Theses supervised by Prof. Dr. Vedat Tavşanoğlu
19 theses · Yıldız Technical University
Design of a cellular neural network emulator and its implementation on an FPGA device
It is well known that technology affect our everyday lives and change them signi?cantlyfrom the beginning of humanity. As the technology grows more rapidly in the last fewdecades, the changes also started to occur more frequently. For example, a few centuriesago, a person could experience at most one signi?cant leap of change in his or her life; buttoday, a senior may have experienced the leaps caused by the inventions of the television,transistors, satellites, computers, cellular phones, other portable electronics, etc.The rapid change of the technology also create trends of new research topics, like imageprocessing, which was nothing more than a television or camera engineers or academicsspecialty just 20 years ago. Furthermore, the processing was limited by preserving, transmitting and receiving images with minimum noise and distortion. With the introduction ofdigital cameras, countless new ideas of image processing emerged, e.g., image enhancement, image compression, automated target recognition and tracking, biometric recognition, etc. There are two main dif?culties in the application of these ideas: (1) new imageprocessing algorithms should be developed and implemented within tight time framesand (2) fast and parallel processors are required to match the computation intensity of thereal?time image processing.On the other hand, a Cellular Neural Network (CNN) is a multi?dimensional signal processing paradigm, whose analog and digital 2?D implementations can be used in imageprocessing. The main advantage of any CNN implementation is that, many image processing algorithms can be implemented on the same structure, solving the ?rst problemmentioned above. On the other hand, analog CNN implementations are known to operate at speeds up to 10 kilo?frames/s for grayscale images with resolutions lower then176 144, which seems to solve the second problem. However, this is not the case forxivhigh?resolution and medium frame?rate images like full?HD 1080p@60 (1920 1080resolution, 60 Hz frame rate), where the performance of the analog implementations dropbelow the real?time limits. Then again, the digital implementations of CNN does not havethe intrinsic parallel connectivity of their analog counterparts, consequently, none of thedigital CNN implementations are reported to operate for full?HD 1080p@60.In this thesis, an improved real?time digital CNN architecture capable of processing full?HD 1080p@60 video images is proposed, described in VHDL and realized on two different FPGA devices. The architecture is designed to have superior properties over itspredecessors. First, the architecture is highly scalable, which is proven by implementingthe same design on a high?end and a low?cost FPGA device. Second, most parts of thestructure are designed to be recon?gurable and ?exible, e.g., the size of the CNN templates, ?xed?point bit?widths of all signals, the number of iterations, etc. Third, mostparameters like template coef?cients, bias, boundary conditions and bypass modes areprogrammable at runtime. The architecture proposed in this thesis is the only CNN implementation reported in the literature that assemble all of these features together.Keywords: cellular neural networks, image processing, ?eld?programmable gate-arrays,real?time systems
GMSK modülatör demodülatör gerçekleme
Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle, sayısal sistemler analog sistemlerin yerinialmaktadırlar. Bu değişim haberleşme sistemlerinde çok belirgin şekilde kendinigöstermektedir. Geleneksel analog modülasyon demodülasyon tekniklerinden, sayısaltekniklere geçişten sonra, bu yapılar içindeki bloklarda sayısal olarak tümdevreler içindegerçekleştirilmektedirler. Sayısal modülasyon sistemlerinde kullanan analog yapılar, özelliklekablosuz haberleşme için, çoğunlukla yüksek frekanslara modüle/demodüle etmeaşamalarında kullanılmaktadır. Hatta çok yüksek frekanslara çıkarılmayan uygulamalarda buişlemlerin bir kısmı da sayısal tümdevreler içersinde gerçeklenebilmektedir.Sayısal haberleşme sistemlerinin analog sistemlere göre en büyük problemleri, özelliklekablosuz haberleşmede sistemlerinde, daha fazla bant genişliği ihtiyacı, alıcı yapılarınınmaliyeti ve karmaşıklığıdır. Bu problemleri giderebilmek için çeşitli sayısal işaret işleme vesayısal modülasyon teknikleri kullanılmaktadır.Bu çalışmada; özellikle bant genişliği ve demodülatör yapısı bakımından iyileşmelersağlayan, fakat bant genişliğini azaltmak için bir miktar işaret hata oranının artmasına izinveren, sayısal modülasyon tekniklerinden Gaussian Minimum Kaydırmalı Anahtarlama(Gaussian Minimum Shift Keying, GMSK) modülatör, demodülatör yapısı incelenmiş vegerçeklenmiştir. Diğer sayısal modülasyonlarla karşılaştırmalar ve diğer modülasyontekniklerinin gerçekleştirilmeleri de yapılmıştır. Gerçekleştirmeler hem Matlab'da bilgisayarortamında, hem de C ile Analog Devices'ın Blackfin DSP ailesinden ADSP-BF533 sayısalişaret işleyicisi içersinde yapılmıştır.Anahtar kelimeler: Sayısal modülasyon, Sürekli Faz Modülasyonu(CPM), DSP, BlackfinDSP, Darbe şekillendirme, Gauss darbe şekillendirici, FM, FSK, QPSK, OQPSK, MSK,GMSK.
Beyaz eşyada (fırın ve buzdolabında) sensör uygulamaları
ÖZETGenel olarak beyaz eşya biçiminde isimlendirilen, çamaşır makinesi, buzdolabı, bulaşıkmakinesi, fırın, kurutucu v.b. makineler günümüz insanın hayatının vazgeçilmez bir parçasıolmuş ve hemen her evde en az bir kaçı bulunur hale gelmiştir. Bu makinelerin temelişlevlerini gerçekleştirebilmeleri için hali hazırda barındırdıkları bazı sensörler bulunmaktadır.Ancak bu sensörler çok çeşitli ve gelişmiş olmayıp çoğunlukla sıcaklık algılama amaçlı basitelektronik elemanlar veya elektromekanik anahtarlar/sensörlerdir. Örneğin çamaşır makinesi,bulaşık makinesi, fırın ve buzdolabında sıcaklık, NTC, PTC gibi sıcaklık duyarlı elemanlarlaveya mekanik termostatlar ile algılanmaktadır.Her geçen gün teknolojinin doğa ve kullanıcı dostu olması gerekliliği biraz daha fazlaanlaşılmaktadır. Bu gereklilik mühendisliğin amacına da uygun olarak tüm endüstriyel veevsel amaçlı cihazları/makineleri bugün olduklarından daha fonksiyonel, güvenli, verimli veakıllı olmaya zorlamaktadır. Makinelerin istenilen bu özellikleri kazanması doğrudanüzerlerindeki veya çevrelerindeki fiziksel koşullara ilişkin bilgi sahibi olmaları yani kritikfiziksel değişiklikleri algılamaları ile ilgilidir. Bahsedilen bu algılama artık dilimize girmişolan ve algılayıcı kelimesi ile eşanlamlı olarak kullanılan sensörler ile yapılmaktadır.Sensörlerin bir çok elektronik komponent gibi yeni üretim teknolojileri sayesinde boyutolarak küçülmeleri, daha üstün özelliklere sahip hale gelirken ucuzlamaları ve beyazeşyalarda ihtiyaç duyulan hassas ve ucuz algılama ihtiyacına cevap verir duruma gelmeleri ilesensörlerin beyaz eşyalara entegrasyonu süreci başlamıştır.Bu çalışmada fırın ve buzdolabında nem ve gaz algılamanın gerçeklenmesi için bilgi birikimive tecrübenin elde edilmesi amaçlanmıştır. Öncelikle buzdolabı ve/veya fırındakullanılabilecek sensörlerin ve teknolojilerinin öğrenilmesi, algılanan fiziksel büyüklüğünkontrol algoritmasına sağlayabileceği bilgilerin belirlenmesi amacıyla nemin termodinamiğinide içeren bir literatür araştırması yapılmıştır. Literatürden elde edilen bilgiler ışığındaçalışmanın kapsamı elektrikli ankastre fırında nem algılama olarak daraltılmış ve belirlenenuygun sensör ile fırın üzerinde nem algılama gerçeklenmiştir. Bu gerçekleme esnasında fırıniçerisine konulan yiyeceğin miktarının nem algılama ile belirlenebildiği ayrıca yiyeceğincinsinin ve pişme durumunun da kestirilebileceği görülmüştür.Çalışma beyaz eşyalarda kullanılabilecek sensörlerin ürettiği elektriksel işaretleri işleyecek;sıcaklık ve offset kompansazyonu, kuvvetlendirme, filtreleme gibi bir çok sensör için ortakihtiyaç olan işlemleri gerçekleştirecek yenilikçi elektronik donanımlardan bazılarıincelenmiştir. Bu bağlamda Texas Instruments PGA309 ve Cypress Semiconductor PSoCentegrelerine ait geliştirme kitleri ile uygulamalar yapılmış ve donanımların performanslarıincelenmiştir.Bu dokümanda çalışma boyunca yapılan araştırma ve uygulamalar ile öğrenilmiş bulunansensörlerin var olan beyaz eşyalara entegrasyonun, beyaz eşya kontrol sisteminebağlanmasına kadar olan tüm aşamaları fırında nem algılama özelinde sergilenmiştir.Anahtar kelimeler: Sensör, Beyaz eşyada sensörler, Nem sensörü, Gaz sensörü, Basınçsensörü, Sensör teknolojileri, Nem algılama, Sensör sinyali işleme, Nem algılamaenstrumantasyonu, Fırında nem algılama, Buzdolabında Nem algılama, Akıllı fırın, Akıllıbuzdolabı, Isıl iletkenlik sensörü
İki boyutlu HSA gabor filtresinin FPGA ile gerçeklenmesi
Hücresel Ağ modeli 1988 yılında L. O. Chua ve L. Yang tarafından ortaya atılmıştır. HücreselSinir Ağlarının, insan beynindeki gibi bölgesel bağlantılara sahip olması VLSIgerçeklenmesini olanaklı kılmıştır. Analog yapıdaki HSA, sayısal sistemlerin erişemeyeceğiişlem hızlarına erişebilmekte, bundan dolayı birçok alanda tercih edilmektedir. HSAkomşuluk ilişkileri bulunan düzenli bir ızgara yapısına sahiptir. Hücresel Sinir Ağlarının sahipolduğu bu yapı birçok uygulamaya elverişli olsa da en yaygın kullanımını görüntü işlemedebulmaktadır. HSA ile görüntü işleme için çeşitli filtreler kullanılmaktadır, bunlardan biri deGABOR Filtreleridir.Gabor süzgeçleri görüntü işlemede ön işlem olarak kullanılırlar. Gabor Süzgecinin Sayısaldevrelerde gerçeklenmesinde karmaşık sayılar yüzünden bazı problemler oluşmaktadır. Butezde gabor süzgeçlerinin sayısal ortamda daha iyi nasıl gerçeklenebileceği ve bugerçeklemenin uygulamaları sunulacaktır. Gabor süzgecinin karmaşık işlem yoğunluğunuHSA (Hücresel Sinir Ağı) ile nasıl azaltılabilineceğini gösteren B. Shi HSA Gabor TipSüzgeçleri geliştirmiştir. Analog VLSI olarak gerçeklenen bu süzgeçler hem gerçek hem desanal kısımlarını aynı anda hesaplama ve analog bir sistem olması nedeniylede yüksek hızlarsunmaktadır. Bu tezde Analog sistemin yaklaşıklık yöntemleri kullanılarak sayısal devredurumuna getirilip sayısal olarak HSA Gabor Tip Süzgecin MATLAB ve Modelsimbenzetimi ve FPGA (Field Programming Gate Array) üzerinde gerçeklemesi yapılmıştır.Anahtar kelimeler: Hücresel Sinir Ağı (HSA), Gabor, süzgeç, FPGA, VHDL.ii
Robotikte hücresel sinir ağları uygulamaları
Kendi kendine karar verebilen ve son dönemde ?akıllı? olarak tabir edilmeye baslanan sistemler her geçen gün bilim kurgu olmaktan çıkıp biraz daha günlük hayatımızdaki yerlerini almaktadır. Buradaki ?akılı? kelimesini en az yadırgayarak kabullenebileceğimiz sistemler süphesiz robotik sistemlerdir. Robot bilimi ve teknolojisi olarak tanımlanabilecek robotik, aynı zamanda doğa taklit etme islemidir. Milyarlarca yıl süren ve evrimin bir parçası olan doğal ayıklanma sürecinde yalnızca en iyi olanların hayatta kalıp günümüze geldiği göz önüne alındığında doğayı taklit etmenin mantıklı olduğu görülür. Taklit isleminin inceleme alanı çok genistir. Örneğin bir böcek türünün bacak kontrolünün veya retina yapısının incelenmesi, birbirinden çok farklı olan taklit etme islemleridir. Bu tez robotik ve Hücresel Sinir Ağlarının (HSA) konularının kesisim noktası olan iki parçadan olusmaktadır. Tezin ilk yarısının basında, çok bacaklı robotların bacak hareketinin senkron bir sekilde kontrolü konusunda literatürde yer alan bazı makaleler incelenmistir. Daha sonra HSA'nın analog ifadesinin sayısale çevrilerek Tepkime Yayılımlı HSA (Reaction Diffusion CNN --- RD--CNN) simülasyonunun sayısal sistemler üzerinde yapılabileceği gösterilmistir. Son olarak elde edilen simülasyon sonuçları verilerek TY--HSA'nın sayısal devrelerle gerçeklenebileceği kanıtlanmıstır. Tezin ikinci kısmında, retinadaki ön islemeleri taklit ederek özellik çıkarılması amacıyla kullanılabilecek Gauss ve Gabor benzeri lineer HSA süzgeçleri ele alınmıstır. Sonra bu süzgeçlerin ayrıklastırılmasıyla elde edilen durum denklemlerinin çözülmesi amacıyla lineer çözüm yöntömleri ele alınmıstır. Daha sonra bellek gereksinimini azaltacak ve simülasyon hızını arttıracak bazı optimizasyonlar yapılmıstır. Son olarak simülasyon sonuçları verilerek karsılastırmalar yapılmıstır. Anahtar Kelimeler: Hücresel sinir ağları, robotik, tepkime yayınımı, seyrek matrisler.
Yön seçici ve hıza ayarlı filtreler, Gauss ve Gabor filtrelerinde son gelişmeler
Değisik türden filtre yapıları ve bunların Hücresel Sinir Ağları (HSA) üzerine uygulamaları incelenmistir. Bunlar, sabit görüntü girisleri için Gauss benzeri filtreler, doğrultusu ve bant genisliği ayarlanabilen Gauss benzeri filtreler ve Gabor benzeri filtreleri içermektedir. Ayrıca, hareketli görüntü girisleri için hıza ayarlı ve yön seçici filtreleri kapsamaktadır. Anahtar Kelimeler: Hücresel sinir ağları, hıza ayarlı filtreler, yön seçici filtreler, HSA Gauss benzeri filtreler, HSA Gabor benzeri filtreler
Uyarlananılabilir anten tasarımı ve simülasyonu
Gezgin haberleşme sistemlerinde kullanılan frekans bantları sınırlıdır. Gün geçtikçe gezgin haberleşme sistemlerinin kullanımının artması, bu sınırlı kaynağın en etkin ve verimli şekilde kullanımını gerektirmektedir. Bu işlevi yerine getirmek uyarlanabilir antenler çözüm olarak önerilmiştir. Bu antenlerin amacı hücre içersinde kullanıcının yönünü bulmak ve sadece bu yönde anten karakteristiği biçimlendirmesi yapmaktır. Ayrıca uyarlanabilir antenler sistemi çeşitli gürültülerden arındırarak kapasiteyi artırmaktadır. Uyarlanabilir anten tasarımında uyarlanabilir algoritmalar kullanılmaktadır. Günümüzdeki uyarlanabilir antenlerde LMS (Least Mean Square ) algoritması kullanılmaktadır. Bunun nedeni LMS algoritmasının yüksek verimliliğe sahip olmasıdır. Literatürde eğitici verisi kullanan algoritmalar ve eğitici verisi olmadan gelen işaretten istenen işaret kestirimi yapan algoritmalar olmak üzere iki tür uyarlanabilir algoritma yapısı sunulmuştur. Bu tezde hedef verisi olmadan alınan işaretten istenen işaret kestirimi yapan yeni bir uyarlanabilir algoritma önerilmesi ve bu algoritma ile uyarlanabilir anten simülasyonu yapılması amaçlanmıştır. Anahtar kelimeler: Uyarlanabilir süzgeçler, uyarlanabilir algoritmalar, uyarlamalı antenler, akıllı antenler.
Hücresel sinir ağları ve yön seçici Gabor süzgeçleri
Doğadan ilham alınarak keşfedilen Yapay Sinir Ağları, günümüzde pek çok bilim dalında uygulama alanı bulmuştur. 1988 yılında insanoğlunun sinir sistemi işleyişinin modellenmesi fikrinden hareketle L. O. Chua ve L. Yang tarafından Hücresel Sinir Ağları (HSA) mimarisi ortaya konulmuştur. Bu yeni mimari, sahip olduğu analog hücresel yapı nedeniyle, görüntü işleme gibi sayısal sistemler ile gerçeklemede aşırı işlem yoğunluğu ve buna bağlı uzun cevap verme süresi darboğazlarıyla karşılaşılan uygulamalara yeni bir bakış açısı getirmiştir. Analog bir sistemin cevap verme süresi kadar kısa bir zamanda verilen giriş işaretine istenilen işlemleri gerçekleştirerek çıkış üreten HSA yapısı, görüntü işleme uygulamalarında kullanım alanı bulmuştur. 1946 yılında Kuantum fiziğinden ilham alınarak keşfedilen Gabor süzgeçleri ile işaretlerdeki spesifik bilgilerin analizinde başarılı sonuçlar elde edilmiştir. İki boyutlu Gabor süzgeçleri, yön ve frekans seçebilme özellikleri nedeniyle görüntü işleme alanında tercih edilir bir filtreleme işlemi gerçekleştirmektedir. İşaret işleme uygulamalarında giriş işareti ve filtre boyutlarına bağlı olarak ortaya çıkan hesaplama yükü, bilim adamlarını daha hızlı sonuçlar verebilen alternatif gerçeklemeler bulmaya yöneltmiştir. Özyineli Gabor süzgeçleri ve HSA Gabor-Tip filtreleri, Gabor filtreleri için keşfedilen alternatif yöntemlerden iki tanesidir. Bu çalışmada; Hücresel Sinir Ağları hakkında genel bir bilgi verildikten sonra yapının görüntü işleme alanına uygunluğu pratik bir uygulama ile gösterilmiştir. Gabor süzgeçleri ve görüntü işlemedeki önemleri anlatılmasının ardından Gabor süzgeçlerinin özyinelemeli gerçeklemeleri karşılaştırmalı olarak bir uygulama ile incelenmiştir. HSA Gabor-Tip süzgeç mimarisi analog devre gerçeklemeleri ile birlikte anlatılmış, özgün bir çalışma olarak eliptik Gabor süzgeç yapısı tanımlanmıştır. Bütün uygulamalarda MATLAB 7.4 program dili kullanılmıştır. Anahtar kelimeler: Hücresel Sinir Ağları (HSA), Gabor, Süzgeç, Görüntü İşleme, Özyineli, Eliptik.
Doğrusal öngörü ile konuşma işareti kodlayıcısı tasarımı
İnsan konuşma sistemi üzerine bina edilen ve matematiksel araç olarak doğrusal öngörüyü kullanan model tabanlı bir konuşma işareti kodlayıcı MATLAB programı üzerinde gerçeklenmiştir. Gerçek zamanda çalışmayan sistem, kayıtlı konuşma işaretlerini doğrusal öngörü ile kodlayarak (analiz) tanımlanan biçimleme ile .lpc uzantılı dosyaya yazar, sonra dosyayı okuyup kodu çözerek (sentez) giriş-çıkış işaretlerini kullanıcıya dinletir ve görsel animasyonlar yapar. Ses kodlayıcı 3.84 kb/s ve 2.56 kb/s olmak üzere iki veri çıkış hızında çalışabilmektedir. Testlerde Ulusal Elektronik ve Kriptoloji Araştırma Enstitüsü'nden temin edilen Turtel Kütüphanesi'nin bir alt kümesi (5 erkek 5 kadın konuşmacının 15'er cümlesi) ve 3.84 kb/s çıkış hızına sahip ses kodlayıcı kullanılmıştır. Yaş ortalamaları 31 olan 8 erkek 7 kadın katılımcı ile yapılan Mutlak Kategori Test'i sonucunda ses kodlayıcın kalitesi 3.4 olarak tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler : Model tabanlı ses kodlayıcı, doğrusal öngörü, LPC, MATLAB
Gerçek zamanlı video işleyen yeni bir hücresel sinir ağı emülatörü tasarımı ve FPGA ile gerçeklenmesi
Hücresel Sinir Ağları (HSA) (Cellular Neural Networks (CNN)) kavramı Prof. Leon O. Chua ve L. Yang tarafından Kaliforniya Berkeley Üniversitesinde Aralık 1988 - Kasım 1997 arasında yapılan ?Nonlinear Circuits and Neural Networks? adlı bir ONR (Office of Naval Research) projesi sırasında geliştirilmiş ve 1988 yılında yayımlanmıştır. Daha sonraları Macar Bilim Akademisinden Prof. Tamás Roska ile birlikte yine Berkeley'de yapılan bir çalışmada Prof. Chua ve Prof Roska HSA Çok Kapsamlı Makinesi (HSA-ÇKM) (CNN Universal Machine) yapısını geliştirmişlerdir. Tasarlanan HSA-ÇKM yapısı önce küçük ölçekli (64×64), sonra daha büyük ölçekli (128×128) analog tümdevreler üzerinde gerçeklenmiştir. Bu tümdevrelerin işlem hızları çok yüksek olmasına rağmen, eşdeğer dijital doğruluklarının 7-8 bit olması, maliyetlerinin çok yüksek olması, şu ana dek gerçekleştirilebilen analog işlemci sayısı en yüksek tümdevrenin 128×128 hücreli (işlemcili) ve halen üzerinde çalışılmakta olan 256×256 analog hücreli HSA tümdevresinin bitirilememiş olması, araştırmacıları HSA yapısının dijital emülasyonları üzerinde çalışmaya yöneltmiştir.Bu tez çalışmasında, HSA yapısının FPGA tümdevresiyle dijital emülasyonu için kullanılabilecek yeni bir emülatör yapısı tasarlanmış, gerçeklenmiş ve bir kenar belirleme uygulamasıyla test edilmiştir. Bu yapı, basit taramalı (progressive) video işaretlerini gerçek zamanlı olarak işleyebilecek kadar hızlıdır ve bir VGA video işaretini alarak gerçek zamanlı olarak işleyip sonucu bir VGA monitöründe gösterebilir. Ayrıca, sistem maliyetlerinin düşürülmesi amacıyla yapı, FPGA dışında bir bellek elemanına ihtiyaç duymayacak şekilde tasarlanmıştır. Bu yeni yapı dijital görüntü işleme uygulamaları için hızlı ve genel bir çözüm oluşturmaktadır.Bu tez çalışması, küçük hedeflere adım adım ulaşarak sonuç hedefe varma yaklaşımıyla ilerletilmiştir. Bu yaklaşım doğrultusunda, öncelikle bir HSA emülatörü işlem birimi yapısı, çalışma hızı önemsenmeden oluşturulmuştur. Sonra bu işlem birimi yapısı, ardışık düzenle (pipeline) çalışması sağlanarak hızlandırılmış ve sistemdeki işlem birimlerinin çizgisel bir dizilimle (kaskad) bağlanarak birden fazla işlem biriminin eş zamanlı olarak çalışması sağlanmıştır.Tasarım ortamı olarak Xilinx firmasının ISE yazımı ve bu yazılımın şematik editörü kullanılmıştır. Tasarım öncelikle şematik editörle bilgisayar ortamına aktarılmış, daha sonra ISE yazılımı ile simülasyonu yapılarak tasarımdaki hatalar bulunmuş ve düzeltilmiştir. Tasarım, simülasyon programında çalışması sağlandıktan sonra FPGA kartı üzerine yüklenerek denenmiştir. Deneme işleminde, Xilinx firmasının ChipScope Pro yazılımı kullanılarak FPGA'de oluşturulmuş olan lojik analizör bloğu ile FPGA üzerindeki sinyaller çalışma esnasında bilgisayar ekranından gözlenmiş ve hata analizi yapılmıştır. Gözlenen hataların oluşma nedeni saptanarak tasarımda düzeltmelere gidilmiş ve sistemin hatasız çalışması sağlanmıştır.Sonuç olarak, basit taramalı video işretlerini 3×3 HSA şablonları ile dış bellek kullanmadan gerçek zamanlı olarak işleyen yeni bir HSA emülatörü yapısı önerilmiş ve Celoxica RC203 kartında bulunan Xilinx Virtex-II 3000 FPGA tümdevresi üzerinde gerçeklenmiştir. Gerçeklenen sistem 640×480 piksel 60 fps monokrom VGA video girişi ile test edilmiş ve çıkış videosu bir VGA monitöründe gözlenmiştir.Gerçeklenen emülatör yapısı CPU Turkey 2008 yarışmasının Akademik Yenilikçi Gömülü Sistem Tasarımı kategorisinde birincilik ödülü almıştır.
Hız ayarlı süzgeçler ve hareket algılama
Günümüzde gelişen teknoloji sonucu görüntü işleme çok önemli bir araştırma alam haline gelmiştir. Hareketli görüntü işleme ve optik akışın belirlenmesi konuları göreli olarak yeni konular olmakla birlikte uygulama alanlarının çok fazla olması dolayısıyla da ilgi çekicidir. Biyolojik çarıkların bir takım önlüklerini taklit eden sinir ağları ve özellikle bu ağların analog VLSI yapılan gerçek zamanlı olmalarından dolayı çok hızlı işlem kabiliyetine sahiptirler ve sayısal işlemcilere göre bu balamdan oldukça üstündürler. Bu tezde optik akış, daha sonra da asimetrik difÜzyon ağlarıyla gerçeklenen hız ayarlı filtre yapılan incelenmiştir. Omurgalılardaki retina yapısından esinlenerek gerçekleştirilen hız ayarlı filtreler aktif direnç yaydım ağlanyla gerçeklenmiştir. Daha sonra hız vektörü tayini için yeterli olan bir analog ağ, fotoreseptör seviyesinden, hız vektörü tayini seviyesine kadar incelenmiş ve sonuçlan üzerinde tartışılmıştır. Hız ayarlı filtrelerin basitliğine karşın oldukça iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Lineer CNN devreleriye kolaylıkla gerçekleştirilebilecek yapıda olan hız ayarlı filtre yapılan analog VLSI teknolojisiyle kolaylıkla tümleşik devre biçiminde üretilebilmektedir.Anahtar kelimeler: Hız ayarlı filtreler, Retina, Hareket algılama, Optik akış.
Bir otomatik hedef tanıma algoritmasının donanım gerçeklemesine yönelik optimizasyonu
Otomatik Hedef Tanıma (OHT), amaca yönelik tasarlanan algoritma ya da donanımların giriş verilerini otonom olarak tanıması veya sınıflandırması işlemlerinin gelen adıdır. Otomatik hedef tanıma amacıyla oluşturulmuş otonom yapı ya da düzenekler OHT sistemi olarak adlandırılır. OHT sistemleri, sınırlı optik spektrum hassasiyetine sahip, kolaylıkla yanılabilen insan algısını devreden çıkarması ve karmaşık veri kümelerini değerlendirebilme yeteneğine sahip olması açısından son yıllarda hem sivil hem de askeri pek çok alanda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.OHT sistemlerinin tasarlanmasında kullanılan teknikler, görüntü işleme ve istatistiksel tabanlı olmak üzere iki ana başlık altında değerlendirilebilir. Tez çalışmasında hem görüntü işleme hem de istatistiksel teknikler üzerinden geniş bir literatür taraması yapılmış ve çeşitli alanlarda avantajlı hale gelen görüntü işleme tabanlı algoritmalar, uygulamalarıyla birlikte değerlendirilmiştir.Aided Target Recognation, Automatic Target Recognation, Automatic Tracking System ve otomatik hedef tanıma (OHT) sistemleri gibi farklı adlar altında tanımlanan otonom tanıma sistemleri, gelişen algılayıcı teknolojileri sayesinde elde edilen yüksek boyuttaki veri kümelerini kısa sürede otonom bir şekilde işleyebilmekte ve değerlen-direbilmektedir. Diğer yandan bu sistemlerin en büyük dezavantajı ise özel bir amaç için tasarlanmış olmaları ve probleme sınırlı bir alanda çözüm sunmalarıdır. Özellikle görüntü işleme tabanlı sistemler, problemlere genel çözümler sunmaktan ziyade giriş verisine bağımlı, sınırlı bir alandaki problemlere çözüm getirmektedir. Bu dezavantajın en önemli nedeni algoritmaların problem odaklı tasarlanmasıdır. Problem odaklı tasarlanmış bir OHT sistemini farklı bir problem üzerinde uygulayabilmek tasarlanan algoritmada optimizasyon ihtiyacı doğurmaktadır.Bu çalışmada çeşitli OHT sistemlerine ait eksiklikler incelenmiş ve bu sistemlerin dezavantajlarının giderilmesi için çeşitli çözüm önerileri sunulmuştur. Bu çözüm önerileri arasında literatürde kullanılan zincir kodlamasının dairesellik özelliğinden faydalanılarak yönteminin bir OHT sistemine döndürmeden bağımsızlık özelliği kazandırılması amacıyla kullanılarak bir öznitelik elde edilmesi ve OHT sistemlerinin daha iyi bir bölütleme performansı sağlayabilmesi amacıyla yeni bir kenar belirleme yönteminin önerilmesi vardır. Sistemin sınıflandırma aşamasında ise yapay sinir ağları temelli çözüm önerileri sıralanmıştır.Tez çalışmasında, tasarlanan görüntü işleme tabanlı OHT algoritması çeşitli veri tabanlarına ait görüntüler üzerinde test edilerek görüntü işleme ve istatistiksel yöntemlerden elde edilen sonuçlar incelenmiştir. OHT sistemlerinin avantaj ve dezavantajları değerlendirilerek, sistemlerin içerdiği eksiklikler ve bu eksikliklerin giderilmesi için çeşitli çözüm önerileri, sonuçlar üzerinden detaylı bir şekilde sunulmuştur.
Bir otomatik hedef tanıma algoritmasının donanım gerçeklemesine yönelik optimizasyonu
Otomatik Hedef Tanıma (OHT), amaca yönelik tasarlanan algoritma ya da donanımların giriş verilerini otonom olarak tanıması veya sınıflandırması işlemlerinin gelen adıdır. Otomatik hedef tanıma amacıyla oluşturulmuş otonom yapı ya da düzenekler OHT sistemi olarak adlandırılır. OHT sistemleri, sınırlı optik spektrum hassasiyetine sahip, kolaylıkla yanılabilen insan algısını devreden çıkarması ve karmaşık veri kümelerini değerlendirebilme yeteneğine sahip olması açısından son yıllarda hem sivil hem de askeri pek çok alanda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.OHT sistemlerinin tasarlanmasında kullanılan teknikler, görüntü işleme ve istatistiksel tabanlı olmak üzere iki ana başlık altında değerlendirilebilir. Tez çalışmasında hem görüntü işleme hem de istatistiksel teknikler üzerinden geniş bir literatür taraması yapılmış ve çeşitli alanlarda avantajlı hale gelen görüntü işleme tabanlı algoritmalar, uygulamalarıyla birlikte değerlendirilmiştir.Aided Target Recognation, Automatic Target Recognation, Automatic Tracking System ve otomatik hedef tanıma (OHT) sistemleri gibi farklı adlar altında tanımlanan otonom tanıma sistemleri, gelişen algılayıcı teknolojileri sayesinde elde edilen yüksek boyuttaki veri kümelerini kısa sürede otonom bir şekilde işleyebilmekte ve değerlen-direbilmektedir. Diğer yandan bu sistemlerin en büyük dezavantajı ise özel bir amaç için tasarlanmış olmaları ve probleme sınırlı bir alanda çözüm sunmalarıdır. Özellikle görüntü işleme tabanlı sistemler, problemlere genel çözümler sunmaktan ziyade giriş verisine bağımlı, sınırlı bir alandaki problemlere çözüm getirmektedir. Bu dezavantajın en önemli nedeni algoritmaların problem odaklı tasarlanmasıdır. Problem odaklı tasarlanmış bir OHT sistemini farklı bir problem üzerinde uygulayabilmek tasarlanan algoritmada optimizasyon ihtiyacı doğurmaktadır.Bu çalışmada çeşitli OHT sistemlerine ait eksiklikler incelenmiş ve bu sistemlerin dezavantajlarının giderilmesi için çeşitli çözüm önerileri sunulmuştur. Bu çözüm önerileri arasında literatürde kullanılan zincir kodlamasının dairesellik özelliğinden faydalanılarak yönteminin bir OHT sistemine döndürmeden bağımsızlık özelliği kazandırılması amacıyla kullanılarak bir öznitelik elde edilmesi ve OHT sistemlerinin daha iyi bir bölütleme performansı sağlayabilmesi amacıyla yeni bir kenar belirleme yönteminin önerilmesi vardır. Sistemin sınıflandırma aşamasında ise yapay sinir ağları temelli çözüm önerileri sıralanmıştır.Tez çalışmasında, tasarlanan görüntü işleme tabanlı OHT algoritması çeşitli veri tabanlarına ait görüntüler üzerinde test edilerek görüntü işleme ve istatistiksel yöntemlerden elde edilen sonuçlar incelenmiştir. OHT sistemlerinin avantaj ve dezavantajları değerlendirilerek, sistemlerin içerdiği eksiklikler ve bu eksikliklerin giderilmesi için çeşitli çözüm önerileri, sonuçlar üzerinden detaylı bir şekilde sunulmuştur.
Sayısal donanım gerçeklemesine yönelik el yazısı karakter tanıma sistemi tasarımı
Günümüz dünyasında insan makine etkileşiminin giderek artmaktadır. Geliştirilen yeni algoritmalar ile makinelere yapay zeka kazandırılmakta ve kullanılan otomat sistemler insanların günlük hayatında birçok işi kolaylaştırmaktadır. Bu sistemlerin geliştirilmesinde görüntü işleme teknikleri yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri ile birçok problem tasarlanan otonom sistemler ile çözülmektedir. Bu problemlerin başında optik karakter tanımanın bir alt dalı olan el yazısı karakter tanıma gelmektedir. El yazısı karater tanımaya yönelik, tanıma oranı yüksek algoritmalar literatürde mevcuttur. Geliştirilen bu algoritmaların tanıma oranları yüksek olmasına rağmen içerdikleri karekök, bölme gibi sayısal tasarımlar için hesap yükü oluşturan matematiksel işlemlerden dolayı FPGA gibi donanımlarda gerçeklemeleri zordur. Bu problem göz önünde bulundurularak hücresel sinir ağları (HSA) ile tasarlanan Gabor-tipi filtreler ile harflerin içerdikleri yönlü bileşenler çıkartılarak hızlı bir tanıma algoritması tasarlanabilir. Literatürde bulunan biçok çalışma ile HSA Gabor-tipi filtreler FPGA donanımında verimli bir şekilde gerçeklenebilmektedir. Bu sayede Gabor-tipi filtrelerin yön seçici özelliği ile hızlı ve tanıma oranı yüksek algoritmalar oluşturulabilir. Ayrıca işlenen görüntülerin ikili (binary) türünde olduğu göz önünde bulundurularak Gabor-tipi filtrelerin yön seçici filtreleme yapması gibi morfolojik işlemerle de harf görüntüsü üzerinden yönlü bileşenler çıkartılabilir. Bu çalışmada sayısal tasarımlara uygun hızlı ve doğruluk oranları % 80 ve % 91 civarında olan el yazısı harf tanıma üzerine iki farklı algoritma geliştirilmiştir. İlk algoritmada HSA Gabor-tipi filtreler kullanılmış; ikinci algoritmada ise Gabor-tipi filtreler gibi yönlü bileşenleri çıkartabilen morfolojik yönlü filtreme anlatılmıştır. Anahtar Kelimeler: El yazısı karakter tanıma, hücresel sinir ağları, Gabor filtreleri, morfolojik filtreleme
Sayısal donanım gerçeklemesine yönelik el yazısı karakter tanıma sistemi tasarımı
Günümüz dünyasında insan makine etkileşiminin giderek artmaktadır. Geliştirilen yeni algoritmalar ile makinelere yapay zeka kazandırılmakta ve kullanılan otomat sistemler insanların günlük hayatında birçok işi kolaylaştırmaktadır. Bu sistemlerin geliştirilmesinde görüntü işleme teknikleri yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri ile birçok problem tasarlanan otonom sistemler ile çözülmektedir. Bu problemlerin başında optik karakter tanımanın bir alt dalı olan el yazısı karakter tanıma gelmektedir. El yazısı karater tanımaya yönelik, tanıma oranı yüksek algoritmalar literatürde mevcuttur. Geliştirilen bu algoritmaların tanıma oranları yüksek olmasına rağmen içerdikleri karekök, bölme gibi sayısal tasarımlar için hesap yükü oluşturan matematiksel işlemlerden dolayı FPGA gibi donanımlarda gerçeklemeleri zordur. Bu problem göz önünde bulundurularak hücresel sinir ağları (HSA) ile tasarlanan Gabor-tipi filtreler ile harflerin içerdikleri yönlü bileşenler çıkartılarak hızlı bir tanıma algoritması tasarlanabilir. Literatürde bulunan biçok çalışma ile HSA Gabor-tipi filtreler FPGA donanımında verimli bir şekilde gerçeklenebilmektedir. Bu sayede Gabor-tipi filtrelerin yön seçici özelliği ile hızlı ve tanıma oranı yüksek algoritmalar oluşturulabilir. Ayrıca işlenen görüntülerin ikili (binary) türünde olduğu göz önünde bulundurularak Gabor-tipi filtrelerin yön seçici filtreleme yapması gibi morfolojik işlemerle de harf görüntüsü üzerinden yönlü bileşenler çıkartılabilir. Bu çalışmada sayısal tasarımlara uygun hızlı ve doğruluk oranları % 80 ve % 91 civarında olan el yazısı harf tanıma üzerine iki farklı algoritma geliştirilmiştir. İlk algoritmada HSA Gabor-tipi filtreler kullanılmış; ikinci algoritmada ise Gabor-tipi filtreler gibi yönlü bileşenleri çıkartabilen morfolojik yönlü filtreme anlatılmıştır. Anahtar Kelimeler: El yazısı karakter tanıma, hücresel sinir ağları, Gabor filtreleri, morfolojik filtreleme
Sayısal donanım gerçeklemesine yönelik el yazısı karakter tanıma sistemi tasarımı
Günümüz dünyasında insan makine etkileşiminin giderek artmaktadır. Geliştirilen yeni algoritmalar ile makinelere yapay zeka kazandırılmakta ve kullanılan otomat sistemler insanların günlük hayatında birçok işi kolaylaştırmaktadır. Bu sistemlerin geliştirilmesinde görüntü işleme teknikleri yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Görüntü işleme teknikleri ile birçok problem tasarlanan otonom sistemler ile çözülmektedir. Bu problemlerin başında optik karakter tanımanın bir alt dalı olan el yazısı karakter tanıma gelmektedir. El yazısı karater tanımaya yönelik, tanıma oranı yüksek algoritmalar literatürde mevcuttur. Geliştirilen bu algoritmaların tanıma oranları yüksek olmasına rağmen içerdikleri karekök, bölme gibi sayısal tasarımlar için hesap yükü oluşturan matematiksel işlemlerden dolayı FPGA gibi donanımlarda gerçeklemeleri zordur. Bu problem göz önünde bulundurularak hücresel sinir ağları (HSA) ile tasarlanan Gabor-tipi filtreler ile harflerin içerdikleri yönlü bileşenler çıkartılarak hızlı bir tanıma algoritması tasarlanabilir. Literatürde bulunan biçok çalışma ile HSA Gabor-tipi filtreler FPGA donanımında verimli bir şekilde gerçeklenebilmektedir. Bu sayede Gabor-tipi filtrelerin yön seçici özelliği ile hızlı ve tanıma oranı yüksek algoritmalar oluşturulabilir. Ayrıca işlenen görüntülerin ikili (binary) türünde olduğu göz önünde bulundurularak Gabor-tipi filtrelerin yön seçici filtreleme yapması gibi morfolojik işlemerle de harf görüntüsü üzerinden yönlü bileşenler çıkartılabilir. Bu çalışmada sayısal tasarımlara uygun hızlı ve doğruluk oranları % 80 ve % 91 civarında olan el yazısı harf tanıma üzerine iki farklı algoritma geliştirilmiştir. İlk algoritmada HSA Gabor-tipi filtreler kullanılmış; ikinci algoritmada ise Gabor-tipi filtreler gibi yönlü bileşenleri çıkartabilen morfolojik yönlü filtreme anlatılmıştır. Anahtar Kelimeler: El yazısı karakter tanıma, hücresel sinir ağları, Gabor filtreleri, morfolojik filtreleme
Gömülü yaya belirleme sistemi tasarımı ve gerçeklemesi
Artan görüntü işleme çalışmaları ve gelişen teknoloji, görüntü işleme temelli sistemlerin uygulama alanlarını hızla genişletmektedir. Günümüzde, bilgisayarla görü sistemleri ile yüz tanıma, plaka tanıma, yaya tanıma gibi nesne tanıma uygulamalarına sıkça rastlanılmaktadır. Son yıllarda yaya tanıma sistemleri, otomotiv teknolojileri alanında da kendine uygulama sahası bulmakta, trafikte yaşanan kazalar ve nedenleri üzerine hazırlanan raporlar, bu alanda yapılan çalışmalar için motivasyon kaynağı olmaktadır. Dünya Sağlık Örgütü tarafından hazırlanan raporlara göre, trafik kazaları dünya genelinde yılda 1.200.000 insanın ölümüne neden olurken, bu ölümlerin büyük bir çoğunluğunu yayalar oluşturmaktadır. Bu çalışmada Yönlü Gradyanların Histogramı (HOG) algoritması ve Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılarak bir yaya tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Yaya tanıma uygulamalarında öznitelik çıkarıcı bir yöntem olarak sıklıkla kullanılan HOG algoritması Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA) ile donanımsal olarak gerçeklenmiş, çıkarılan özniteliklerin sınıflandırılması ve yaya tanıma işi ise mikroişlemci üzerinde, SVM ile yazılımsal olarak yapılmıştır. Tez çalışması kapsamında, tasarlanan sistemi gerçeklemek üzere FPGA ve mikroişlemcili bir düzenek kurulmuş, düzeneğin birimleri olan FPGA ve mikroişlemciyi haberleştirmek üzere basit bir arayüz kartı tasarlanmıştır. Kurulan düzenekte yer alan FPGA ve mikroişlemci birimlerinin seçiminde düzeneğin taşınabilirliği ve güç tüketimi ön planda tutulmuştur. Buna göre FPGA birimi olarak Terasic firmasının Altera DE0 Nano uygulama geliştirme kartı, mikroişlemci birimi olarak ise ARM mimarisi kullanan BeagleBone uygulama geliştirme kartı kullanılmıştır. Gerçeklenen sistem, NICTA yaya veri tabanından alınan 2000 örnek ile eğitilmiş, aynı veritabanından alınan 2000 farklı örnek ile yapılan testlerde sınıflandırma başarımı %98.15 olarak ölçülmüştür.
Gömülü yaya belirleme sistemi tasarımı ve gerçeklemesi
Artan görüntü işleme çalışmaları ve gelişen teknoloji, görüntü işleme temelli sistemlerin uygulama alanlarını hızla genişletmektedir. Günümüzde, bilgisayarla görü sistemleri ile yüz tanıma, plaka tanıma, yaya tanıma gibi nesne tanıma uygulamalarına sıkça rastlanılmaktadır. Son yıllarda yaya tanıma sistemleri, otomotiv teknolojileri alanında da kendine uygulama sahası bulmakta, trafikte yaşanan kazalar ve nedenleri üzerine hazırlanan raporlar, bu alanda yapılan çalışmalar için motivasyon kaynağı olmaktadır. Dünya Sağlık Örgütü tarafından hazırlanan raporlara göre, trafik kazaları dünya genelinde yılda 1.200.000 insanın ölümüne neden olurken, bu ölümlerin büyük bir çoğunluğunu yayalar oluşturmaktadır. Bu çalışmada Yönlü Gradyanların Histogramı (HOG) algoritması ve Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılarak bir yaya tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Yaya tanıma uygulamalarında öznitelik çıkarıcı bir yöntem olarak sıklıkla kullanılan HOG algoritması Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA) ile donanımsal olarak gerçeklenmiş, çıkarılan özniteliklerin sınıflandırılması ve yaya tanıma işi ise mikroişlemci üzerinde, SVM ile yazılımsal olarak yapılmıştır. Tez çalışması kapsamında, tasarlanan sistemi gerçeklemek üzere FPGA ve mikroişlemcili bir düzenek kurulmuş, düzeneğin birimleri olan FPGA ve mikroişlemciyi haberleştirmek üzere basit bir arayüz kartı tasarlanmıştır. Kurulan düzenekte yer alan FPGA ve mikroişlemci birimlerinin seçiminde düzeneğin taşınabilirliği ve güç tüketimi ön planda tutulmuştur. Buna göre FPGA birimi olarak Terasic firmasının Altera DE0 Nano uygulama geliştirme kartı, mikroişlemci birimi olarak ise ARM mimarisi kullanan BeagleBone uygulama geliştirme kartı kullanılmıştır. Gerçeklenen sistem, NICTA yaya veri tabanından alınan 2000 örnek ile eğitilmiş, aynı veritabanından alınan 2000 farklı örnek ile yapılan testlerde sınıflandırma başarımı %98.15 olarak ölçülmüştür.
Gömülü yaya belirleme sistemi tasarımı ve gerçeklemesi
Artan görüntü işleme çalışmaları ve gelişen teknoloji, görüntü işleme temelli sistemlerin uygulama alanlarını hızla genişletmektedir. Günümüzde, bilgisayarla görü sistemleri ile yüz tanıma, plaka tanıma, yaya tanıma gibi nesne tanıma uygulamalarına sıkça rastlanılmaktadır. Son yıllarda yaya tanıma sistemleri, otomotiv teknolojileri alanında da kendine uygulama sahası bulmakta, trafikte yaşanan kazalar ve nedenleri üzerine hazırlanan raporlar, bu alanda yapılan çalışmalar için motivasyon kaynağı olmaktadır. Dünya Sağlık Örgütü tarafından hazırlanan raporlara göre, trafik kazaları dünya genelinde yılda 1.200.000 insanın ölümüne neden olurken, bu ölümlerin büyük bir çoğunluğunu yayalar oluşturmaktadır. Bu çalışmada Yönlü Gradyanların Histogramı (HOG) algoritması ve Destek Vektör Makinesi (SVM) kullanılarak bir yaya tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Yaya tanıma uygulamalarında öznitelik çıkarıcı bir yöntem olarak sıklıkla kullanılan HOG algoritması Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA) ile donanımsal olarak gerçeklenmiş, çıkarılan özniteliklerin sınıflandırılması ve yaya tanıma işi ise mikroişlemci üzerinde, SVM ile yazılımsal olarak yapılmıştır. Tez çalışması kapsamında, tasarlanan sistemi gerçeklemek üzere FPGA ve mikroişlemcili bir düzenek kurulmuş, düzeneğin birimleri olan FPGA ve mikroişlemciyi haberleştirmek üzere basit bir arayüz kartı tasarlanmıştır. Kurulan düzenekte yer alan FPGA ve mikroişlemci birimlerinin seçiminde düzeneğin taşınabilirliği ve güç tüketimi ön planda tutulmuştur. Buna göre FPGA birimi olarak Terasic firmasının Altera DE0 Nano uygulama geliştirme kartı, mikroişlemci birimi olarak ise ARM mimarisi kullanan BeagleBone uygulama geliştirme kartı kullanılmıştır. Gerçeklenen sistem, NICTA yaya veri tabanından alınan 2000 örnek ile eğitilmiş, aynı veritabanından alınan 2000 farklı örnek ile yapılan testlerde sınıflandırma başarımı %98.15 olarak ölçülmüştür.