri tonlu imgelere dönüştürülmektedir. Bu işlem için aşağıdaki (1) nolu denklem kullanılmaktadır. I=(R+G+B)/3 (1) (1) nolu denklemde (R) RGB görüntüsündeki pikselin kırmızı bileşen değerini, (G) yeşil bileşen değerini, (B) mavi bileşen değerini ve (I) gri bileşen değerini göstermektedir. Bundan sonraki aşama arka arkaya yakalanan imgelerin mutlak farkının, imgeyi oluşturan toplam piksel sayısına oranının belirli bir eşiği geçip geçmediğinin tespitidir. Değişim tespiti matematiksel olarak (2) nolu denklem ile sağlanmaktadır. w h 1 OÇF( T) 1 It (x, y) It 1( x, y) E1 w h x 1 y 1 (2) nolu denklemde (OÇF) ortalama çerçeve farkını, (It) o anki yakalanan çerçeveyi, (It-1) bir önceki çerçeveyi, w yakalanan imgenin yatay piksel boyutunu, (h) düşey piksel boyutunu, (x,y) ilgili pikselin konumunu, (E1) eşik değerini göstermektedir. Bu denkleme göre herhangi bir (x,y) konumundaki görüntü öğesine ait (It) ve (It-1) resimlerindeki parlaklık değerleri arasındaki farkın mutlak değeri, belirlenen eşik değerinden büyük ise görüntü öğesi hareketli kabul edilmektedir [6]. Bu kabule göre, hareketli bölgeler, kestirilen arka planla mevcut andaki resim arasındaki farktan elde edilmektedir. Eşik değeri istatistiksel olarak önemli bir parlaklık değişimine karşılık gelen bir değerdir. İki piksel arasındaki farkın, harekete ait olup olmadığını belirleyen, tamamen deneysel olarak önceden belirlenmiş bir değerdir [7]. (2) 92

2 Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi Bu değerin değiştirilmesi ile hareket tespit hassasiyetinin artırılması ya da azaltılması sağlanmaktadır. B. Ten Rengi Bulma Algoritması Bu çalışmada insan yüz bölgesini en iyi şekilde tespit etmek için ten rengi tabanlı iki algoritma kullanılmıştır. Bunlar RGB ve YCbCr kod teknikleri algoritmalarıdır. RGB kod tekniğine göre ten renginde kırmızı ve yeşil renk tonları fazla olduğu için aşağıdaki denklemler kullanılmaktadır. R=R/(R+G+B) ; G=G/(G+R+B) (3) RGB kod tekniği kullanılarak değişik ten renkleri incelenmiş ve algoritmanın ten rengi bölgesini en iyi şekilde tespiti için en uygun değer aralığı belirlenmeye çalışılmıştır. Buna göre (R>0,40) ve (0.25<G<0,33) aralıkları ten rengi bölgelerini tespit etmek için en uygun değer aralıkları olarak belirlenmiştir. YCbCr kod tekniğine göre ise, YCbCr renk uzayında, Y bileşeni parlaklık bilgisini, Cb ve Cr bileşenleri ise renk bilgilerini temsil etmektedir. Bu yüzden parlaklık bilgisi kolaylıkla elde edilmektedir. RGB renk uzayı (4) nolu denklem ile YCbCr renk uzayına dönüştürülebilir [8]. Y = 0,299R + 0,587G + 0,114B Cb = - 0,169R - 0,332G + 0,500B (4) Cr = 0,500R - 0,419G - 0,081B Ten rengi bölgesi bulma işleminde Cb ve Cr değerleri kullanılmaktadır. Cb ve Cr bileşenlerinin maksimum ve minimum değerleri hesaplanarak bu değerler arasında kalan pikseller ten rengi olarak işaretlenmektedir. Cb ve Cr bileşenlerinin minimum ve maksimum değerleri (5) nolu denklemde görüldüğü gibi hesaplanmaktadır [9]. Cbmin = Ort_Cb- Std_Cb*f ; Cbmax = Ort_Cb+ Std_Cb*f (5) Crmin = Ort_Cr- Std_Cr*f ; Crmax = Ort_Cr+ Std_Cr*f Cb ve Cr bileşenlerinin minimum ve maksimum değerlerine, bu bileşenlerin ortalama değerine (Ort_Cb, Ort_Cr) ve standart sapmalarına (Std_Cb, Std_Cr) göre karar verilir [9]. C.Özyüz Yöntemi ile Yüz Tanıma Bu yöntemde yüzlerin dağılımını temsil eden kovaryans matrisinin özvektörlerinin bulunması hedeflenmektedir. Bu özvektörler, yüzler arasındaki farklılıkları temsil eden bir grup özellik olarak düşünülebilir [10]. Sirovich ve Kirby, bir grup yüzün, özyüzler ve bunlardan elde edilen öznitelik vektörlerinden elde edilebileceğini öne sürmüşlerdir [11]. -Özyüzlerin elde edilmesi Eğitim kümesinde yer alan resimler Γ 1, Γ 2,..,Γ M ile gösterilirse bu kümede yer alan resimlerin ortalaması olarak elde edilir. Bu durumda herbir resmin ortalamadan farkı vektörüdür. Elde edilen bu vektörler üzerinden verinin dağılımını en iyi ifade eden M adet ortagonal U n vektörü, aşağıda tanımı verilen λ k katsayılarını maksimum yapacak şekilde ayarlanır. Burada U n vektörleri, ortanormallik koşulunu sağlamalıdır. U k vektörleri ve λ k sabitleri, aşağıda tanımı verilen kovaryans matrisi C nin sırasıyla özvektörleri ve özdeğerleridir. Bu durumda M M boyutunda bir matris özdeğerlerinin elde edilmesi yüz tanıma problemi için yeterli olmaktadır. Bu amaçla M M boyutunda olan bir L matrisi L = A T A, her bir t elemanı L mn = Φ m Φ n olacak şekilde oluşturulur ve L matrisinin v 1 ile gösterilen M adet özvektörü elde edilir. Bu v 1 özvektörlerinin yardımıyla, gerçek özvektörler için şu yakınsama yapılır [10]. Özyüzler kullanılarak herhangi bir yüz resmine ait özellik vektörü Ω T şu şekilde bulunur: Herhangi bir resim ise, yüz uzayına yapılacak aşağıda belirtilen projeksiyon ile yaklaşık olarak tekrar elde edilebilir. Bu analizle hesaplamalar büyük ölçüde azaltılır. Pratikte yüz görüntülerinin eğitim seti nispeten küçük olacaktır (M<<N2) ve hesaplamalar oldukça kolay hale gelecektir. [12]. Özyüz örnekleri Şekil 1 de görülmektedir. Şekil 1:Örnek öz yüzler [13] III. GERÇEK ZAMANLI HAREKET ALGILAYAN VE YÜZ TANILAYAN GÜVENLİK KAMERASI UYGULAMASI Geliştirilen sistem donanım ve yazılım olmak üzere iki kısımdan meydana gelmektedir. Hareketli nesneyi tespit edip, takip eden sistemin genel yapısı Şekil 2 de görülmektedir. (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) 93

3 M. Peker, A.Zengin A. Mekanik Kısım Şekil 2: Sistemin genel yapısı Bir adım motoruna bağlı bir platform üzerine yerleştirilen web kamerası bir kişisel bilgisayarın USB portuna bağlanmıştır. Adım motoru ise paralel port üzerinden takip edilmektedir. Sistemde 6 uçlu bir adım motor, ULN 2003 entegresi ve paralel port kullanılmıştır. Bu malzemeler kullanılarak hazırlanan elektronik devreyle yazılım ve donanım arasındaki bağlantı sağlanarak adım motorunun hareketli nesneyi takip etmesi sağlanmıştır (Bakınız Şekil 3). edilmektedir. Bu fark piksellerinin sayısı hassasiyet ayarının tespit edilmesi için yazılım programında tanımlanan ve kullanıcı tarafından değiştirilebilen alarm seviyesi değerini aştığında sistem, ortamda büyük bir nesnenin olduğunu algılamakta ve görüntünün resmini çekerek bilgisayar ortamına kaydetmektedir. Şekil 5: Gürültü eşiğini aşan fark piksellerin yeşil renkle gösterimi B. Yazılım Şekil 3: Web kamerası ve motor düzeneği Sistemin yazılım kısmı için.net teknolojilerinden C# yazılım dili kullanılmıştır. Program aynı anda birçok işlevi gerçekleştirmesi açısından kullanıcıya kolaylık sağlamaktadır. Programın kullanıcı arayüzü Şekil 4 de görülmektedir. D. Yüz Tanılama ve Bulma Yüz tespit edilirken karşılaşılan en büyük problem insan yüz bölgesinin dışında ten rengine yakın renge sahip olan alanların olmasıdır[14]. Sistem bu alanları yüzün bir parçası olarak algılamaktadır. Bu problemi çözmek için görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Renkli görüntü üzerinde doğru ve hızlı bir çalışma sağlamak amacıyla görüntü önce gri seviyeye ardından siyah-beyaz resme dönüştürülmüştür. Görüntünün gri seviyeye dönüştürülmesinde (1) nolu denklem kullanılmıştır. Görüntünün siyah-beyaz resme dönüştürülmesi için thresholding yöntemi kullanılmıştır. Bu yönteme göre; ten rengi algoritmaları ile belirlenen ten bölgesinin sahip olduğu pikseller beyaz renge, diğer bölgeler ise siyah renge dönüştürülmektedir. Böylece görüntü ikilik seviyeye dönüştürülmüş olur. İkilik sistemde 0 lar siyah renkleri, 1 ler ise beyaz renkleri ifade etmektedir. Görüntünün ikilik biçime dönüştürülmüş hali Şekil 7.a da görülmektedir. Görüntü ikili biçime dönüştürüldükten sonra bir filtreden geçirilmiş ve gereksiz gürültülerden etkilenmemesi sağlanmıştır (Şekil 6). Filtre olarak resmi yumuşatmayı amaçlayan medyan filtre, 3x3 boyutunda bir matris şeklinde kullanılmıştır. Medyan filtre rastgele oluşan gürültüleri yok ederken kenarları koruyan lineer olmayan bir süreçtir [15]. Şekil 4: Güvenlik sistemi programının kullanıcı arayüzü C. Hareket Tespiti Uygulaması Güvenliği sağlanacak ortamın video görüntüsü elde edildikten sonra, bu görüntü ardışıl imge çerçevelerine ayrılır. Videoya ait ardışıl imge çerçevelerinin blok fazlı farkına bağlı olarak hareketli cisim algılanmaktadır. Ardışıl imge çerçevelerinin blok fazlı farkı (2) nolu denklemdeki fark alma yöntemine göre tespit edilip, Bölüm 2 de açıklanan eşik değeri ile karşılaştırılmaktadır. Belirli bir eşik değerini aşan fark pikselleri Şekil 5 de görüldüğü gibi yeşil renkle temsil Şekil 6: (a) Gürültülü resim (b) Gürültülerden arındırılan resim Şekil 7.b de görüldüğü gibi resim filtreden geçirilmesine rağmen gürültü temizliği tam olarak sağlanamamıştır. Bu sebeple görüntü 3x3 lük matrise sahip bir tarama filtresinden geçirilmiştir. Bu filtre görüntü ekranını tarayarak en fazla ten rengine sahip alanı tespit etmektedir. Alan tespit edildikten sonra bir kutuyla işaretlenerek yüz bölgesi belirlenmektedir. (Şekil 7). Görüş alanında yüz alanı tespit edilmediğinde kutu 94

4 Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi kaybolmaktadır. Daha öncede ifade edildiği gibi bu çalışmada ten rengi tabanlı algoritmalar olan RGB ve YCbCr kod teknikleri kullanılmıştır. Bu kod tekniklerini kullanan algoritmaların sonuçları bu çalışmada karşılaştırılmış ve YCbCr kod tekniğinin kullanıldığı algoritmanın daha başarılı bir sonuç verdiği görülmüştür. Bunun sebebi olarak da YCbCr kod tekniğinin kullanıldığı algoritmanın ortamdaki parlaklık, toz vb. etkenlerden daha az etkilenmesi olarak belirtilebilir. Şekil 8 de bu iki algoritma arasındaki fark daha net olarak görünmektedir. Şekil 7: Tespit edilen yüz bölgesinin değişik açılardan tespiti hareketli nesnenin yanlış bölgede tespit edilmesine neden olabilmektedir. Hareket içeren blokların elde edilmesinden sonra kameranın hangi yöne ve kaç derece döndürüleceğinin belirlenmesi gerekmektedir. Bunun için, hareketin algılandığı görüntünün geometrik merkezi hesaplanmıştır. Bir görüntünün geometrik merkezi diğer bütün noktalara uzaklıklarının kareleri toplamı minimum olan nokta olarak tanımlanabilir [16]. Geometrik merkezi bulmada (13) nolu denklem kullanılmaktadır. Geometrik merkez= 1 1 (13) x, y n x n y Burada n hareketli piksellerin toplam sayısını, x ve y hareketli piksellerin koordinat değerlerini göstermektedir. Sistem hareketin baskın olduğu piksellerin geometrik merkezini tespit etmiş ve bir kutu ile işaretlemiştir (Şekil 9). Şekil 8: (a) RGB kod tekniğiyle ten rengine sahip bölgelerin tespiti (b) YCbCr kod tekniğiyle ten rengine sahip bölgelerin tespiti Geliştirilen yazılımın çeşitli koşullarda yüz bulma performansı incelenmiştir. Tablo 1 de sunulan analiz sonuçları dikkate alıdığında görüntü cepheden ve yeterli ışık koşullarında alındığında yüz bulma işleminin başarısı artmaktadır. Görüntü açısı cepheden uzaklaştıkça performansın düştüğü gözlemlenmektedir. Yetersiz ışık koşullarında sistemin yüz bulma performansı düşmekte hatta yüz bulamama durumu gerçekleşmektedir. Bu problemlerin çözülmesi için kaliteli ve birden fazla kamera kullanılması ve yeterli ışık koşulları sağlanması öngörülmüştür. Tablo 1: Değişik koşullarda yüz bulma performans analizi Işık durumu Açı Mesafe Başarı Seviyesi Yeterli Cepheden 1,5 m Yüksek Yeterli Cepheden 2 m Orta Yeterli 30 derece 1,5 m Orta Az Cepheden 1,5 m Düşük Az 30 derece 1,5 m Başarısız Az 90 derece 1,5 m Başarısız E. Hareketli Nesnenin Takibi Hareketli nesnenin takibini kolaylaştırmak için video görüntüsü yatay eksende eşit bölgelere bölünmüştür. Bu sayede tüm pencerenin kontrol edilmesi yerine sadece ilgili bölgelerin kontrolü işlem yükünü azaltmakta ve takip işleminin daha kontrollü yapılmasını sağlamaktadır. Video görüntüsünün denemeler sonucu yatay eksende 7 bölgeye ayrılmasının iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Daha fazla bölgeye ayrılması durumunda daha kararlı bir takip işlemi gerçekleştirilebilir. Fakat bu durumda daha fazla bölgenin kontrol edilmesi zorlaşmakta ve cismin boyutunun diğer bölgelere taşması Şekil 9: Geometrik merkezin bulunması ve hedefin tespiti Kameranın hareket açısı 350 derecedir. Adım motorunun desteğiyle geniş açıyla dönebilen kameralı sistem, görüş alanına nispi olarak yansıyan hareketli görüntülerin tamamının görüntülenebilmesi için hareket bölgesine odaklanmaktadır. Yani kamera sabit dururken ortama hareketli bir nesne girmesi durumunda hareketli nesneye yönelmekte ve onun hareket alanını takip edecek şekilde konumlanmaktadır. Bu şekilde birden fazla kameranın yapabileceği işlemi tek bir kamera ile sağlamak mümkün olmaktadır. Sistemin çalışması değişik koşullarda denenmiş ve kişinin hızlı hareket etmesi durumunda takip performansının azaldığı görülmüştür. Ayrıca ortamdaki kişi sayısının birden fazla olması durumunda kameranın hareketli kişilerin ağırlık merkezlerinin arasında bir noktaya odaklandığı tespit edilmiştir. Bu olumsuzlukları gidermek için dönüş hızı yüksek olan bir motor ve daha kaliteli bir kamera kullanılması problemi çözebilir. Hareketli nesnenin takibi ile ilgili değişik koşullarda performans analizi yapılmış ve bulunan sonuçlar Tablo 2 de sunulmuştur. Tablo 2:Hareketli nesne takip sonuçları Yürüme Hızı Toplam Deneme Başarılı Sonuçlar Başarı yüzdesi Normal % 100 Hızlı % 88 F. Yüz Tanıma İşleminin Gerçekleştirilmesi Yüz tanıma işlemi MATLAB-GUI programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Yüz tanıma sistemi öncelikle yüz bulma aşamasında otomatik olarak veri tabanına kaydı 95

5 M. Peker, A.Zengin gerçekleştirilen şüpheli kişinin yüz resmini arayüz ekranına getirmektedir. Özyüz yöntemi ile yüz tanıma süreci için Atalay ve Gökmen in çalışmasında kullandığı süreç basamaklarından yararlanılmıştır [10]. Bu sürece göre yüz resimleri boyut bazında normalize edildikten sonra yüz veri tabanına eklenir. Normalize edilen bu resimlerden özyüzlerin oluşturulacağı bir eğitim kümesi seçilir. En yüksek özdeğere sahip olan M adet yüz, öznitelik vektörlerinin eldesinde kullanılır. Özyüzler tanıma aşamasında kullanılmak üzere saklanırlar. Veritabanında bulunan herbir yüz için, bu M adet özyüz kullanılarak, M boyutlu bir öznitelik vektörü elde edilir. Yeni bir resim sisteme verildiğinde, önce normalize edilir ve daha sonra saklanmış olan M adet özyüz kullanılarak öznitelik vektörü elde edilir. Elde edilen bu öznitelik vektörü, veritabanındaki yüzler ile belli bir eşik içerisinde karşılaştırılır. Eşik altına düşen en az bir resim varsa, yüz tanınmış demektir. Aksi halde bu öznitelik vektörü ile birlikte, yeni resim veritabanına eklenerek öğrenme işlemi gerçekleştirilir. Sistemde 5 tane veri tabanının olduğu klasör bulunmaktadır. Ekrana yüz resmi getirildikten sonra hangi veri tabanı ile karşılaştırılması isteniyorsa o veri tabanının seçimi kullanıcı tarafından gerçekleştirilir. Veritabanı seçim işlemi gerçekleştirildikten sonra ekranda bulunan Şüpheliyi Bul butonuna tıklanır ve sistem özyüz tanıma yöntemine göre gerekli karşılaştırmaları yaparak şüpheli kişinin kim olduğunu tespit etmeye çalışır (Şekil 10). Eğer tespit gerçekleştirilmezse veritabanı değiştirilerek hedefe ulaşılmaya çalışılır. Eğer aranılan kişi bulunursa Detaylı Bilgi butonuna tıklanarak kişinin bilgilerinin ekrana getirilmesi sağlanır. Sistemde ayrıca güvenlik birimlerince suçu sabitlenen kişilerin veritabanına eklenmesi sağlanmaktadır (Şekil 10.b). Tablo 3 de değişik koşullarda gerçekleştirilen yüz tanıma işleminin başarı analizi görülmektedir. Performans analizi gerçekleştilirken ORL veritabanı kullanılmıştır [17]. Toplam resim sayıları, boyutları ve her bir kişiden alınan resim sayıları değiştirilerek başarı analizleri gerçekleştirilmiştir. Burada 30 farklı kişinin değişik cephelerden çekilmiş 10 değişik resmi ile 300 kişilik bir resim kümesi oluşturulmuştur. Kümedeki her kişinin 1 tane resmi alınarak 30 kişi ile bir veritabanı oluşturulmuştur. Geriye kalan 270 resim kullanılarak, farklı resim boyutlarında yüz tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra her bir kişinin sırasıyla 2, 3 ve 5 farklı resmi alınarak performans analizleri gerçekleştirilmiştir. Tablo 3: 300 kişi için özyüz yöntemi performans analizi Test edilen resim sayısı Kişi başına resim sayısı Veritabanı resim sayısı Resim boyutu Yüzde başarı x x x30 72, x x x30 83, x x24 88, x x x x30 95 Elde edilen analizlerde, aynı kişiden alınan örnek sayısı arttıkça sistemin performansının da arttığı gözlemlenmiştir. Resim boyutu arttırıldığında performansın biraz arttığı fakat yüz tanıma işleminin zaman açısından uzun sürdüğü gözlemlenmiştir. Resmin tanınması için geçen süre ortalama sn arasıda değişmektedir. Geliştirilen yüz tanıma sisteminde özyüz yönteminin tercih edilmesinin nedeni yöntemin yüzün geometrisinden bağımsız olması, gerçeklenmesinin kolay olması, sistemin yeni yüzler tanır hale gelmesi, yani öğrenmesinin diğer yöntemlere göre daha kolay ve hızlı olmasıdır [18]. Yüz tanıma sisteminin birtakım dezavantajları da söz konusudur. Bunlar; ışıklandırma koşullarına gore çok hassas olması, resmin ön cepheden çekilmiş olması gerekliliğidir. Bu dezavantajları en aza indirgemek için ortamın yeterli ışık koşullarında olması sağlanabilir. Ayrıca yüzün sadece ön cepheden çekilmesi durumunda tanınma olasılığının yüksek olması problemini çözmek için yapay sinir ağları kullanılarak yüzün yönü tespit edilerek en uygun tanıma sistemi seçilebilir. (a) (b) Şekil 10. (a) Yüz tanıma arayüz programı (b) Kayıt işlemleri penceresi IV. SONUÇLAR Geliştirilen bilgisayar programı kullanılarak, kamera ile alınan görüntüler görüntü işleme teknikleri ile işlenmekte ve güvenliği sağlanmak istenen ortama yapılan izinsiz girişler algılanmaktadır. Kameranın hareketi takip etmesini sağlamak için mekanik bir sistem tasarlanmıştır. Adım motoru kullanılarak hazırlanan mekanizma, nesnenin hareketli piksellerinin ağırlık merkezine göre dönerek hareketli nesneyi sürekli olarak takip etmektedir. Bu şekilde kişisel bilgisayarın paralel portuna bağlı adım motoru düzeneğinin üzerinde bulunan kamera, sürekli olarak hareket eden nesne ya da nesneleri takip edecek şekilde yönlendirilmektedir. Bir sonraki aşamada yüz belirleme işlemi gerçek zamanlı olarak gerçeklenmiştir. Yüz tespit edildikten sonra şüpheli kişinin yüz resmi kayıt altına alınmıştır. Son aşamada kayıt altına alınan yüz resminin kime ait olduğunu belirlemek için yüz tanıma işlemi gerçekleştirilmiştir. Sistemin bahsedilenlerin dışında bazı avantaj ve farklılıkları aşağıda sunulmuştur. 1. Kullanıcı arayüz yazılımının sade bir yapıya sahip olması, ayarlamaların kolay olması kullanıcıya büyük kolaylık sağlamaktadır. 2. Maliyeti düşük bir web kamerası kullanılmıştır. Böylece, birçok işyerinde ve evde bilgisayara takılacak bir web kamerası ile ortam güvenliği düşük maliyetle sağlanabilecektir. 96

6 Gerçek Zamanlı Harekete Duyarlı Bir Görüntü Tanıma Sistemi 3. Mevcut güvenlik sistemlerinden farklı olarak hareketli nesne algılandığında veritabanına kayıt yapıldığı için hafıza kapasitesinin verimli bir şekilde kullanılması sağlanmıştır. 4. Ten rengi alanlar üzerindeki yüzün tespit edilmesi işleminin herhangi bir karmaşık makine öğrenmesi işlemini gerçek zamanlı olarak gerektirmemesi ve basit matematiksel işlemlerden oluşması da avantajlar arasında sayılabilir. V. KAYNAKLAR [1] G. L. Foresti, Object Recognition and Tracking for Remote Video Surveillance, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Tech., Vol.9, No.7, s , [2] P.K.M Chan., C.K Li, Motions of Multiple Objects Detection based on Video Frames, IEEE International Symposium on Consumer Electronics, Hong Kong, s.62-66, [3] D. Koller, K. Daniilidis, H.H. Nagel, Model-Based Object Tracking in Monocular Sequences of Road Traffic Scenes, International Journal of Computer Vision 10:3, s , [4] C. Stiller, J. Konrad, Estimating Motion in Image Sequence: A Tutorial on Modeling and Computation of 2D Motion, IEEE Signal Process. Mag.,vol. 16, July, s.70-91, [5] H.C. Kefeli, O. Urhan, S. Ertürk, Double stage video object segmentation by means of background registration using adaptive thresholding, Proceedings of the IEEE 13th Volume, Issue pp , [6] M. Oral, U. Deniz, Motion detection in moving pictures, Proceedings of the IEEE 13th Volume, Issue, pp , [7] M.Peker, A.Zengin, Real-Time Motion-Sensitive Image Recognition System. Scientific Research and Essays. Vol. 5(15), pp , 4 August, 2010 [8] web226/l0221.htm/. [9] B.Kurt, V. Nabiyev, Y. Bekiroğlu, Yüz İfadelerinin Tanınması, Elektrik-Elektronik-Bilgisayar Mühendisliği 12. Ulusal Kongresi,2007 [10] I. Atalay, Özyüz Yöntemi ile Yüz Tanıma, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Ünv., Fen Bilimleri Enstitüsü, [11] L. Sirovich and M. Kirby, "Low dimensional procedure for the characterization of human faces", Journal of the Optical Society of America A,4,3,pp , 1987 [12] B. Yaman, Özyüz Kullanarak Yüz Tanıma, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, [13] W. Hongcheng, Facial Recognition as a Pattern Recognition Problem Beckman Instutute, Lecture, UIUC 29 pp., 2005 [14] N. İkizler, P.Duygulu, Haber Videolari icin Yuz Bulma Yontemlerinin.Iyilestirilmesi, In Proceedings of IEEE 13. Sinyal Isleme ve Iletisim Uygulamalari Kurultayi (SIU 2005), Kayseri [15] S. Umbaugh, Computer vision and image processing fundamentals, Computer Vision and Image Processing, Prentice Hall PTR, Bernard Goodwin, [16] R. Köker,C. Öz,Y. Sarı, Hareketli cisimlerin bilgisayar görmesine dayalı hareket analizi, Elektrik-Elekrtonik-Bilgisayar Mühendisliği 9. Ulusal Kongresi, , Eylül [17] [18] L.Morgül, Yüz Görüntüsü Esaslı Biyometrik Kimlik Tanıma ve Doğrulama, Y.Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi,

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

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

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

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

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

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

Detaylı

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

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ ALGILAMA Üç temel zar ile kaplıdır. 1- Dış Zar(kornea ve Sklera) 2- Koroid 3- Retina GÖRÜNTÜ ALGILAMA ---Dış Zar İki kısımdan oluşur. Kornea ve

Detaylı

TÜRK İŞARET DİLİ TANIMA SİSTEMİ ( TURKISH SIGN LANGUAGE RECOGNITION SYSTEM )

TÜRK İŞARET DİLİ TANIMA SİSTEMİ ( TURKISH SIGN LANGUAGE RECOGNITION SYSTEM ) TÜRK İŞARET DİLİ TANIMA SİSTEMİ ( TURKISH SIGN LANGUAGE RECOGNITION SYSTEM ) Şekil 1 İşaret dili tanıma örnek ekran görüntüsü Türk İşaret Dili Tanıma projesi 2005 2006 yılının 2. döneminde Yıldız Teknik

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

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

Girdi ve Giriş Aygıtları

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

Detaylı

5 İki Boyutlu Algılayıcılar

5 İki Boyutlu Algılayıcılar 65 5 İki Boyutlu Algılayıcılar 5.1 CCD Satır Kameralar Ölçülecek büyüklük, örneğin bir telin çapı, objeye uygun bir projeksiyon ile CCD satırının ışığa duyarlı elemanı üzerine düşürülerek ölçüm yapılır.

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

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

KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ

KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ KENDĐ KENDĐNE YOL BULAN ARAÇ Projeyi Yapan : Selim Göksu Proje Yöneticisi : Prof. Dr. Tülay Yıldırım GĐRĐŞ Günümüzde, kullanılan bir takım araçların (evdeki robotlardan fabrikalardaki forkliftlere, sokaktaki

Detaylı

ANALOG VİDEO TEMELLERİ

ANALOG VİDEO TEMELLERİ ANALOG VİDEO TEMELLERİ Video sinyali; bir görüntünün kamera vasıtası ile elektriksel hale dönüştürülmesiyle oluşan sinyaldir.video sinyali ilk zamanlarda renksiz (siyah/beyaz) olarak iafade edilebilmiş

Detaylı

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme 2010-2011 Bahar Yarıyılı Ar. Gör. Dr. Ersoy Erişir 1 Konvansiyonel Görüntüleme (Fotografi) 2 Görüntü Tasarımı 3 Digital Görüntüleme 3.1 Renkler 3.2.1

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

T.C NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÇORLU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YÜZ TANIMA SİSTEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DANIŞMAN: YRD.DOÇ.DR.

T.C NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÇORLU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YÜZ TANIMA SİSTEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DANIŞMAN: YRD.DOÇ.DR. T.C NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÇORLU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ YÜZ TANIMA SİSTEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DANIŞMAN: YRD.DOÇ.DR. ERDİNÇ UZUN 1090606023-AYŞE MANDACI 1090606051-TÜLAY KARTAL 1090606052-İFFET URHAN

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

Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR

Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing Doç. Dr. Aybars UĞUR 2013 1 İçerik Görüntü ve Piksel Görüntü Türleri Görüntü İşleme Görüntü İşlemenin Amaçları Görüntü İyileştirme Görüntü Analizi

Detaylı

Mobil Cihazlarda Görüntü İşleme İçin Bir Çözüm Önerisi

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

Detaylı

Görüntü İşleme İle TFT/LCD Panellerde Kalite Kontrolü

Görüntü İşleme İle TFT/LCD Panellerde Kalite Kontrolü Görüntü İşleme İle TFT/LCD Panellerde Kalite Kontrolü Aysun Taşyapı Çelebi, Orhan Akbulut, Alp Ertürk, Oğuzhan Urhan, M. Kemal Güllü, Sarp Ertürk Kocaeli Ünivesitesi, İşaret ve Görüntü İşleme Laboratuvarı

Detaylı

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

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

Detaylı

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

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

Detaylı

MESLEKİ TERMİNOLOJİ I 1. HAFTA YAZILIM MÜH. TEMEL KAVRAMLAR

MESLEKİ TERMİNOLOJİ I 1. HAFTA YAZILIM MÜH. TEMEL KAVRAMLAR YAZILIM: SOFTWARE Yazılım (Software): Yazılım sadece bir bilgisayar programı değildir. Basılı veya elektronik ortamdaki her tür dokümanı da içeren ürün. Dokümanlar yazılım mühendislerine ve son kullanıcıya

Detaylı

GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ

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

Detaylı

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu FOTOGRAMETRİ I Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ JDF329 Fotogrametri I Ders Notu 2015-2016 Öğretim Yılı Güz Dönemi İçerik Tanımlar

Detaylı

WEB TABANLI OTOMASYON SİSTEMİ TASARIMI VE YAPIMI DESIGN AND APPLICATION OF A WEB BASED AUTOMATION SYSTEM

WEB TABANLI OTOMASYON SİSTEMİ TASARIMI VE YAPIMI DESIGN AND APPLICATION OF A WEB BASED AUTOMATION SYSTEM 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS 09), 13-15 Mayıs 2009, Karabük, Türkiye WEB TABANLI OTOMASYON SİSTEMİ TASARIMI VE YAPIMI DESIGN AND APPLICATION OF A WEB BASED AUTOMATION SYSTEM Fatih

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1

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

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

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

Detaylı

FOTOYORUMLAMA UZAKTAN ALGILAMA

FOTOYORUMLAMA UZAKTAN ALGILAMA FOTOYORUMLAMA VE UZAKTAN ALGILAMA (Photointerpretation and Remote Sensing) 1 Ders İçeriği Hava fotoğrafının tanımı Fotogrametrinin geometrik ilkeleri Fotogrametride fotoğrafik temel ilkeler Stereoskopik

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

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

Gerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi

Gerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi S Ü L E Y M A N D E M İ R E L Ü N İ V E R S İ T E S İ T E K N İ K B İ L İ M L E R M E S L E K Y Ü K S E K O K U L U S U L E Y M A N D E M I R E L U N I V E R S I T Y T E C H N I C A L S C I E N C E S V

Detaylı

SIRMA Bilgisayar Eğitim Danışmanlık San. ve Tic. Ltd. Şti Plaka Tanıma - Plaka Okuma Sistemi

SIRMA Bilgisayar Eğitim Danışmanlık San. ve Tic. Ltd. Şti Plaka Tanıma - Plaka Okuma Sistemi Plaka Tanıma - Plaka Okuma Sistemi * PTS (Plaka Tanıma Sistemi) Araçları, plakaları vasıtasıyla tanımaya yarayan bir görüntü işleme teknolojisidir. * Bu teknoloji; yetkili giriş-çıkış sistemleri, güvenlik

Detaylı

Çözümleri İÇERİK YÖNETİM SİSTEMLERİ. İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir.

Çözümleri İÇERİK YÖNETİM SİSTEMLERİ. İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir. Çözümleri İÇERİK YÖNETİM SİSTEMLERİ İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir. i-sign İçerik Yönetim Yazılımı İçerik yönetim yazılımı LCD ve LED tabanlı bilgilendirme sistemlerinde ekranlarda

Detaylı

Photoshop ta Web Sayfaları Oluşturma

Photoshop ta Web Sayfaları Oluşturma Photoshop ta Web Sayfaları Oluşturma Dilimleme Photoshop ta üzerinde çalışılan resim dosyaları, düzenlenen fotoğraflar veya tasarlanan sayfalar web ortamında kullanılmak üzere hazırlanabilir. Bir web sayfasını

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

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

Detaylı

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

TRAFİK PARAMETRELERİNİN ELDE EDİLMESİ İÇİN YENİ BİR YÖNTEM YAKLAŞIMI A NOVEL METHOD APPROACH TO OBTAIN OF TRAFFIC PARAMETERS

TRAFİK PARAMETRELERİNİN ELDE EDİLMESİ İÇİN YENİ BİR YÖNTEM YAKLAŞIMI A NOVEL METHOD APPROACH TO OBTAIN OF TRAFFIC PARAMETERS 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS 09), 13-15 Mayıs 2009, Karabük, Türkiye TRAFİK PARAMETRELERİNİN ELDE EDİLMESİ İÇİN YENİ BİR YÖNTEM YAKLAŞIMI A NOVEL METHOD APPROACH TO OBTAIN OF TRAFFIC

Detaylı

5.41. UYDU ANTENİ YÖNLENDİRME OTOMASYON PROJESİ

5.41. UYDU ANTENİ YÖNLENDİRME OTOMASYON PROJESİ 5.41. UYDU ANTENİ YÖNLİRME OTOMASYON PROJESİ Prof. Dr. Asaf VAROL avarol@firat.edu.tr GİRİŞ 1960 lı yıllardan sonra ABD ve Rusya arasında yaşanan aya adım atma yarışı uzay teknolojisinin süratle gelişmesine

Detaylı

BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ

BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ BİR OFİS İÇİN TERMAL KONFOR ANALİZİNİN HESAPLAMALI AKIŞKANLAR DİNAMİĞİ YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ VE SAYISAL ÇÖZÜMÜ Hazırlayan : Kadir ÖZDEMİR No : 4510910013 Tarih : 25.11.2014 KONULAR 1. ÖZET...2 2. GİRİŞ.........3

Detaylı

Kanonik Korelasyon Analizi ile Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Yüz Tanıma

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

Detaylı

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör.

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör. T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1 (Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK

Detaylı

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

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

Detaylı

TC KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ AR-GE LABORATUVARI DESTEKLEME PROGRAMI PROJELERİ PROJE SONUÇ RAPORU,

TC KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ AR-GE LABORATUVARI DESTEKLEME PROGRAMI PROJELERİ PROJE SONUÇ RAPORU, TC KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ AR-GE LABORATUVARI DESTEKLEME PROGRAMI PROJELERİ PROJE SONUÇ RAPORU, Laboratuvar Adı Mühendislik Fakültesi / Makine Mühendisliği Otomotiv Laboratuvarı Araştırma Konusu Buji ateşlemeli

Detaylı

VISISYS. Akıllı Görüntüleme Sistemleri

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

Detaylı

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

DSİ kapsamında oluşturulan dağınık durumdaki verilerinin düzenlenmesi, yeniden tasarlanarak tek bir coğrafi veri tabanı ortamında toplanması,

DSİ kapsamında oluşturulan dağınık durumdaki verilerinin düzenlenmesi, yeniden tasarlanarak tek bir coğrafi veri tabanı ortamında toplanması, Projenin Amacı DSİ Genel Müdürlüğünde, Bölge Vaziyet Planı çalışmaları kapsamında üretilen ve mevcut DSİ faaliyetlerini içeren CBS veri setleri ile CBS Veritabanının incelenerek yine mevcut CBS donanım,

Detaylı

Hareketli. Sistem. Sistemleri. Hareketli. Sistemi

Hareketli. Sistem. Sistemleri. Hareketli. Sistemi Sistemi tartım sistemleri birçok yapının birbirine entegre edilmesiyle oluşur. kalite kriteri sistemleri direkt olarak etkilemektedir. Bu parçaların çoğunun direkt üretimini gerçekleştirebiirnek kurulacak

Detaylı

Giyilebilir Teknolojiler ve Solar Enerjili Şapka Uygulaması

Giyilebilir Teknolojiler ve Solar Enerjili Şapka Uygulaması Giyilebilir Teknolojiler ve Solar Enerjili Şapka Uygulaması 1 Necip Fazıl Bilgin, 2 Bülent Çobanoğlu and 3 Fatih Çelik 2 Faculty of Technology, Department of Mechatronic Engineering, Sakarya University,

Detaylı

İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ

İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ IV. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 12-14 Eylül 212, Hava Harp Okulu, İstanbul İNSANSIZ HAVA ARACI PERVANELERİNİN TASARIM, ANALİZ VE TEST YETENEKLERİNİN GELİŞTİRİLMESİ Oğuz Kaan ONAY *, Javid KHALILOV,

Detaylı

HİDROLİK SİSTEMLERİN TASARIMINDA PAKET PROGRAM VE HİDROLİK MODÜLLER KULLANILARAK KOLAY BENZETİM YAPILMASI

HİDROLİK SİSTEMLERİN TASARIMINDA PAKET PROGRAM VE HİDROLİK MODÜLLER KULLANILARAK KOLAY BENZETİM YAPILMASI 49 HİDROLİK SİSTEMLERİN TASARIMINDA PAKET PROGRAM VE HİDROLİK MODÜLLER KULLANILARAK KOLAY BENZETİM YAPILMASI Tuna BALKAN M. A. Sahir ARIKAN ÖZET Bu çalışmada, hidrolik sistemlerin tasarımında hazır ticari

Detaylı

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi Kurum Adı : İstanbul Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi Proje Durumu : Tamamlandı. Projenin

Detaylı

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm

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

Detaylı

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

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

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

Detaylı

Üç Boyutlu Grafik Teknolojilerinin Mobil Öğrenme Alanı ile Bütünleştirilmesi

Üç Boyutlu Grafik Teknolojilerinin Mobil Öğrenme Alanı ile Bütünleştirilmesi Future Learning Future 2008 : e Learning Üç Boyutlu Grafik Teknolojilerinin Mobil Öğrenme Alanı ile Bütünleştirilmesi Eray HANGÜL eray.hangul@sandarta.com Tahir Emre KALAYCI tahir.kalayci@ege.edu.tr Aybars

Detaylı

24. Yazdırma ve Plot Alma

24. Yazdırma ve Plot Alma 24. Yazdırma ve Plot Alma Bu Konuda Öğrenilecekler: Yazdırma işlemini gerçekleştirmek Plot etme işlemini gerçekleştirmek PlotMaker programı ile çalışmak Projenin kağıda dökülme evresinde yazdırma ve plot

Detaylı

Kullanım Kılavuzu Milli Eğitim Bakanlığı 2010

Kullanım Kılavuzu Milli Eğitim Bakanlığı 2010 Kullanım Kılavuzu Milli Eğitim Bakanlığı 2010 Bu belge BT Sınıfı Etkinliklerinde Kullanılmak Üzere Hazırlanmıştır İÇİNDEKİLER GİRİŞ... 3 ÜYE (KAYIT) OLMA... 3 YÖNETİM PANELİ İŞLEMLERİ... 5 ŞABLON AYARLARI...

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOĞRAF/GÖRÜNTÜ KAVRAMI VE ÖZELLİKLERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ İÇERİK

Detaylı

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI Fotg.D.Bşk.lığı, yurt içi ve yurt dışı harita üretimi için uydu görüntüsü ve hava fotoğraflarından fotogrametrik yöntemlerle topoğrafya ve insan yapısı detayları

Detaylı

Bir Aracın Önünde Seyreden Aracın Uzaklığının Tek Kamera Kullanarak Tahmini

Bir Aracın Önünde Seyreden Aracın Uzaklığının Tek Kamera Kullanarak Tahmini Bir Aracın Önünde Seyreden Aracın Uzaklığının Tek Kamera Kullanarak Tahmini Mustafa Kısa * Fatih Mehmet Botsalı Selçuk Üniversitesi Selçuk Üniversitesi Konya Konya Özet Bu çalışmada, trafikte seyreden

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

Frozen-Time Eşzamanlı Fotoğraf Çekim ve Greenbox Video Oluşturma Sistemi

Frozen-Time Eşzamanlı Fotoğraf Çekim ve Greenbox Video Oluşturma Sistemi Gravi Bilişim Teknolojileri ve Danışmanlık Ltd. Şti. Frozen-Time Eşzamanlı Fotoğraf Çekim ve Greenbox Video Oluşturma Sistemi 1 Hakkımızda Gravi Bilişim Teknolojileri ve Danışmanlık Ltd. Şti., 2010 yılında

Detaylı

Canon XEED SX60. Özellikler

Canon XEED SX60. Özellikler Canon XEED SX60 Projektörler Arşiv Ürünleri XEED SX60 pırıl pırıl sunum ve filmler için parlak, yüksek kontrastlı projeksiyon sağlar. SXGA+, sessize yakın kullanım ve Ev Sineması moduyla, hem evde hem

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

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

RULMANLI VE KAYMALI YATAKLARDA SÜRTÜNME VE DİNAMİK DAVRANIŞ DENEY FÖYÜ

RULMANLI VE KAYMALI YATAKLARDA SÜRTÜNME VE DİNAMİK DAVRANIŞ DENEY FÖYÜ T.C. ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ RULMANLI VE KAYMALI YATAKLARDA SÜRTÜNME VE DİNAMİK DAVRANIŞ DENEY FÖYÜ HAZIRLAYANLAR Prof. Dr. Erdem KOÇ Arş.Gör. Mahmut

Detaylı

Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü

Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü İnovasyon Ne Demektir? Latince innovare kökünden türetilmiş yeni ve değişik bir şey yapmak anlamına gelen bir terimdir.

Detaylı

Bağıl Konum Belirleme. GPS ile Konum Belirleme

Bağıl Konum Belirleme. GPS ile Konum Belirleme Mutlak Konum Belirleme Bağıl Konum Belirleme GPS ile Konum Belirleme büroda değerlendirme (post-prosessing) gerçek zamanlı (real-time) statik hızlı statik kinematik DGPS (kod) gerçek zamanlı kinematik

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama

Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgi Sistemi AutoCAD Map İle Gerçekleştirilen Bir Uygulama Arzu Çöltekin Yıldız Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Yük. Müh. Araştırma Görevlisi 1/5 Özet Günümüzde

Detaylı

5.62. SENSÖR KONTROLLÜ OTOPARK BARĠYER OTOMASYONU

5.62. SENSÖR KONTROLLÜ OTOPARK BARĠYER OTOMASYONU 5.62. SENSÖR KONTROLLÜ OTOPARK BARĠYER OTOMASYONU Prof. Dr. Asaf VAROL Fırat Üniversitesi T.E.F. Elk. ve Bilg. Eğt Böl. asaf_varol@yahoo.com ArĢ. Gör. Ferhat BAĞÇACI Fırat Üniversitesi T.E.F. Elk. ve Bilg.

Detaylı

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

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

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 3-SOLIDWORKS İLE SKETCH

BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 3-SOLIDWORKS İLE SKETCH BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM HAFTA 3-SOLIDWORKS İLE SKETCH Bu uygulamada SolidWorks ile iki boyutlu çizim (sketch) ile ilgili komutlara değinilecek ve uygulamaları gösterilecektir. SolidWorks ile yeni doküman

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

Yaşanmış Tecrübe Paylaşımı Önce Test Et Sonra Kodla XP Pratiği

Yaşanmış Tecrübe Paylaşımı Önce Test Et Sonra Kodla XP Pratiği TBD 21. Ulusal Bilişim Kurultayı Sunumu Yaşanmış Tecrübe Paylaşımı Önce Test Et Sonra Kodla XP Pratiği Hasan ÖZKESER Bimar Bilgi İşlem Hizmetleri Aş. 5 Ekim 2004 ODTÜ Kültür ve Kongre Merkezi, Ankara 2004

Detaylı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı

Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı Akdeniz Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Tanıtımı cse@akdeniz.edu.tr Antalya, 2015 2 Özet Akdeniz Üniversitesi tanıtım filmi Neden Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisi

Detaylı

BULANIK DENETLEÇ UYUMLAMASI KULLANILAN KALMAN FİLTRESİ İLE GÖRÜNTÜ STABİLİZASYONU

BULANIK DENETLEÇ UYUMLAMASI KULLANILAN KALMAN FİLTRESİ İLE GÖRÜNTÜ STABİLİZASYONU BULANIK DENETLEÇ UYUMLAMASI KULLANILAN KALMAN FİLTRESİ İLE GÖRÜNTÜ STABİLİZASYONU M.Kemal GÜLLÜ 1 Eylem YAMAN 2 Sarp ERTÜRK 3 Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi Kocaeli

Detaylı

GÖRÜNTÜLERİN RENK UZAYI YARDIMIYLA AYRIŞTIRILMASI SEGMENTATION OF IMAGES WITH COLOR SPACE

GÖRÜNTÜLERİN RENK UZAYI YARDIMIYLA AYRIŞTIRILMASI SEGMENTATION OF IMAGES WITH COLOR SPACE İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Cilt 3, Sayı 1, 1-8, 2014 Journal of Advanced Technology Sciences Vol 3, No 1, 1-8, 2014 GÖRÜNTÜLERİN RENK UZAYI YARDIMIYLA AYRIŞTIRILMASI Recep DEMİRCİ 1 Uğur GÜVENÇ

Detaylı

YÜKSEK KAPASİTELİ YÜK HÜCRELERİNİN DOĞRULANMASI

YÜKSEK KAPASİTELİ YÜK HÜCRELERİNİN DOĞRULANMASI 295 YÜKSEK KAPASİTELİ YÜK HÜCRELERİNİN DOĞRULANMASI Besim YÜKSEL ÖZET Ölü ağırlıklarla direkt yükleme metoduyla doğrulanamayacak kadar yüksek kapasiteli yük hücrelerinin ( load cell ), endüstride direkt

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Birim BALCI 2. Doğum Tarihi : 28.07.1975 3. Unvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Birim BALCI 2. Doğum Tarihi : 28.07.1975 3. Unvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Birim BALCI 2. Doğum Tarihi : 28.07.1975 3. Unvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Teknik Eğitim, Elektronik- Bilgisayar Eğitimi Marmara Üniversitesi.

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Rapor Hazırlama Kuralları

Rapor Hazırlama Kuralları Temel Bilgiler 1. Temel Bilgiler Rapor Hazırlama Kuralları Bilgisayar programcılıüı öğrencilerinin hazırlayacakları tüm proje ve bitirme projesiraporlarını bu belgede açıklandığı biçimde hazırlamaları

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

CHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi

CHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi CHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi Sistemin yerleştirildiği kavşaklarda CHAOS ile araçların trafik ışıklarında bekleme süresini en aza indirgemektedir. Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi Dinamik kavşak

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA. Yrd. Doç. Dr. Beytullah EREN beren@sakarya.edu.tr 0264 295 5642

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA. Yrd. Doç. Dr. Beytullah EREN beren@sakarya.edu.tr 0264 295 5642 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Yrd. Doç. Dr. Beytullah EREN beren@sakarya.edu.tr 0264 295 5642 EXCEL DE GRAFİK UYGULAMA GRAFİKLER Grafikler, çok sayıda verinin ve farklı veri serileri arasındaki ilişkinin anlaşılmasını

Detaylı

MAK4061 BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM

MAK4061 BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM MAK4061 BİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM (Shell Mesh, Bearing Load,, Elastic Support, Tasarım Senaryosunda Link Value Kullanımı, Remote Load, Restraint/Reference Geometry) Shell Mesh ve Analiz: Kalınlığı az

Detaylı

(Computer Integrated Manufacturing)

(Computer Integrated Manufacturing) 1 (Computer Integrated Manufacturing) 2 1 Bilgisayarlı Sayısal Kontrol; ekipman mekanizmaların hareketlerinin doğru ve hassas biçimde gerçekleştirilmesinde bilgisayarların kullanılması, programlama ile

Detaylı

Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi TÜRKİYE 10. ENERJİ KONGRESİ ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNÜN ENERJİ TALEBİNİN MODELLENMESİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİR POLİTİKALAR

Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi TÜRKİYE 10. ENERJİ KONGRESİ ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNÜN ENERJİ TALEBİNİN MODELLENMESİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİR POLİTİKALAR Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi TÜRKİYE 1. ENERJİ KONGRESİ ULAŞTIRMA SEKTÖRÜNÜN ENERJİ TALEBİNİN MODELLENMESİ VE SÜRDÜRÜLEBİLİR POLİTİKALAR Özgür BAŞKAN, Soner HALDENBİLEN, Halim CEYLAN Pamukkale

Detaylı

İç Mimari için BIM 1. bölüm

İç Mimari için BIM 1. bölüm İç Mimari için BIM 1. bölüm BIM (Yapı Bilgi Sistemi) hakkındaki görüşler genellikle binanın dış tasarımı ve BIM in mimari tasarımın bu alanına getirdiği faydalar üzerine odaklanır. Binaların katı modelleri,

Detaylı