3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Öğe Dalgacık dönüşümü tabanlı parmak izi tanıma(IEEE, 2015-06-19) Çalışkan, Abidin; Ertuğrul, Ömer FarukBir 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 Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı yapay sinir ağı modeli ile zambak yaprağı imgelerinde pas hastalıklarının tespiti(Batman Üniversitesi, 2012-06-01) Acar, Emrullah; Çalışkan, Abidin; Sezgin, NecmettinBitkilerdeki hastalıklar, hasadı ve dolayısıyla verimi etkilemektedir. Hastalıkların önceden kestirilmesi, çiftçilerin alacağı önlemler ile verimi artıracaktır. Verimi etkileyen önemli hastalıkların başında pas hastalığı gelmektedir. Bu çalışmada bitki örneği olarak, zirai uygulamalarla ilgili farklı zirai sitelerden bir uzman yardımıyla elde edilmiş zambak çiçeği yaprak imgeleri kullanılmış olup, Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı yapay sinir ağı modeli ile pas hastalığını tespit eden bir sistem tasarlanmıştır. İlk aşamada, imgelere ilişkin Gabor dalgacık dönüşümü kullanılarak her bir sayısal imgeden ayrı bir özellik matrisi elde edilip, matrislerin ortalama, standart sapma ve entropi gibi istatistiksel değerleri hesaplanmıştır. Bu değerler öznitelik vektörüne eklenerek, her bir imge için bir öznitelik vektörü oluşturulmuştur. İkinci aşamada, Gabor dalgacık dönüşümü tabanlı öznitelik vektörleri yapay sinir ağı modelinin girişine verilerek sınıflandırma için performansı en iyi ağ yapısı belirlenmeye çalışılmıştır. Zambak çiçeği yaprak imgeleri iki (1-sağlıklı, 2- hastalıklı) grupta sınıflandırılmış olup sınıflandırma çalışmaları sonucunda, en iyi ortalama performansa %80,00 başarı ile yapay sinir ağı modelinin (3-25-1) ağ yapısında ulaştığı gözlemlenmiştir.Öğe Gabor dalgacık dönüşümü kullanarak avuç içi tanıma(IEEE, 2013-06-13) Çalışkan, Abidin; Ergen, BurhanAvuç 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.
