Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 10 / 13
  • 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.
  • Öğe
    GLCM tabanlı k-nn sınıflandırıcı modeli ile avuç içi tanıma sistemi
    (Batman Üniversitesi, 2012-06-01) Çalışkan, Abidin; Acar, Emrullah; Kaya, Yılmaz
    K en yakın komşuluk algoritması, sınıflandırma problemini çözen bir algoritmadır. Sınıflandırma, yeni bir imgenin özniteliklerini inceleme ve bu imgeyi önceden tanımlanmış bir sınıfa atamaktır. Önemli olan, her bir sınıfın özelliklerinin önceden belirlenmiş olmasıdır.Bu çalışmada Hongkong Politeknik Üniversitesi veritabanına ait avuç içi imgeleri kullanılmıştır. El imgeleri ön işlemden geçirildikten sonra avuç içi imgeleri elde edilmiştir. Gri seviye eş oluşum matrisi (GLCM) metodu kullanılarak her bir imgeden öz nitelik parametreleri elde edilmiştir. Bu parametreler k en yakın komşuluk algoritması (k-NN) sınıflandırıcısının girişine verilerek performansı en iyi sistem tasarlanmıştır. Sonuç olarak en iyi performans k=1 komşuluk yapısında % 91.4 olarak gözlemlenmiştir.
  • 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.
  • Öğe
    Biometric systems and hand based biometric recognition characteristics
    (Fırat Üniversitesi, 2011) Çalışkan, Abidin; Ergen, Burhan
    A biometric system provides automatic identification of an individual based on a unique feature or characteristic possessed by the individual. Palmprint recognition is regarded as the reliable and accurate biometric identification system available. In this work, a analysis of biometric technologies has been realized and a palmprint recognition system has been researched. Viewed in the palm of biometric approaches, compared to other models because it is a new handheld biometric feature recognition systems has recently attracted the attention of researchers.
  • Öğe
    Örüntü tanımada hopfield ağının kullanılması
    (Batman Üniversitesi, 2012) Sezgin, Necmettin; Tekin, Ramazan; Çalışkan, Abidin
    Bilgisayar teknolojisinin hızlı bir şekilde gelişmesi akıllı sistemlerin insan yaşamının birçok alanında kullanılmasını artırmıştır. Bu alanlardan birisi de alfa nümerik karakterlerin otomatik olarak doğru bir şekilde tanınması, istenen bir objenin tespit edilmesi ve seçilmesidir. Hopfield ağı, gürültülü veya bozuk olan desenin kısmi ipuçlarından ve önceden depolanmış desenlerden yararlanarak bu deseni düzeltebilen karakteristik bir yapıya sahiptir. Bu süreçte ağ, girdi örüntüsünde yapılan her ufak değişimin ardından örüntü enerjisini yeniden hesaplayarak morfolojik dönüşümünün kontrolünü sağlar ve bu örüntünün daha önce öğrendiği başka bir örüntüye yakınsamasını zorlar. Bu benzetişim işlemi, enerjideki değişkenlik durağan olana dek sürer. Nesnelerin otomatik olarak tanınması, seçilmesi ve işlenmesi gibi işlemden sorumlu bir ağın kullanıldığı akıllı sistemler özellikle robotik alanında önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada Hopfield ağ yapısını kullanarak örüntü tanıyan bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır.
  • Öğe
    Bulut bilişimde kripto para madenciliği
    (Batman Üniversitesi, 2018) Çalışkan, Abidin; Çelebi, Selahattin Barış; Karaman, Ömer Ali; Emiroğlu, Bülent Gürsel
  • Öğe
    GRI seviye eş-oluşum matrisi tabanlı avuç içi tanıma sistemi
    (IEEE, 2014-06-12) Çalışkan, Abidin; Ergen, Burhan
    Bir biyometrik sistem, bireyleri sahip oldukları karakteristik veya eşsiz bir özelliğe dayalı olarak otomatik tanımlamayı sağlar. Avuç içi biyometri sistemi, sahip olduğu avantajlar nedeniyle biyometrik tanıma sistemleri arasında önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada, doku tipi imge tanılamada başarılı sonuçlar veren Gri Seviye Eş-Oluşum Matrisi tabanlı avuç içi tanıma sistemi önerilmiştir. İlk olarak, özellik çıkarımında görüntü uyumunu kolaylaştırmak için koordinat sistemi belirlenmiştir. Sonra, ilgilenilen bölge avuç içi imgesinden alınmıştır. Geliştirilen sistem ile ilgilenilen bölgenin özellikleri belirlenmiş ve tanıma için sınıflandırıcıya verilmiştir.
  • 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.
  • Öğe
    Parmak izi tanıma tekniklerine genel bir bakış
    (Batman Üniversitesi, 2018) Çalışkan, Abidin; Budak, Cafer; Acar, Emrullah
  • Öğe
    2B ve 3B medikal görüntülerde gürültü temizleme tekniklerinin karşılaştırmalı incelenmesi
    (Batman Üniversitesi, 2018) Çalışkan, Abidin; Çevik, Ulus; Acar, Emrullah