3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Öğe Laws doku enerji ölçümü tabanli k-NN siniflandirici modeli ile iris tanima sistemi(IEEE, 20013-06-13) Acar, Emrullah; Özerdem, Mehmet SiraçBiyometrik tanıma teknolojisi genellikle çok pahallı ve son derece önemli güvenlik uygulamaları ile ilişkili olmuştur.İris tanıma sistemi, etkili biyometrik tanımasistemlerinden biridir. Bu çalışmada, farklı insanlardan elde edilen gözimgelerininiçerdiği irisdokuözelliklerinegörekişilerin tanınmasıamaçlanmıştır. İmgeler CASIAiris veritabanındanelde edilmiştir. İmge dokusuna duyarlı yeni yöntemlerdenbiri olanLawsDoku Enerji Ölçümü (Laws TEM) kullanılarak, iris dokusunun belirli yerelalanlarındanöznitelik vektörleri elde edilmiştir. kEn Yakın Komşu (k-NN) sınıflandırıcıparametrelerinden komşu sayısı(k) farklı değerlerde alınarak, elde edilen öznitelik vektörleri k-NN sınıflandırıcısı ile ayrıştırılmıştır. Farklı komşu sayılarına göre sisteminperformans değerlerikarşılaştırılmıştır. Sonuç olarak en yüksek ortalama performans,k-NNsınıflandırıcısınınk=1ve 2komşularıyapısında % 80.74olarak gözlemlenmiştir.Öğe Kızıltepe tarımsal alan i̇mgeleri̇ni̇n gabor dalgacik dönüşümü i̇le sınıflandırılması(IEEE, 2012-05-30) Acar, Emrullah; Özerdem, Mehmet SiraçBu çalışmada, Kızıltepe (Mardin) tarım alanlarına ilişkin imgelerin, bitkinin farklı gelişim dönemlerine (ekim dönemi, az gelişmiş dönem, tam gelişmiş dönem ve hasat dönemi) göre sınıflandırılması amaçlanmıştır. İmgeler TARİT (Tarımsal Rekolte İzleme ve Tahmin Sistemi) projesi kapsamında kurulan istasyonlardan elde edilmiştir. İmge dokusuna duyarlı olan yöntemlerden Gabor Dalgacık Dönüşümü (GDD) kullanılarak, ürünün gelişim sürecine ilişkin imgelerin öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Bu yöntem ile elde edilen öznitelik vektörleri ayrı ayrı sınıflandırıcılarda test edilerek, elde edilen performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Sınıflandırıcı olarak Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ve k-En Yakın Komşu (k-NN) yöntemleri kullanılmıştır. Sonuç olarak en yüksek ortalama performans, MLP sinir ağının 24-35-4 ağ yapısında % 98.01 olarak gözlemlenmiştir.Öğe Saldırgan hareketlerine ilişkin EMG işaretlerinin AR tabanlı k-NN ile sınıflandırılması(IEEE, 2014-06-12) Acar, Emrullah; Özerdem, Mehmet SiraçEMG işaret işleme teknolojisi protez kontrolü, klinik tıp ve spor bilimi gibi uygulama alanlarında etkili olmuştur. Bu çalışmada, farklı bireylere ait saldırgan iki harekete ilişkin EMG işaretlerinden elde edilen öznitelik vektörlerine göre, hareketlerin sınıflandırılması amaçlanmıştır. İşaretler UCI veri tabanından elde edilmiştir. EMG işaretlerinin güç spektral yoğunluk (PSD) kestirimi, parametrik yöntemlerden AR Burg Yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Daha sonra, bu işaretlerin PSD haritalarına belirli istatiksel yöntemler uygulanarak, bu işaretlerin öznitelik vektörleri çıkarılmıştır. Bu yöntem ile elde edilen öznitelik vektörleri farklı k-NN sınıflandırıcısının girişlerine verilerek, sistemin performans değerleri karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak en yüksek ortalama performans, k-NN sınıflandırıcısının k=7, 9 ve 10 komşularında % 97.92 olarak gözlemlenmiştir
