7 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 7 / 7
Öğe A novel approach for spam email detection based on shifted binary patterns(Wiley-Blackwell, 2016-01-11) Kaya, Yılmaz; Ertuğrul, Ömer FarukAdvances in communication allow people flexibility to communicate in various ways. Electronic mail (email) is one of the most used communication methods for personal or business purposes. However, it brings one of the most tackling issues, called spam email, which also raises concerns about data safety. Thus, the requirement of detecting spams is crucial for keeping the users safe and saving them from the waste of time while tackling those issues. In this study, an effective approach based on the probability of the usage of the characters that has similar orders with respect to their UTF-8 value by employing shifted one-dimensional local binary pattern (shifted-1D-LBP) was used to extract quantitative features from emails for spam email detection. Shifted-1D-LBP, which can be described as an ordered set of binary comparisons of the center value with its neighboring values, is a content-based approach to spam detection with low-level information. To validate the performance of the proposed approach, three benchmark corpora, Spamassasian, Ling-Spam, and TREC email corpuses, were used. The average classification accuracies of the proposed approach were 92.34%, 92.57%, and 95.15%, respectively. Analysis and promising experimental results indicated that the proposed approach was a very competitive feature extraction method in spam email filtering.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 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 A basic and brief scheme of an application of a machine learning process(Batman Üniversitesi, 2017) Ertuğrul, Ömer Faruk; Tağluk, Mehmet Emin; Kaya, YılmazMachine learning methods are powerful tools in modeling systems or extracting knowledge about a phenomenon from samples. This paper is written in order to make the process of machine learning clearer. Therefore, the reason behind the usage of each stage of this process was given briefly. Later, Highleyman dataset was employed in tests in ML methods.Öğe A novel feature extraction approach in SMS spam filtering for mobile communication: one-dimensional ternary patterns(Wiley-Blackwell, 2016-10-19) Kaya, Yılmaz; Ertuğrul, Ömer FarukThe importance and utilization of mobile communication are increasing day by day, and the short message service (SMS) is one of them. Although SMS is a widely used communication way, it brings together a major problem, which is SMS spam messages. SMS spams do not only use vain in the mobile communication traffic but also disturb users. Based on this fact, blacklisting methods, statistical methods which are built on the frequency of occurrence of words or characters, and machine learning methods have been employed. Because punishments and legal laws are not enough to solve this problem and the Group Special Mobile number of SMS spam can easily be changed, a content-based approach must be proposed. Content-based methods showed high success in spam e-mail filtering, but it is hard in the SMS spam filtering because SMS messages are extremely short and generally contains many abbreviations. In this study, an image processing method, local ternary pattern was improved to extract features from SMS messages in the feature extraction stage. In the proposed one-dimensional ternary patterns, firstly, text message was converted to their UTF-8 values. Later, each character (its UTF-8 value) in the message was compared with its neighbors. Two different feature sets were extracted from the results of these comparisons. Finally, some machine learning methods were employed to classify these features. In order to validate the proposed approach, three different SMS corpora were used. The achieved accuracies and other employee performance measures showed that the proposed approach, one-dimensional ternary patterns, can be effectively employed in SMS spam filtering.
