Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
Bölüm: Fen Bilimleri Enstitüsü
ÇALIŞMA ALANLARI
YÜKSEK LİSANS VE DOKTORA ÖĞRENCİLERİ
MEHMET AKTUKMAK (2013)
FPGA implementation of real time digital video superresolution for infrared cameras Kızılötesi kameralar için gerçek zamanlı sayısal video süper çözünürlük FPGA uygulaması
Günümüzde, üretim teknolojisinden dolayı kızılötesi kameralardan alınan görüntülerin kalitesi diğer kameralardan alınanlara göre düşük olmaktadır. Bu yüzden görüntü iyileştirme işlemleri bu kameralar için daha önemli bir hale gelmektedir. Süper çözünürlük bu problemin çözümü için iyi bir yaklaşımdır. Genel olarak, kızılötesi kamera kullanan sistemler video işlemlerinin gerçek zamanlı yapılmasına gereksinim duymaktadır. Bu yüzden uygun bir yaklaşım seçilmeli ve gerçek zamanlı çalışacak şekilde gerçeklenmelidir. Bu durumda hesaplama yükü ve işlem süresi önemli hale gelmektedir. FPGA’ler bu tip işler için uygun donanımsal elementlerdir. Süper çözünürlük, global hareket tahmini ve yüksek çözünürlüklü görüntü oluşturma kısımları olarak iki kısımdan oluşur. Hareket tahmin kısmı için literatürde bulunan PM isimli uygun bir algoritma seçilir ve gerçek zamanlı olarak gerçeklenir. Yüksek çözünürlüklü görüntü oluşturma kısmı için ise literatürdeki POCS, MLE, MAP and LMS isimli temel algoritmalardan bazıları için FPGA yapıları önerilir ve performans, kaynak kullanımı ve zamanlama kriterleri tartışılır. Bu algoritmalardan en verimli olanı seçilir ve FPGA’da gerçeklenir.
MAHİR ÖZTÜRK (2013)
Markov random field based road network extraction from high resolution satellite images Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden Markov rastgele alan bazlı yol ağı çıkarımı
Yol Ağları kırsal ve kentsel planlama, altyapı planlaması, taşımacılık yönetimi, araç navigasyon sistemleri gibi çeşitli uygulamalarda önemli bir rol oynamaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemleri’nin (CBS) yol veritabanı güncellenmesi genellikle uygu görüntülerinden yolların manuel çıkarımı ile yapılmaktadır. Ancak bu işlem zaman alıcı ve yoğun emek gerektiren bir süreçtir. Mevcut literatürde, yolları çıkarımı işlemini otomatikleştirme amacıyla yayınlanmış çok sayıda araştırma vardır. Ancak, otomatik işlemler bazı hatalı ve eksik sonuçlar üretmekte ve hala insan müdahalesini zorunlu kılmaktadır. Bu araştırmanın amacı, yüksek çözünürlüklü multi-spektral uydu görüntülerden yol ağının çıkarılması için bir yöntem önererek varolan yöntemlerin doğruluğunu geliştirmektir. Önerilen yöntem Tek Sınıf Destek Vektör Makineleri ve Gauss Karışım Modelleri sınıflandırıcıları kullanarak görüntülerin spektral sınıflandırılması ile başlar. Daha sonra sınıflandırma işleminin sonuçlarını iyileştirmek amacıyla önerilen iteratif şablon eşleme filtresi uygulanır. K-medyan kümeleme algoritması ile çıkarılan muhtemel yolların orta noktaları tespit edilir. Nihai yol ağı Markof Rasgele Alanı yöntemi kullanılarak çıkartılır. Yol çıkarım algorithmasının sonuçları bir dizi kalite metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir.
TOLGA İNAN (2011)
3D face recognition with local shape descriptors Yerel şekil betimleyiciler ile üç boyutlu yüz tanıma
Bu tezde, üç boyutlu yüz tanıma için iki ayrı yaklaşım sunulmuştur. Birinci yaklaşımda, jenerik bir yüz modeli insan yüzüne oturtulmuştur. Yerel şekil betimleyicileri, jenerik yüz modelinin düğüm noktalarına yerleştirilmiştir. Düğüm noktalarındaki ayırıcı yerel şekil betimleyiciler seçilmiş ve yüz tanıma sistemine girdi olarak verilmiştir. İkinci yaklaşımda ise; yüz üzerinde düzgün dağılmış noktalarda yerel şekil betimleyicileri hesaplanmıştır. Hesaplanan yerel şekil betimleyiciler arasından tanıma süreci için ayırıcı olan seçilmiş ve üç boyutlu yüz tanıma için kullanılmıştır. İki yaklaşım da genel kabul görmüş FRGCv2.0 veritabanı ve deney protokolü ile test edilmiştir. Raporlanan sonuçlar literatürdeki sonuçlardan daha iyidir. İfadeli ve ifadesiz yüzler için de tanıma performansları raporlanmıştır.
ASİL YILDIRIM (2010)
Analysis and classification of spelling paradigm EEG data and an attempt for optimization of channels used Heceleme paradigması EEG verisinin analizi ve sınıflandırılması ve en uygun kanalların kullanılması üzerine bir çalışma
Beyin Bilgisayar Arayüzleri (BBA) sadece beyin sinyalleri kullanılarak cihazların kontrol edilmesi için geliştirilen sistemlerdir. BBA sistemlerinde kontrol edilecek cihazlardaki değişik eylemler için kullanıcı tarafından farklı zihinsel aktiviteler gerçekleştirilmektedir. Heceleme Paradigması, kafa derisinin çeşitli noktalarına tutturulmuş kanal elektrotlarıyla kaydedilen P300 sinyaller kullanılarak bulunan harfleri bir araya getirerek kelimeleri oluşturmayı amaçlayan bir BBA uygulamasıdır. Harf tanımasındaki hata oranlarının azaltılması ve harf tanıma hızının arttırılması Heceleme Paradigması açısından çok önemlidir. Bu şekilde engellilerin bu uygulamayı kullanarak isteklerini daha kolay bir biçimde ifade etmeleri mümkündür. Bu tezde analizlerde sınıflandırma yöntemi olarak iki farklı metot, Destek Vektör Makinesi (DVM) ve AdaBoost, kullanılmıştır. AdaBoost zayıf sınıflandırıcısı olarak Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları kullanılmıştır. Zaman alanına ek olarak zaman-frekans alanında da uyarıyla tetiklenen P300 geriliminin karakteristiği analiz edilmiştir. Zaman alanındaki sinyallerin zaman-frekans alanına çevrilmesi için Wigner-Ville Dağılımı kullanılmıştır. Zaman alanında sınıflandırma sonuçlarının daha iyi çıktığı gözlemlenmiştir. Bundan başka, P300 sinyallerini en az hata oranı ile modelleyen en uygun kanal alt kümesi araştırılmıştır. Hem DVM hem de AdaBoost kullanan bir kanal seçme metodu önerilmiştir. Bu metot ile zaman alanında 12 kanal seçimi yapılmıştır. Ayrıca, Ana Bileşen Analizi (ABA) ve AdaBoost yöntemleri ile boyut azaltmanın etkileri incelenmiştir.