13 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 10 / 13
Yayın Sperm morphology analysis with CNN based algorithms(IEEE Computer Society, 2014-08-29) Şavkay, Osman Levent; Cesur, Evren; Yalçın, Müştak Erhan; Tavşanoğlu, Ahmet VedatIn this paper Morphological Analysis part of our proposed computer-aided sperm analysis system (CASA) is simulated and the results beside the algorithm steps are presented. The morphology analysis is simply dealing with shape of the sperms and extracting the shape characteristics in medical parameters. The characteristics are obtained by image processing algorithms which utilizes Cellular Nanoscale Network (CNN) based and spatial image processing blocks. The following calculation of medical parameters are obtained from the outputs of image processing blocks. The algorithm is so designed to adapt the final SoC architecture such as Xilinx Zynq7000 device.Yayın New criteria for the existence of stable equilibrium points in nonsymmetric cellular neural networks(IEEE, 2003) Özcan, Neyir; Arık, Sabri; Tavşanoğlu, Ahmet VedatA 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.Yayın Çok-hipotezli süperpikseller ile sahne bölütleme ve etiketleme(IEEE, 2015-06-19) Ak, Kenan Emir; Ateş, Hasan FehmiSüperpikseller son zamanlarda imge bölütleme ve sınıflandırma problemlerinde giderek önem kazanmaktadır. Sahne etiketlemede imge öncelikle bir süperpiksel algoritması ile görsel olarak tutarlı küçük parçalara bölütlenmekte; daha sonra süperpikseller farklı sınıflara ayrı¸stırılmaktadır. Sınıflandırma performansı kullanılan süperpiksel algoritmasının özellikleri ve parametre ayarlarından önemli ölçüde etkilenmektedir. Bu bildiride sahne etiketleme doğruluğunu iyileştirmek için birden fazla süperpiksel bölütleme sonucunu sınıflandırıcı seviyesinde kaynaştıran bir yöntem önerilmiştir. Öncelikle basit, parametrik olmayan ve eğitim gerektirmeyen SuperParsing algoritması kullanılarak süperpiksel etiketleri için olabilirlik oranları tespit edilir. Daha sonra alternatif süperpiksel bölütleme senaryoları için hesaplanan olabilirlik oranları piksel seviyesinde kaynaştırılarak, ilgili sahnenin bölütlenmesi ve etiketlenmesi tamamlanır. Önerilen yöntem 2,688 imge ve 33 etiket içeren SIFT Flow veri kümesi üzerinde test edilmiş ve SuperParsing’den daha yüksek sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.Yayın Bir otomatik hedef tanıma algoritmasının geliştirilmesi(IEEE, 2013-04-24) Aldemir, Erdoğan; Yıldız, Nerhun; Tavşanoğlu, Ahmet VedatBu bildiri kapsamında bir Otomatik Hedef Tanıma (OHT) sistemi ele alınarak geliştirilmiş ve geliştirilen sistemin Matlab benzetimleri bildiride sunulmuştur. İkinci olarak OHT sistemlerinde kullanılan ve literatürde sıkça karşılaşılan klasik kenar belirleme algoritmalarının dışında yeni bir kenar belirleme algoritması önerilmiştir. Son olarak da Freeman zincir kodlamasının özellik çıkartma aşamasında kullanılabileceği gösterilmiştir. İlgili sistemin sınıflandırma ve karar verme aşaması hariç tamamı değişik test görüntüleri üzerinde denenmiş ve insan gözüne hitap edebilecek seviyede başarılı sonuçlar elde edilmiştir. İleride sınıflandırma aşamasının da gerçeklenmesi ile tasarlanan OHT sisteminin başarımının daha tarafsız bir ölçüt ile test edilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca sistemin donanıma yönelik olarak optimizasyonu ile bir Field Programmable Gate Array (FPGA) gerçeklemesinin yapılması hedefler arasındadır.Yayın Kernel kod-tablosu kodlaması ile sahne etiketleme(IEEE, 2017-06-27) Ateş, Hasan Fehmi; Sünetci, SercanSahne bölütleme ve etiketlemede son yıllarda süperpiksel tabanlı yaklaşımların başarılı olduğu görülmektedir. Öncelikle görüntü bir süperpiksel algoritması ile görsel olarak tutarlı küçük parçalara bölütlenmekte; daha sonra her süperpiksel için çeşitli öznitelik betimleyicileri hesaplanıp sınıflandırma yapılmaktadır. Bu bildiride süperpiksel öznitelikleri için Kernel Kodtablosu Kodlama (KKT) yaklaşımı önerilmiştir. KKT’de öznitelik vektörleri için sabit nicemleme yerine birden fazla kodsözcüğüne yumuşak eşlemleme yapılmaktadır. Kodsözcüklerine atanan ağırlıklar bir kernel uzaklık fonksiyonu ile hesaplanmaktadır. KKT yöntemi SuperParsing görüntü ayrıştırma algoritmasında SIFT özniteliklerinin kodlanması için kullanılmıştır. Geliştirdiğimiz yöntem 2,688 görüntü ve 33 sınıf içeren SIFT Flow veri kümesi kullanılarak denenmiş ve SuperParsing yönteminden %2.7 daha yüksek ayrıştırma doğruluğu sağlanmıştır.Yayın Karma CPU + FPGA yapısı üzerinde tasarlanmış bilgisayar destekli sperm analizi sistemi(IEEE, 2015-06-19) Şavkay, Osman Levent; Tavşanoğlu, Ahmet Vedat; Yalçın, Müştak Erhan; Cesur, EvrenBu bildiride karma CPU + FPGA tabanlı bir donanım mimarisi üzerinde tasarlanan Bilgisayar Destekli Semen Analizi (BDSA) sistemi genel özellikleri ile anlatılmıştır. Spermatozoa motilite analizi hareketli çoklu nesne izleme algoritmasıdır, spermatozoa morfoloji analizi için ise ard arda uygulanan çeşitli durağan görüntü işleme yöntemleri ile yapılmaktadır. Sistemimizde kullanılan ve yüksek hız gerektiren hareketli ve durağan görüntü işleme işlevleri için FPGA yapısının paralel işlem yeteneğinden yararlanılmıştır. Çeşitli hesaplamalar ise geliştirilen özel yazılım ile CPU üzerinde gerçeklenmiştir. Biyolojik mikroskoba takılabilen bir HD dijital kamerayı da içermekte olan sistemimizin esnek programlanabilen ve tek başına çalışabilen bir akıllı sistem olarak çalışması da öngörülmüştür.Yayın VİSKON-RS : Uzaktan algılama ile hızlı afet hasar analiz yazılımı(IEEE, 2015-06-19) Kahraman, Fatih; İmamoğlu, Mümin; Özcan, Büşra Yüksel; Huruoğlu, Cengiz; Alasağ, Tolga; Gemici, Ömer Faruk; Hocaoğlu, Muhammet A.; Ateş, Hasan FehmiAfet sonrası, acil müdahale ekiplerinin yönlendirilmesi ve iyileştirme çalışmalarının planlanması amacıyla hızlı hasar değerlendirmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, AFAD ihtiyaçları doğrultusunda uzaktan (uzay/hava) algılama teknolojileri ile elde edilen görüntülerin afet hasar analizinde kullanılmasına yönelik VİSKON-RS yazılımı geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılım; deprem, sel ve orman yangını gibi afet türlerinin hasar analizlerine özelleşmiş uygulamalar içermektedir. Ayrıca genel görüntü analizinde kullanılabilecek değişiklik analizi, eğitimli/eğitimsiz sınıflandırma, nesne tabanlı görüntü analizi ve doku analizi gibi uygulamalar yazılıma entegre edilmiştir. VİSKON-RS yazılımın temel amacı, afet sonrası uzaktan algılama verilerinin, açılması, işlenmesi, analiz edilmesi, sonuçların sergilenmesi ve karar destek sistemlerine aktarılması adımlarını içeren bütünleşik bir yazılım çözümü sunmaktır.Yayın Realization of processing blocks of CNN based CASA system on CPU and FPGA(IEEE, 2014) Şavkay, Osman Levent; Cesur, Evren; Yıldız, Nerhun; Yalçın, Mustak Erhan; Tavşanoğlu, Ahmet VedatIn this paper, hardware optimization of the preprocessing and software implementation of the processing blocks of a computer aided semen analysis (CASA) system are proposed, which is also implemented on an FPGA and ARM device as a working prototype. The software implementation of the track initialization, track maintenance, data validation and classification blocks of the processing part are implemented on a Zynq7000 ARM Cortex-A9 processor. In the preprocessing part, a real-time cellular neural network (CNN) emulator (RTCNNP-v2) is used for the realization of the image processing algorithms, whose regular, flexible and reconfigurable infrastructure simplifies the prototyping process. The CASA system introduced in this paper is capable of processing full-HD 1080p@60 (1080 x 1920) video images in real-time.Yayın Kernel likelihood estimation for superpixel image parsing(Springer Verlag, 2016) Ateş, Hasan Fehmi; Sünetci, Sercan; Ak, Kenan EmirIn superpixel-based image parsing, the image is first segmented into visually consistent small regions, i.e. superpixels; then superpixels are parsed into different categories. SuperParsing algorithm provides an elegant nonparametric solution to this problem without any need for classifier training. Superpixels are labeled based on the likelihood ratios that are computed from class conditional density estimates of feature vectors. In this paper, local kernel density estimation is proposed to improve the estimation of likelihood ratios and hence the labeling accuracy. By optimizing kernel bandwidths for each feature vector, feature densities are better estimated especially when the set of training samples is sparse. The proposed method is tested on the SIFT Flow dataset consisting of 2,688 images and 33 labels, and is shown to outperform SuperParsing and some of its extended versions in terms of classification accuracy.Yayın İmge kodlaması için dalgacık paketlerinde küresel gösterim(IEEE, 2008-09-26) Ateş, Hasan Fehmi; Tamer, EnginBu bildiride, dalgacık dönüşümü için geliştirdiğimiz küresel kodlama algoritmasının dalgacık paketlerine uyarlanması sunulmuştur. Bu kodlayıcıda yerel katsayı enerjisi, dalgacık altbantlarında varolan uzamsal bilgiyi ayırt etmekte ve mevcut bit hızının bant içinde nasıl dağıtılacağına karar vermekte direk bir ölçüt olarak kullanılır. Yerel enerji daha yüsek çözünürlükte yani daha küçük boyutlu pencerelerde tanımlandıkça, kodlayıcı, bit hızını nasıl harcayacağı hakkındaki kararlarını otomatik olarak günceller. Bir sıradüzensel değişkenler kümesi kullanılarak yerel enerjinin en yüksek çözünürlüğe kadar yani dalgacık katsayılarının bireysel enerjilerine kadar belirlenmesi ve kodlanması mümkün olmaktadır. Enerji dağılımı açısından en iyi dalgacık paketinin kullanılması, algoritmanın kodlama performansı artırmaktadır. Sonuçta, özellikle dokulu imgeler için 1 dB’nin üzerinde kodlama kazancı elde edilmiştir.
