Conference Presentations by metin turan
Current Status and Open Problems in Bone Age Estimation, 2021
Bone age is an effective indicator for diagnosing various diseases and to
determine bone ages of ... more Bone age is an effective indicator for diagnosing various diseases and to
determine bone ages of livings. The earliest well-known studies belong to the Greulich-Pyle and Tanner-Whitehouse, as a result bone age development atlases were published using hand and wrist radiography. Atlases works well for the younger ages between 0-18, while they have deviations at elder ages. Kazuro Anhara and Takao Suzuki emphasized the importance of changes in pubic symphysis of pubic bones belonging to 20 to 40 years old cases who were not alive for further ages. All this researches focuses on the hand intensive works. However, automation of bone age detection using artificial intelligence techniques such as image processing of radiological images is important in order to prevent human side-effects on the evaluation, they are called automated methods. Some examples are automatic bone age estimation fully
automatic with carpal bone segmentation using fuzzy classification, fuzzybased radius model for bone age estimation including image preprocessing, and neural network applications mostly seen on the literature. It is obvious, artificial intelligence promises faster bone age estimation and to minimize different evaluations between experts. However, new studies are needed for applying new techniques (deep learning) efficiently and discovering new bones to estimate elder ages accurately in the field of forensic informatics especially.
Papers by metin turan
DergiPark (Istanbul University), May 31, 2022
Bu çalışmada, videodaki görüntülerden tespit edilen insan yüzleri üzerinde CNN derin öğrenme mode... more Bu çalışmada, videodaki görüntülerden tespit edilen insan yüzleri üzerinde CNN derin öğrenme modeli ile duygu analizi yapılmıştır. Bu analize ait sonuçlar saniye saniye kayıt edilerek bir duygu analizi grafiği çıkarılmıştır. Çalışma 3 ana safhadan oluşmaktadır. İlki CNN modeli için gerekli duygu yüklü görsellerin bulunup etiketlenmesi, ikincisi duygu analizi yapabilecek bir CNN derin öğrenme modelinin oluşturulması ve üçüncüsü de videolardan yüz görüntülerinin tespit edilmesidir. Eğitim veri seti oluşturmak amacıyla, seçilen 61 adet filmden binlerce yüz fotoğrafı analiz edilmiştir. Bunların arasında Bay Evet, Karabasan, Yaralı Yüz, Yedi Yaşam gibi farklı duyguların ağırlıklı olduğu filmler bulunmaktadır. İlk olarak 7 duygu türü için yüzler toplanmıştır. Bu duygular bıkkınlık, korku, mutluluk, sakinlik, şaşkınlık, sinirlilik ve üzgünlüktür. Yüz tespiti kısmında Haarcascade tekniği kullanılmıştır. Tespit edilen yüzlerin duygulara göre etiketlenmesinde, Amazon webservisi olan Face Recognition'dan yardım alınmıştır. Çalışmada, 50 bin civarı yüz örneklemi elde edilmiştir. Ancak daha sonra yapılan kontrollerde Haarcascade ile bulunmuş görüntüler arasında yüz olmayan birçok görsel tespit edilerek çıkarılmıştır. Ayrıca, Amazon web servisinden dönen duygu analizlerinde %40 civarında yanlış duygu tespiti olduğu belirlenerek, eğitim veri setinden çıkarılmıştır. Tüm veri seti temizleme çalışmaları sonucunda 7 duygu için etiketlenmiş 20 bin fotoğraf elde edilmiştir. Derin öğrenme sonucu, yapılan sınamalarda en çok karıştırılan 4 duygudan 2'sinin bıkkınlık ve şaşkınlık olduğu gözlemlenmiştir. Bıkkınlık sakinlikle, şaşkınlık ise korku yüz ifadeleri ile karışmaktadır. Elimizde kalan 5 duygu ile yapılan analizde, önerilen model ile %60'lık doğruluk değerine ulaşılmıştır. Videodan yüzleri çıkarıp modele gönderen ve bu sonuçlar ile bir duygu analizi grafiği çıkaran yazılımda, yüz tespitinin daha doğru olması için gerçek zamanlı analizde Haarcascade yöntemi yerine bir DNN modeli kullanılmıştır.
European Journal of Science and Technology, 2020
Öz Her geçen gün internetin yaygınlaşması ve buna bağlı olarak ağa bağlanan cihazların hızlı bir ... more Öz Her geçen gün internetin yaygınlaşması ve buna bağlı olarak ağa bağlanan cihazların hızlı bir şekilde artması, bazı avantajlarının yanında birçok sorunu da beraberinde getirmektedir. Bu sorunlardan en önemlisi siber tehditlerdir. Kişilere, kurumlara ve devletlere karşı siber tehditler, maddi, itibar ve zaman gibi kayıplar verebilmektedir. Saldırı tespit ve saldırı önleme sistemleri, bu kayıpları ortadan kaldırmak veya en aza indirilebilmek için kullanılmaktadır. Saldırı tespit sistemleri imza tabanlı veya anomali tabanlı olarak tasarlanmakta ve günümüzde anomali tabanlı sistemler makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak geliştirilmektedir. Bu çalışmanın amacı, bir bilgisayar ağına saldırı olup olmadığını yüksek başarı oranı ile tespit etmenin yanı sıra, hangi saldırı türünün sisteme zarar vermeye çalıştığını da ayırt edebilen anomali tabanlı bir saldırı tespit sistemi tasarlamaktır. Bu sistemi geliştirmek için makine öğrenmesi yöntemlerinden olan yapay sinir ağları kullanılmıştır. Sistemin geçerliliğini sınamak üzere CSE-CIC-IDS2018 veri seti kullanılmıştır. Tehdit türleri olarak, yaygın sıklıkta karşılaşılan Botnet, DDOS, DOS, BruteForce saldırıları ele alınmıştır. Yapılan doğruluk sınamaları sonucunda, gelen bir paketin tehdit olup olmadığı %99.11 gibi çok yüksek bir başarım oranında doğru bulunmuştur. Ayrıca gelen tehdidin Botnet olduğu %93.23, DDOS olduğu %99.31, DOS olduğu %92.26 ve BruteForce olduğu %99.26 oranında doğru şekilde tespit edilmiştir.
European Journal of Science and Technology, 2020
Öz Teknolojinin gelişmesi ile birlikte verilerin elektronik ortamda güvenli bir biçimde transfer ... more Öz Teknolojinin gelişmesi ile birlikte verilerin elektronik ortamda güvenli bir biçimde transfer edilmesi önem kazanmıştır. Bu amaçla birçok yöntem önerilmiş ve kullanılmaktadır. Bu çalışmada, stenografi bilim dalının en az ağırlıklı bit şifreleme tekniği olarak bilinen LSB algoritmasının veri güvenliğini cebirsel ifadeler ile iyileştirmek, belli oranda daha fazla sıkıştırma sağlarken, resim üzerinde oluşan değişim hata oranını da çok artırmamak amaçlanmıştır. Geliştirilen algoritmada mesajın 24 bit renkli resimlere şifrelenmesi sağlanmıştır. Mesajda yer alan her karakter, şifrelenmek istenen resmin 2 pikseline kodlanır. Modelin başarımını ölçmek üzere (orijinal resim ile şifreli resmin değişim oranı) MSE ve PSNR metrikleri kullanılmış, LSB algoritması ile önerilen çalışma yaygın olarak kullanılan bazı model resimler üzerinde farklı uzunlukta mesajlar için karşılaştırılmışlardır. Elde edilen sonuçlara göre, çalışmada önerilen algoritmanın sıkıştırma oranı %33 daha iyi olmasına rağmen, yapılan sınamalarda elde edilen değerlerin ortalamasına göre beklendiği üzere MSE hata oranı %29 artmış ve PSNR %2.5 azalmıştır. Her ne kadar metrik değerleri negatif gözükse de, orijinal resimdeki bu değişimler çok ufak ve gözle algılanabilir olmaktan uzaktır. Kazanılan sıkıştırma oranı ve ayrıca verinin gizlenme güvenliği göz önünde bulundurulduğunda, güvenliğin önemli olduğu uygulamalara hitap ettiği düşünülmelidir.
European Journal of Science and Technology, 2020
Öz Bu çalışmada, videodaki görüntülerden tespit edilen insan yüzleri üzerinde CNN derin öğrenme m... more Öz Bu çalışmada, videodaki görüntülerden tespit edilen insan yüzleri üzerinde CNN derin öğrenme modeli ile duygu analizi yapılmıştır. Bu analize ait sonuçlar saniye saniye kayıt edilerek bir duygu analizi grafiği çıkarılmıştır. Çalışma 3 ana safhadan oluşmaktadır. İlki CNN modeli için gerekli duygu yüklü görsellerin bulunup etiketlenmesi, ikincisi duygu analizi yapabilecek bir CNN derin öğrenme modelinin oluşturulması ve üçüncüsü de videolardan yüz görüntülerinin tespit edilmesidir. Eğitim veri seti oluşturmak amacıyla, seçilen 61 adet filmden binlerce yüz fotoğrafı analiz edilmiştir. Bunların arasında Bay Evet, Karabasan, Yaralı Yüz, Yedi Yaşam gibi farklı duyguların ağırlıklı olduğu filmler bulunmaktadır. İlk olarak 7 duygu türü için yüzler toplanmıştır. Bu duygular bıkkınlık, korku, mutluluk, sakinlik, şaşkınlık, sinirlilik ve üzgünlüktür. Yüz tespiti kısmında Haarcascade tekniği kullanılmıştır. Tespit edilen yüzlerin duygulara göre etiketlenmesinde, Amazon webservisi olan Face Recognition'dan yardım alınmıştır. Çalışmada, 50 bin civarı yüz örneklemi elde edilmiştir. Ancak daha sonra yapılan kontrollerde Haarcascade ile bulunmuş görüntüler arasında yüz olmayan birçok görsel tespit edilerek çıkarılmıştır. Ayrıca, Amazon web servisinden dönen duygu analizlerinde %40 civarında yanlış duygu tespiti olduğu belirlenerek, eğitim veri setinden çıkarılmıştır. Tüm veri seti temizleme çalışmaları sonucunda 7 duygu için etiketlenmiş 20 bin fotoğraf elde edilmiştir. Derin öğrenme sonucu, yapılan sınamalarda en çok karıştırılan 4 duygudan 2'sinin bıkkınlık ve şaşkınlık olduğu gözlemlenmiştir. Bıkkınlık sakinlikle, şaşkınlık ise korku yüz ifadeleri ile karışmaktadır. Elimizde kalan 5 duygu ile yapılan analizde, önerilen model ile %60'lık doğruluk değerine ulaşılmıştır. Videodan yüzleri çıkarıp modele gönderen ve bu sonuçlar ile bir duygu analizi grafiği çıkaran yazılımda, yüz tespitinin daha doğru olması için gerçek zamanlı analizde Haarcascade yöntemi yerine bir DNN modeli kullanılmıştır.
International Journal of Future Computer and Communication, 2017
The Web is a lifestyle of this era. User searches information on Web data by daily usage. The pro... more The Web is a lifestyle of this era. User searches information on Web data by daily usage. The problem is that when user browsing a Web page and interested in similar pages, then an application is needed to find out related information locations (web pages) called similar Web page advisor. It is obvious that this task requires more than a Web search engine. In this study, a simple text processing technique for English is devised in order to rearrange the output of the Web search engine. In other words, the HTML content of the Web pages on the links suggested by Web search engine are further processed and evaluated so that enhanced ranking of the top ten links is presented to the user. The output of the System is compared with the well-known similar tool Chrome "similar Web pages" add-on application. The average Cosine similarity of the original Web page and suggested ten Web pages is considered. Our System overwhelms Chrome "similar Web pages" add-on. Moreover, it is more stable if different types of Web pages are considered.
Gunumuzde sirketler ticaret faaliyetlerini surdurebilmek ve daha da onemlisi mevcut musterilerini... more Gunumuzde sirketler ticaret faaliyetlerini surdurebilmek ve daha da onemlisi mevcut musterilerini elde tutabilmek ve potansiyellerini arttirmak uzere bilgiye eskisinden daha da fazla ihtiyac duymaktadirlar. Bu bilgi sirketin altyapisini olusturan bilgi islem verilerinden elde edilebilecegi gibi, cesitli kaynaklardan saglanabilecek ticari faaliyetlere yonelik verilerden de olabilir. Ugrasilan ticari is kolundaki mevcut yonelimler, talepler, tedarik, lojistik ve dagitim yontemlerinin dogru tespiti firmanin diger rakiplerine gore ustunluk saglamasi ve rekabette bir adim one gecmesi demektir. Bilgisayar teknolojisini alt yapisina entegre etmis ve kendi bunyesindeki veya dis ortamdaki verilerden guncel ve dogru bilgi cikarimini saglayabilen, karar alma ve uygulama profesyonelligini bunyesinde olusturabilmis bir sirket ancak global duzeyde basari saglayabilecektir. Organizasyon icindeki yonetim ve idari yapilanma tamamen farkli bir uzmanlik alanidir. Bu yazida sadece, veriden bilgi cik...
Lecture Notes on Software Engineering, 2015
Software measurement tools have been used to support quality assurance through the development cy... more Software measurement tools have been used to support quality assurance through the development cycle with an increasing popularity recently. However, understanding the results of these tools still is a big problem. They generally present polymetric views which are too complex and hard to comment on. In this study, a software tool was developed to present metrics in UML class diagrams. Colors of traffic lights are used to colorize the status of units in classes. Status is determined by techniques called limit and point approaches. Tool includes common structured and class based complexity metrics and only parses C# grammar presently. Finally a survey is applied to computer engineering students taken software engineering course. The obtained feedback is affirmative and useful for further steps.
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, 2021
Bu makalede, Metro İstanbul araçlarından zaman planı uyarlanarak maksimum enerji kazanımının opti... more Bu makalede, Metro İstanbul araçlarından zaman planı uyarlanarak maksimum enerji kazanımının optimize edilmesine yönelik araştırma sonuçları paylaşılmıştır. Yeniden enerji kazanımı (rejeneratif enerji), elektromanyetik frenleme yapan trenlerin ürettiği enerjiyi hatta hareket etmeye hazır durumunda bulunan diğer trenlere aktarması prensibine dayanmaktadır. Yeniden enerji kazanımı elde etmenin en etkili yollarından birisi, trenlerin istasyonlarda bekleme sürelerinde düzenleme yaparak zaman-planı en iyileştirmesinin gerçekleştirilmesidir. Bu oldukça karışık ve elle yapılması mümkün olmayan bir NP problemi olduğundan bu çalışmada bekleme sürelerini bulmak için genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritmalar, evrimsel sürece benzer şekilde çalışan arama ve en iyileştirme yöntemidir. Bu yöntem çok boyutlu ve karmaşık uzayda en iyinin hayatta kalması ilkesine göre en iyi çözümü aramaya dayanır. Her tekrar sonunda en iyi birkaç elit birey bir sonraki nesle aktarılmıştır. Her tekrarda toplam birey sayısı sabit tutulmuş, diğer bireyler ise elit bireylerin çaprazlanması sonucu veya rastgele üretilmesiyle oluşturulmuştur. Agresif mutasyon işlemi, istasyon bekleme sürelerindeki değişimin sıfıra eşit olmadığı durumlarda uygulanmıştır. Yapılan simülasyon sonucunda, genetik algoritma ile elde edilen yeni bekleme süreleriyle trenlerin hızlanma ve frenleme anlarındaki örtüşme, referans çalışmaya göre %26 civarında daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Referans çalışmada %60 oranında olan trenlerin örtüşme anları bu çalışma ile %76 'ya kadar çıkartılmıştır.
The Journal of CIEES, 2021
By current improvements of web technology nowadays, usage of social media has increased. Twitter ... more By current improvements of web technology nowadays, usage of social media has increased. Twitter is a web site where millions share their opinions. Political parties, firms and other establishments has been examining data at these social media sites to learn person’s opinions about themselves. Reporting the sharing of millions of persons instantly is done more easily by using machine and deep learning techniques. In this work, sentiment analysis is done by the Convolutional Neural Network which has wide-spread usage in deep learning. Besides other known works, improvements in feature selection have been applied in order to meet higher success rate. Model has been trained by the different data sets and tested in other data sets. The model has reached to 97% success rate by the training data. 90% and 89% success rates have been achieved on the tests applied to other data sets.
European Journal of Science and Technology, 2021
Öz Bu çalışma, makine öğrenmesi, veri madenciliği ve yapay zekâ teknolojileri kullanılarak, hasta... more Öz Bu çalışma, makine öğrenmesi, veri madenciliği ve yapay zekâ teknolojileri kullanılarak, hastaya tanı konulmasını kolaylaştırmayı hedeflemektedir. Doğal dil işleme süreçleri ile hasta anamnezleri değerlendirilerek, tanı koymada yardımcı bir sistem oluşturulmuştur. Oluşturulan sistem ile hastadan anamnez alınırken doğal dil işleme kullanılarak; her bir hastalık belirtisi içeren konu başlığı önce anlamlandırılır, sonra kategorize edilerek eğitim yapılır. Karar Ağaç (Decision Tree), Torbalama (Bagging), Arttırma (Boosting) kullanılarak öğrenme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Öykü alma sırasında bilinen hastalıkların belirtileri değerlendirilerek doktorların yükünü hafifletmek amaçlanırken, pandemi gibi dönemlerde ya da yeni ortaya çıkan ve belirtileri/tedavi yöntemleri/hasta sayısı konularında az veriye sahip olunan dönemlerde, sağlık çalışanlarına ve sağlık sistemine yardımcı bir sistem geliştirilmesi hedeflenmiştir. Oluşturulmuş bu sistem; doktorların, hastaların rahatsızlıklarını daha yüksek doğruluk ve verimlilikle teşhis etmesine yardımcı olmuştur. Alınan bilgiler doğrultusunda Karar Ağaçları yöntemi ile bulunan doğruluk oranı %73, Random Forest algoritması ve Entropi ölçüsü kullanılarak ulaşılan doğruluk oranı %76, aynı algoritmanın Gini ölçüsü ile ulaşılan doğruluk oranı %82'dir. Adaboost algoritması kullanıldığında, öğrenme sabiti 1.0 olduğu durumda %64 sonucu elde edilirken, öğrenme sabiti 0.5 alındığında doğruluk oranı %67 olarak bulunmuştur. Hastanın anamnez verilerini değerlendiren sistem, hekime olası sonuçların listesini sunarak hekimin işini kolaylaştırmıştır. Yapay zekânın sonuçlarını değerlendirerek sonuçlara katılmak ya da katılmamak ise tamamen doktorun tercihine bırakılmıştır.
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 2020
In this study, the classification of news texts according to the relevant age groups was achieved... more In this study, the classification of news texts according to the relevant age groups was achieved by natural language processing method. A dictionary is constructed in order to use for classification. During the creation of the dictionary, tokenization, morphology, and remove stop word operations is applied to the news, respectively. Figure A. Dictionary stages Purpose: The purpose of this study is to help news sites' make a classification to prevent both neglecting the ethical elements of the news (sexuality, swearing, rape etc.) and being accessable by every age group. Especially in order to prevent the children from being harmed by the content published in moral and psychological terms, and not to be encouraging, the news appropriate for age groups should be readable. Theory and Methods: Zemberek Library was used for Natural Language operations of Turkish news texts. Childhood, Youth and Adult age groups were determined by using Havighurst's Development Theory. A data set has been created using real Turkish web sites' news about the age groups. Data set divided into training and test parts. The training news was used to create a dictionary. Test news was tested applying the proposed model on the created dictionary. Results: The developed dictionary (excluding verb) was applied to the test news and the highest success was determined in the Adult age group. The overall success of the dictionary was found to be 70% correct. Conclusion: In this study, a dictionary is proposed to determine the age groups of the news. While creating the dictionary, Natural Language processing operations were carried out using the Zemberek Library on the data set containing the news. Then, the frequency of the term was calculated for each word in the news (except verb) and the words that were found meaningful in the relevant age groups; age group information is included in the dictionary with the number of times seen in the news. The dictionary developed was tested and 70 percent accuracy was achieved.
Proceeding International Conference on Science and Engineering
Social media sites recently became popular, it is clear that it has major influence in society, a... more Social media sites recently became popular, it is clear that it has major influence in society, and almost one third of the entire world are in social media. It became a platform where people express their feelings, share their ideas, wisdoms and give feedback of an event or a product, with help of new technology it gave us an opportunity to analyse these contents easily. Twitter being one of these sites, with full of people opinions, where one can truck sentiment express about different kind of topics, instead of wasting time and energy for long surveys, due to advance sentiment analysis we can now collect a huge data of opinions of people. Sentiment analysis was one of the major interesting research area nowadays. In this paper we focused Sentimental insight into the 2019 Kenya currency replacement. Kenya government has announced that the country currency is to be replace wıth new generatıon of bank notes, the government ordered the Kenyan citizen to return back the old 1000 shill...
In this study, it is aimed to label the news in electronic media according to age groups by using... more In this study, it is aimed to label the news in electronic media according to age groups by using Natural Language Processing. The selected ones for training in the news dataset collected from the news sites were processed in Python language using the NLP Zemberek Library, and a vocabulary dictionary that could represent Childhood, Adolescence and Adult age groups of Havighurst's Development Theory adapted to the current situation was created (which age group of each word as appropriate). A classifier was then proposed to determine the classes of the news dataset selected for testing using this dictionary. As a result of the tests, it was seen that the developed dictionary can detect the correct class with a success rate of 0.70. Araştırma makalesi Başvuru: 07/02/2020 Düzeltme: 17/04/2020 Kabul: 29/04/2020 Anahtar Kelimeler Haber Yaş Grubu Tespiti Yaş Grubu Sözlüğü Zemberek Doğal Dil İşleme
Tren Frenleme Enerjisinin Maksimum Geri Kazanımı İçin Zaman-Planı Optimizasyonu
European Journal of Science and Technology
Bu makalede, Metro Istanbul araclarinda kullanilmasi icin zaman plani olusturularak maksimum ener... more Bu makalede, Metro Istanbul araclarinda kullanilmasi icin zaman plani olusturularak maksimum enerji kazaniminin optimize edilmesine yonelik yapilan arastirma sonuclari paylasilmistir. Bu calisma ile amaclanan rejeneratif enerji ile enerji kazanimi elde ederek enerji tasarrufu saglamaktir. Rejeneratif enerji ile saglanan enerji kazanimi, elektromanyetik frenleme yapan trenlerin urettigi enerjiyi hatta bulunan ve hareket etmeye hazir durumunda olan diger trenlere aktarmasi ilkesine dayanmaktadir. Trenin frenlemesi esnasinda kinetik enerji aciga cikar ve bu enerji elektrik enerjisine donusturulur, elektrik enerjisine donusen bu enerji katenere geri iletilir. Katener de hatta alici durumunda bulunan diger bir trene bu enerjiyi iletir ve boylelikle hatta alici durumundaki tren bu enerjiyi kullanmasi ile enerji kazanimi saglanmis olur. Rejeneratif frenleme enerjisinden en etkin bir sekilde yararlanmanin yollarindan biri zaman-plani en iyilestirmesi (optimizasyonu) uygulanmasidir. Zaman-plani en iyilestirilmesi yapilarak maksimum enerji kazanimi saglayacak istasyon bekleme sureleri bulunur. Trenlerin istasyondaki en uygun bekleme surelerini bulmak icin bu calismada genetik algoritma kullanilmistir. Genetik algoritma, cok boyutlu ve karmasik arama uzayinda en iyinin hayatta kalmasi ilkesine dayanan arama ve en iyileme yontemidir. Genetik algoritmalar, evrimsel sureci bilgisayar ortaminda taklit ederek problemlerin cozumunu ararlar. Baslangic bireyleri tanimlanan kisitlamalara dikkat edilerek rastgele olusturulmustur. Uygunluk fonksiyonu en iyilestirilmis zaman-planini verecek bekleme surelerini iceren bireyin degerlendirmesi amaciyla kullanilmaktadir. Her yeni nesilde daha iyi bireyler elde etmek uzere, farkli yontem ve oranlarda elitizm, caprazlama ve mutasyon operatorleri uygulanmistir. Optimizasyonun nihai haline ulasmasi iterasyon sayisi ile sinirlandirilmistir. Gerceklestirilen calisma referans olarak alinan calismaya kiyasla %30 oraninda daha iyi sonuc elde etmistir. Referans makalede %60 oraninda olan enerji kazaniminin, bu calisma ile %78 oranina kadar cikartilabildigi gozlemlenmistir.
Sulama/İlaçlama Robotu için Nesne Tanıma Çalışmaları
European Journal of Science and Technology
Yapay zekâ ve buna bagli alt calisma konularindaki bilimsel yontemler, neredeyse her alanda yaygi... more Yapay zekâ ve buna bagli alt calisma konularindaki bilimsel yontemler, neredeyse her alanda yaygin bicimde kullanilmaktadir. Ozellikle savunma sanayi ve tarim bu alanlarin en cazip uygulama merkezlerini olusturmaktadirlar. Tarimda veya bahcelerde kullanilmak uzere daha once gelistirmis oldugumuz sulama ve ilaclama prototip mobil robotumuzun, nesne (agac veya degil) tanima kisminda yeterli duzeyde basarili neticeler alinamamisti. Bu calismada, bu mobil robot ile gercek zamanli goruntuler uzerinde karmasik (asimetrik) yapiya sahip bitki nesnelerinin taninmasi ve bu taninma sonucuna gore ilaclama mekanizmasinin tetiklenmesinin basarimini artirilmistir. Bitki nesnelerinin taninmasi amaci ile Viola-Jones nesne tanima algoritmasi kullanilmistir. Bu algoritma ile yapilan egitim ve parametrik duzenlemeler sonucunda elde edilen modelin 5 farkli senaryo yolu uzerinde sinanmasi sonucunda, mobil sulama/ilaclama robotunun gorme yetisi ve bitki nesnelerini tanima basarisinin yaklasik olarak %96.5 gibi oldukca yuksek bir duzeye cikarildigi gorulmustur. Ayrica, ihtiyac dolayisi ile uygulanan, herhangi bir nesneye ait goruntu egitim setinin olusturulmasina yonelik hizli ve kolay bir yontemin detaylari makalede aciklanmistir.
European Journal of Science and Technology
Öz Teknolojinin hızla gelişmesi ve internetin yaygınlaşması, ayrıca modern yaşamın ortaya çıkardı... more Öz Teknolojinin hızla gelişmesi ve internetin yaygınlaşması, ayrıca modern yaşamın ortaya çıkardığı ihtiyaçlar dolayısıyla Nesnelerin İnterneti (IoT)'ne olan ilgi gün geçtikçe artmaktadır. IoT artık yaygın olarak kullandığımız, sürekli duyduğumuz bir kavram olmuştur. "Akıllı sistemler" olarak adlandırdığımız IoT uygulamaları, ev, tarım ve sağlık alanları başta olmak üzere neredeyse birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada "Akıllı Ev" sisteminin bir parçası olarak algılanabilecek, kapı kontrol IoT uygulaması geliştirilmiştir. Projenin motivasyonunu, sık sık karşılaşılan bir durum olan evin dış kapısında kalan birisinin (çocuk, bakıcı), uzak konumdaki ev sahibine durumunu haberdar ederek, güvenli bir biçimde IoT teknolojisi ile kapının açılabilmesi oluşturmaktadır. Süreç, kapıdaki kişinin telefonunda bulunan Android uygulama ile ev sahibine (genellikle ebeveyn) kapının açılması için istekte bulunması ile başlar. Bu istek, Raspberry Pi üzerindeki PHP Web servisinin uyarılması ve Python ile kodlanmış yazılım kullanılarak kamera görüntüsünün ev sahibine mail olarak gönderilmesi ile devam eder. Nihai olarak, ev sahibinin telefonunda olan diğer Android uygulama ile onay verilirse Raspberry Pi üzerindeki diğer PHP Web servisinin uyarılması sonucu elektrikli kapı kilidine yeterli gerilim verilerek kapının açılması ile sonlanır. Özellikle, düşük maliyetli ve güvenlik ihtiyaçları gözetilerek geliştirilmiş, pratik olarak uygulanabilir bir çalışmadır.
IJID (International Journal on Informatics for Development), Mar 23, 2020
Apparently Social media sites are becoming increasingly popular, it creates platforms through whi... more Apparently Social media sites are becoming increasingly popular, it creates platforms through which organizations, communities, and individuals share and discuss various topics. The reviews and data obtained from these sites are essential for further analysis. In this paper we studied the sentiment classification of 2019 Kenyan 1000 banknote demonetization using Twitter as our source dataset. We perform Multi nominal naïve Bayes classifier algorithm to classify tweets documents. We split our dataset using k-folder validation since we had limited amounts of data, so to achieve unbiased prediction of the model.. We obtained in test data an accuracy of 70.8% when we used unigram model and 64.1% when we applied bigram model. Results show that the model reached to an acceptable accuracy of (71%) on average using unigram model.
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
Özetleme, bir bakıma metinleri kısaltma işlemidir. Bu kısaltma işlemi metinlerdeki önemli bilgile... more Özetleme, bir bakıma metinleri kısaltma işlemidir. Bu kısaltma işlemi metinlerdeki önemli bilgileri içerecek şekilde olmalıdır. Bu çalışmanın amacı da İngilizce dilinde yazılmış makale, haber vs. gibi doküman paragraflarının içerdiği bilgi önemine göre seçilerek özetleme yapılmasıdır. Çalışmanın ilk aşamasında doküman kümesini temsil edecek önemli kelimeler belirlenmiştir. Bu aşamada tüm dokümanlarda geçen kelimeler kök geçiş sıklıklarına göre büyükten küçüğe göre sıralanır ve belirli sayıda seçilen en sık kelimeler ile paragraf vektörü temsil edilir. Bir sonraki aşamada, istenilen özet oranına göre paragraflar kümelere ayrıştırılır. Kümeleme algoritması olarak K-Means kullanılmıştır. Kümeler oluşturulurken başlangıç noktalarının belirlenmesi amacıyla iki farklı yöntem kullanılmıştır. Bunlardan birincisi geçiş sıklıkları hesaplanan kelimelerden ilk 10'u seçilerek bu anahtar kelimelerin en çok geçtiği paragraflar seçilir. İkinci yöntemde kullanıcının belirlediği özet oranına göre seçilecek anahtar kelime sayısı belirlenir. Daha sonra bu anahtar kelimelerin en çok geçtiği paragraflar başlangıç noktaları olarak belirlenir. Özet oluşturmada çıkarım yöntemi olarak oluşturulmuş olan her bir kümeden, kümelerin merkez noktasına Jaccard uzaklığı bakımından en yakın olan paragraf seçimi uygulanmıştır. Çıkan sonuçlar kontrol edildiğinde ikinci yöntemin daha başarılı bir sonuç verdiği gözlemlenmiştir. İkinci yönteme göre başarı oranları %20 özet oranı için %40 , %40 özet oranı için %50 ve %60 özet oranı için %71 elde edilmiştir.
Maze algorithms are generally developed to create mazes in a game board, which consist of single ... more Maze algorithms are generally developed to create mazes in a game board, which consist of single cell of passages and nearly all cells are accessible. However, it would be useful if some group of cells randomly separated for terrain design and some passages was randomly irregular in width or contains rooms for arrangement of game objects.In this study a randomly irregular and terrain-spaced maze generation algorithm has been developed. The randomly produced rooms within the generated passages can be used for planning game strategy. On the other hand the cells which are not used for passages may be used for terrain design. This algorithm only needs boundary check to prevent getting out of the game board. Moreover maze complexity can be identified by a ratio which is defined as the ratio of passage cells number over total number of cells on the game board. I.
Uploads
Conference Presentations by metin turan
determine bone ages of livings. The earliest well-known studies belong to the Greulich-Pyle and Tanner-Whitehouse, as a result bone age development atlases were published using hand and wrist radiography. Atlases works well for the younger ages between 0-18, while they have deviations at elder ages. Kazuro Anhara and Takao Suzuki emphasized the importance of changes in pubic symphysis of pubic bones belonging to 20 to 40 years old cases who were not alive for further ages. All this researches focuses on the hand intensive works. However, automation of bone age detection using artificial intelligence techniques such as image processing of radiological images is important in order to prevent human side-effects on the evaluation, they are called automated methods. Some examples are automatic bone age estimation fully
automatic with carpal bone segmentation using fuzzy classification, fuzzybased radius model for bone age estimation including image preprocessing, and neural network applications mostly seen on the literature. It is obvious, artificial intelligence promises faster bone age estimation and to minimize different evaluations between experts. However, new studies are needed for applying new techniques (deep learning) efficiently and discovering new bones to estimate elder ages accurately in the field of forensic informatics especially.
Papers by metin turan