Filtreler

2003 - 200912010 - 20142
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

İndeks: Conference Proceedings Citation Index – Science (CPCI-S) × Konu: Cellular neural nets ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Yayın
    New criteria for the existence of stable equilibrium points in nonsymmetric cellular neural networks
    (IEEE, 2003) Özcan, Neyir; Arık, Sabri; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat
    A new criteria for the existence of stable equilibrium points in nonsymmetric cellular neural networks (CNN) was presented. It was shown that the results obtained can be used to derive some complete stability conditions for some special classes of CNNs such as positive cell-linking CNNs, opposite-sign CNNs and dominant-template CNNs. The model of the CNN whose dynamical behavior was described by the state equations was discussed.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Design of a third generation real-time cellular neural network emulator
    (IEEE, 2014) Yıldız, Nerhun; Cesur, Evren; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat
    In this paper, the features of the next generation Real-Time Cellular Neural Network Processor (RTCNNP-v3) are discussed. The RTCNNP-v2 structure is the only CNN implementation that is reported to be capable of processing full-HD 1080p@60 (1920 x 1080 resolution at 60 Hz frame rate) video images in real-time, due to its fully-pipelined architecture, however, it has some weaknesses like the inability to divide the processing in spatial domain, record and recall intermediate results to an external memory and has some issues in its internal memory coding. Those shortcomings are to be addressed in the next design of our CNN emulator - RTCNNP-v3, which will increase the range of applications and enable the implementation to match the requirements of the cutting-edge movie production technologies like UHD (4K) and the future FUHD (8K).
  • Küçük Resim
    Yayın
    Hücresel sinir ağları kullanılarak el yazısı karakter tanıma uygulaması
    (IEEE, 2013-06-13) Çalık, Nurullah; Cesur, Evren; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat
    El yazısı karakter tanıma, örüntü tanımanın önemli alanlarından biridir. Bu alanın kapsamında önemli belgelerin , arşivlerin ve diğer yazılı metinlerin sayısal ortamlara aktarılması yada yazıcının tanınması gibi problemler çözülmeye çalışılır. Bu problemler için birçok algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen bu algoritmalardan istenen, yüksek doğruluk oranının yanında FPGA gibi sayısal tasarımlara uygulanabilir olmasıdır. Bu nedenle sınıflandırma için kullanılan özellik vektörünün çıkartılmasında Gabor-benzeri Hücresel Sinir Ağı (HSA) filtreleri kullanılmıştır. Bu filtrelerin FPGA üzerinde verimli algoritmalar ile gerçeklenebilmektedir [10]. Bu sayede FIR türünde tasarlanan Gabor filtrelerine göre işlem süresi açısından daha verimli ve büyük harfler üzerinde doğruluk yüzdesi % 80 civarlarında olan bir algoritma geliştirilmiştir.