13 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 10 / 13
Yayın A haar classifier based call number detection and counting method for library books(IEEE, 2018-12-06) Kanburoğlu, Ali Buğra; Tek, Faik BorayCounting and organization of books in libraries is a routine and time-consuming task The task gets more complicated by misplaced books in shelves. In order to solve these problems, we propose an automated visual call number (book-id) detection and counting system in this paper. The method employs a Haar feature-based classifier from OpenCV library and cloud-based OCR system to decode characters from images. To develop and test the method, we have acquired and organized a dataset of 1000 book call numbers. The proposed method has been tested on 20 bookshelves images that contain 233 call numbers, which resulted in a true detection rate of 96% and false detection rate of 1.75 per image. For OCR step, the number of false recognized characters per call number was 0.76.Yayın Automated cell nucleus detection for large-volume electron microscopy of neural tissue(IEEE, 2014-04-29) Tek, Faik Boray; Kroeger, Thorben; Hamprecht, Fred A.; Mikula, ShawnVolumetric electron microscopy techniques, such as serial block-face electron microscopy (SBEM), generate massive amounts of image data that are used for reconstructing neural circuits. Typically, this requires time-intensive manual annotation of cells and their connections. To facilitate this analysis, we study the problem of automated detection of cell nuclei in a new SBEM dataset that contains cerebral cortex, white matter, and striatum from an adult mouse brain. The dataset was manually annotated to identify the locations of all 3309 cell nuclei in the volume. We make both dataset and annotations available here. Using a hybrid approach that combines interactive learning, morphological processing, and object level feature classification, we demonstrate automated detection of cell nuclei at 92.4% recall and 95.1% precision. These algorithms are not RAM-limited and can scale to arbitrarily large datasets.Yayın Etkileşimli öğrenme ile akciğer tomografi hacim taramalarında nodül tespiti(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016-06-20) Çam, İlker; Tek, Faik BorayBu bildiride akciğer BT taramalarında otomatik nodül tespiti yapmak üzere geliştirdigimiz yeni ve özgün bir yöntem sunulmaktadır. Önerdiğimiz yöntem, akciğer organına ve belirli bir nodül tipine bağlı kalmaksızın genelleştirilmiş bir yaklaşım sunmaktadır. Böylelikle akciğer bölütlemesine ihtiyaç duymamaktadır. Düşük doz radyasyonlu ve çeşitli tipte (katı ve kırık cam görünümlü, yüzeye ve damara ilişik) 10 mm’den küçük nodüllerden oluşan zorlu bir tarama kümesinde (Anode09) sınamalar yapılmıştır. Tarama başına ortalama 8 yanlış tespit için nodül tespit duyarlılığı %52’dir. Yarışmada ilk altıya giren algoritmalarla karşılaştırılabilir düzeydedir.Yayın Ground plane detection using an RGB-D sensor(Springer, 2014-10-27) Kırcalı, Doğan; Tek, Faik BorayGround plane detection is essential for successful navigation of vision based mobile robots. We introduce a very simple but robust ground plane detection method based on depth information obtained using anRGB-Depth sensor. We present two different variations of the method: the simplest one is robust in setups where the sensor pitch angle is fixed and has no roll, whereas the second one can handle changes in pitch and roll angles. Our comparisons show that our approach performs better than the vertical disparity approach. It produces accurate ground plane-obstacle segmentation for difficult scenes, which include many obstacles, different floor surfaces, stairs, and narrow corridors.Yayın Programlamaya giriş dersi öğrencilerinin öz yeterlilik algıları ve derse yönelik tutumlarının cinsiyet ve eğitim diline göre incelenmesi(IEEE, 2017-10-31) Deveci, Ezgi; Aydın, Damla; Benli, Kristin Surpuhi; Tek, Faik BorayBu araştırmanın amacı F.M.V. Işık Üniversitesi Mühendislik Fakültesinde öğrenim gören öğrencilerin genel öz-yeterlilik algılarının ve Programlamaya Giriş(CSE101) dersine yönelik tutumlarının; cinsiyet ve eğitim aldıkları programın diline (Türkçe-İngilizce) göre incelenmesidir. Araştırmaya 40 kadın ve 74 erkek olmak üzere toplam 114 üniversite öğrencisi katılmıştır. Öğrencilerin öz yeterlilik algılarını ölçmek için Genel Öz Yeterlilik ölçeği kullanılmış, ders sonucunu (başarı ve başarısızlık) değerlendirmeleri için açık uçlu sorular sorulmuş ve yaş, cinsiyet gibi temel demografik bilgileri alınmıştır. Açık uçlu sorular niteliksel (kalitatif) analiz yöntemi ile incelenmiştir. Yapılan niceliksel analiz sonucunda öğrencilerin genel öz-yeterlilik puanları ile genel not ortalaması arasında anlamlı, CSE101 dersi dönem sonu not ortalaması arasında ise anlamsız bir ili ki olduğu bulgulanmıştır. Ayrıca öğrencilerin öz-yeterlilik puanlarının cinsiyete ve eğitim aldıkları dile göre (Türkçe-İngilizce) değişmediği görülmüştür. Öğrencilerin motivasyon puanları da eğitim aldıkları dile göre farklılaşmamaktadır. Niteliksel analiz bulgularına göre ise öğrencilerin verdiği cevapların yüzde sıklık değerlerinin cinsiyetleri açısından değiştiği görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçları özellikle öğrencilerin derse yönelik tutumlarında cinsiyet açısından bir farklılık olduğunu göstermesi ile mühendislik programlama eğitiminde öğrenci başarısını yordayan değişkenlerin tespit edilmesi sürecine katkı sağlaması beklenmektedir.Yayın Forecasting and analysis of domestic solid waste generation in districts of istanbul with support vector regression(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020-10-12) Özçelik, Şuayb Talha; Tek, Faik BorayWaste planning is essential for large and developing cities such as Istanbul. In this report, we perform data analysis on "Waste Amount Based on District, Year and Waste Type"dataset shared by Istanbul Metropolitan Municipality. After analyzing the waste of the districts, we used support vector regression (SVR) to forecast the waste amounts for the coming years. The analysis has shown an overall increasing trend in the waste generation, although it dropped in 2019. The SVR predicts that the most waste generating district will be Küçükçekmece in the coming years.Yayın Microsoft Kinect Sensörü kullanarak zemin düzlemi algılama(IEEE, 2013-06-13) Kırcalı, Doğan; Tek, Faik Boray; İyidir, İbrahim KamilGörüntü işleme tabanlı mobil robotların başarılı navigasyonu için zemin düzlemi algılama esastır. Bu bildiride Kinect derinlik sensöründen elde edilen derinlik bilgisine dayalı yeni ve gürbüz bir zemin düzlemi algılama algoritması önerilmektedir. Literatürdeki benzer yöntemlerin aksine, zemin düzleminin sahnedeki en büyük alan olduğunu varsayılmamaktadır. Yöntemimiz sensörün yeri görüş açısının sabit olduğu veya değişken olabileceği iki farklı durum için iki değişik algoritma halinde sunulmaktadır. Yaptığımız deneylerde her iki durum için önerdiğimiz algoritmaların oldukça başarılı olduğu gösterilmektedir.Yayın Uyarlanır yerel bağlı katman kullanan dikkat tabanlı derin ağ ile sesli komut tanıma(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020-10-05) Turkan, Yasemin; Tek, Faik BoraySesli komut tanıma insan-makine ara yüzüyle ilişkili aktif bir araştırma konusudur. Dikkat tabanlı derin ağlar ile bu tür problemler başarılı bir şekilde çözülebilmektedir. Bu çalışmada, var olan bir dikkat tabanlı derin ağ yöntemi, uyarlanır yerel bağlı (odaklanan) katman kullanılarak daha da geliştirilmiştir. Orijinal yönteminde sınandığı Google ve Kaggle sesli komut veri setlerinde karşılaştırmalı olarak yapılan deneylerde önerdiğimiz uyarlanır yerel bağlı katman kullanan dikkat tabanlı ağın tanıma doğruluğunu %2.6 oranında iyileştirdiği gözlemledik.Yayın Web service translating content into Turkish sign language(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020-10-12) Gümüşçekiçci, Gizem; Ezerceli, Özay; Tek, Faik BorayThe essential communication tool for people with hearing loss is sign language. It is way more efficient for their communication. Existing systems for translating the text into sign language are offline and not practical. In this study, we propose a web service-based solution for online translation of content into Turkish Sign Language. We implemented the system and tested it using 32 sentences of 189 words as inputs. The correct word translation rate was 81.74% for the media or audio inputs and the correct word translation for the text inputs was 81.09% The results show the feasibility of the solution and the potential for improvements.Yayın Malaria parasite detection with deep transfer learning(IEEE, 2018-12-06) Var, Esra; Tek, Faik BorayThis study aims to automatically detect malaria parasites (Plasmodium sp) on images taken from Giemsa stained blood smears. Deep learning methods provide limited performance when sample size is low. In transfer learning, visual features are learned from large general data sets, and problem-specific classification problem can be solved successfully in restricted problem specific data sets. In this study, we apply transfer learning method to detect and classify malaria parasites. We use a popular pre-trained CNN model VGG19. We trained the model for 20 epoch on 1428 P Vivax, 1425 P Ovule, 1446 E Falciparum, 1450 P Malariae and 1440 non-parasite samples. The transfer learning model achieves %80, %83, %86, %75 precision and 83%, 86%, 86%, 79% f-measure on 19 test images.
