7 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 7 / 7
Öğe EMG sinyallerinin aşırı ögrenme makinesi ile sınıflandırılması(IEEE, 2013-06-13) Ertuğrul, Ömer Faruk; Tağluk, Mehmet Emin; Kaya, Yılmaz; Tekin, Ramazan; Batman Üniversitesi Mühendislik - Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği BölümüFrom disease detection to action assessment EMG signals are used variety of field. Miscellaneous studies have been conducted toward analysis of EMG signals. In this study some statistical features of signal were derived, the best evocative features were selected via Linear Discriminant Analysis (LDA) and feature vectors were constructed. This analytic feature vectors were classified through Extreme Learning Machine (ELM). 8 channel EMG signals recorded from 10 normal and 10 aggressive actions were used as an example. By cross-comparison of the obtained results to the ones obtained via various feature identifying methods (AR coefficients, wavelet energy and entropy) and classification methods (NB, SVM, LR, ANN, PART, Jrip, J48 and LMT) the success of the proposed method was determined.Öğe GLCM tabanlı k-nn sınıflandırıcı modeli ile avuç içi tanıma sistemi(Batman Üniversitesi, 2012-06-01) Çalışkan, Abidin; Acar, Emrullah; Kaya, YılmazK 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 EmreBu 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 Enerji̇ i̇leti̇m hatlarında Wi̇gner Vi̇lle dağılımı, gri̇ düzey eş oluşum matri̇si̇ ve örüntü tanıma yöntemleri̇ i̇le arıza anali̇zi̇(IEEE, 2012-05-30) Ertuğrul, Ömer Faruk; Tağluk, Mehmet Emin; Kaya, YılmazArtan enerji ihtiyacı, enerji iletiminin önemini artırmıştır. Enerjinin kesintisiz iletimi için arızalı iletim hattının iletim sisteminden hızla izole edilmesi gerekmektedir. Yapılan çalışmada enerji iletim hatlarında arıza ve arıza tipinin tespiti için yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Gerçek enerji iletim hattı arıza sinyallerinin Wigner-Ville zaman frekans dağılımı elde edilmiş ve bu enerji gri düzey eş oluşum matrisi üzerine transfer edilmiştir. Bu matristen arızaya özgün birtakım özellikler çıkarılmıştır. Bu özellikler istatistiksel ve yapay zeka modelleri ile sınıflandırılarak arıza tespiti yapılmıştır. Geliştirilen yöntemin sonuçları daha önce yapılan çalışmaların sonuçları ile karşılaştırılmıştır.Öğe Doküman dili tanıma için yeni bir öznitelik çıkarım yaklaşımı: İkili desenler(Gazi Üniversitesi, 2016-12-14) Kaya, Yılmaz; Ertuğrul, Ömer FarukDoğal dil işlemenin önemli alt konularından biri olan dil tanıma (DT), bir dokümanın içeriğine göre yazıldığı dili belirleme işlemidir. Bu çalışmada, karakterlerin UTF-8 değerlerini birbirleri ile karşılaştırmalar sonucu elde edilen ikili desenler kullanarak yeni bir dil tanıma yaklaşımı, bir boyutlu yerel ikili örüntüler (1B-YİÖ) önerilmiştir. Önerilen yöntem farklı sayıda dillerden oluşan metinler içeren dört veri kümesi ile test edilmiştir. 1B-YİÖ ile dokümanlardan elde edilen öznitelikler kullanılarak farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Dört veri kümesi için sınıflandırma başarıları sırası ile %86.20, %92.75, %100 ve %89.77 olarak gözlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre önerilen öznitelik çıkarım yönteminin dil tanıma için önemli örüntüler sağladığı görülmüştür.Öğe Bazi euphorbia (Euphorbiaceae) tohum türlerinin siniflandirilmasi için yerel ikili örüntüler tabanli bir bilgisayar görü sistemi(IEEE, 2013) Çalışkan, Abidin; Kaya, Yılmaz; Karabacak, OsmanBu 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 Horlama işaretlerinden uyku apnesi teşhisinde yeni bir yaklaşım: Üçlü desen yöntemi(IEEE, 2017-11-02) Kaya, Yılmaz; Sezgin, Necmettin; Ertuğrul, Ömer FarukBu çalışmada, Tıkayıcı Uyku Apnesi Sendromu (TUAS) kestirimi için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. TUAS, insan hayat konforunu etkileyen son derece ciddi bir uyku hastalığıdır. TUAS’ın teşhisi genellikle pahalı cihazlar ile uzman hekimler tarafından yapılmaktadır. Dolayısıyla TUAS gibi ciddi bir hastalığın daha erken teşhis edilerek tedavi edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada horlama işaretlerinden TUAS teşhisi için yeni bir öznitelik çıkarım yöntemi önerilmiştir. Bir (1) boyutlu üçlü desen yöntemi ile ham horlama işaretlerinden etkili öznitelikler çıkarılarak sınıflandırma yöntemleri ile teşhis işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 1B-ÜD yönteminin horlama işaretlerinden TUAS teşhisinde önemli başarı sağladığı görülmüştür. Bu çalışmada kullanılan yöntemin, uyku laboratuvarlarında kullanılabilir olması ile hastayı Polisomnografi (PSG) cihazı ile gece boyunca teste tutmadan önce uzman hekimlere bir ön test yapma şansı verebileceği düşünülmektedir.
