Filtreler

2013 - 20185
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Çalışkan, Abidin × İndeks: Web of Science ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 5 / 5
  • Küçük Resim
    Öğe
    Dalgacık dönüşümü tabanlı parmak izi tanıma
    (IEEE, 2015-06-19) Çalışkan, Abidin; Ertuğrul, Ömer Faruk
    Bir biyometrik sistem, bir bireyin sahip olduğu karakteristik veya eşsiz özniteliğe dayalı olarak otomatik tanımlamayı sağlar. Parmak izi, günümüzde birçok alanda geniş bir kullanım alanına sahip bir biyometrik sistemdir. Özellikle insan kimliğinin doğrulanması ve tespit edilmesinde kullanılan parmak izi, erişim için geleneksel olarak kullanılan yöntemlere göre daha güvenilirdir. Bu çalışmada, Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı parmak izi tanıma sistemi gerçekleştirilmiştir. Gri seviye parmak izi imgelerinden dalgacık öznitelikleri çıkarılmıştır. Son olarak, parmak izi imgelerinin tanınmasında k en yakın komşuluk sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Önerilen algoritma, PolyU yüksek çözünürlüklü parmak izi veri tabanı görüntüleri üzerinde test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin mevcut metotların doğruluğunu arttırabildiğini göstermiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Polen görüntülerinin yapısal özellikler ile sınıflandırılması
    (IEEE, 2013) Çalışkan, Abidin; Kaya, Yılmaz; Erez, Mehmet Emre
    Bu çalışmada, bitkilere ait polen tanelerini bir uzman kişinin yardımına ihtiyaç duymadan farklı taksonomik kategorilere ayıran bir bilgisayarla görü sistemi geliştirilmiştir. Polen taneleri üç boyutlu karmaşık bir yapıya sahip olmalarına rağmen birbirlerinden ayırt edilebilir özellikler taşırlar. Çalışmada polen görüntülerin sınıflandırılması için yerel kenar örüntüler (YKÖ) kullanılmıştır. Önerilen sistem 3 aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada polen görüntülerine Sobel kenar algoritması uygulanarak yapısal özelliklerin belirgin olduğu yeni görüntüler elde edilmiştir. İkinci aşamada yeni görüntülerden YKÖ elde edilmiş, son aşamada ise elde edilen özellikler ile makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. YKÖ ile %98,48 gibi önemli bir sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Bazi euphorbia (Euphorbiaceae) tohum türlerinin siniflandirilmasi için yerel ikili örüntüler tabanli bir bilgisayar görü sistemi
    (IEEE, 2013) Çalışkan, Abidin; Kaya, Yılmaz; Karabacak, Osman
    Bu çalışmada tohum görüntülerin sınıflandırılması için bir bilgisayar görü sistemi önerilmiştir. Sayısal tohum görüntülerinden elde edilen yerel ikili tekdüze örüntüler kullanılarak tohum sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada 240 (120 eğitim ve 120 test) tohum görüntüsü kullanıldı. Öncelikle eğitim setindeki her tohum türü için ortalama tekdüze histogramlar (tohum türü sınıfları) elde edildi. Daha sonra test setindeki her tohum için LBP histogramı üretilip ve tohum türü sınıflarına ait histogramlar ile karşılaştırılarak en yakın komşuluk yöntemi ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirildi. Tohum örnekleri arasındaki uzaklıkların hesaplanmasında ise Öklit uzaklığı, hata kareler toplamı, histogram kesişimi ölçütü ve Chi-kare istatistiği kullanıldı. Önerilen yöntem ile tohum görüntülerin %95,83 doğru teşhis edilmiştir. Sonuç olarak tohumların yüzey şekilleri taksonomik ilişkilerin belirlenmesi açısından önemli desen bilgileri barındırdığından bilgisayar görü sistemleri tohum türünün tanımlanmasında önemli avantajlar sağlayacağı öngörülmektedir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    An efficient noisy pixels detection model for CT images using extreme learning machines
    (Sveuciliste Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, 2018-06) Çalışkan, Abidin; Çevik, Ulus
    In this study, a new and rapid hidden resource decomposition method has been proposed to determine noisy pixels by adopting the extreme learning machines (ELM) method. The goal of this method is not only to determine noisy pixels, but also to protect critical structural information that can be used for disease diagnosis. In order to facilitate the diagnosis and also the treatment of patients in medicine, two-dimensional (2-D) images were calculated tomography (CT) which is obtained using medical imaging techniques. Utilizing a large number of CT images, promising results have been obtained from these experiments. The proposed method has shown a significant improvement on mean squared error and peak signal-to-noise ratio. The experimental results indicate that the proposed method is statistically efficient, and it has a good performance with a high learning speed. In the experiments, the results demonstrated that remarkable successive rates were obtained through the ELM method.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Gabor dalgacık dönüşümü kullanarak avuç içi tanıma
    (IEEE, 2013-06-13) Çalışkan, Abidin; Ergen, Burhan
    Avuç içi tanıma sistemi, güvenilir ve doğru bir biyometrik tanıma sistemi olarak kabul edilir. Biyometrik yaklaşımlı avuç içi tanıma sistemi, diğer modellerle karşılaştırıldığında yeni bir biyometrik özellik olduğundan son zamanlarda araştırmacıların ilgisini çekmektedir. Bu çalışmada, Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı avuç içi tanıma sistemi geliştirilmiştir. İlk olarak, özellik çıkarımın da görüntü uyumunu kolaylaştırmak için koordinat sistemi belirlenmiştir. Sonra, ilgilenilen bölge avuç içi imgesinden alınmıştır. Geliştirilen sistem ile ilgilenilen bölgenin özellikleri çıkartılmış ve Çok katmanlı algılayıcı sınıflandırıcısına verilmiştir.