Principal components analysis
56 theses under this subject heading
Makroekonomik belirsizliğin Güney Avrupa ekonomileri üzerine etkisi
Makroekonomik belirsizliğin ekonomik faaliyet üzerindeki etkisi ekonomik aktörler için en önemli konulardan biridir ve politika yapıcılar son dönemde karar alma süreçlerinde belirsizliğe daha fazla dikkat çekmektedirler. Makroekonomik belirsizlik, bireylerin davranışlarına, firmaların faaliyetlerine ve politika yapıcıların kararlarına önemli maliyetler yüklemektedir. Ekonominin karmaşık yapısı göz önüne alındığında, ekonomik belirsizliği ölçmek zordur. Ancak son yıllarda belirsizliğin niceliksel ölçümüne yönelik çalışmaların sayısı artmaktadır. Farklı makroekonomik faaliyetleri ve sektörleri içeren makroekonomik belirsizlik endeksi, kapsamlı ve alternatif bir bakış açısı sunarak reel ekonomi hakkında daha fazla bilgi barındırmakta ve dolayısıyla belirsizliğin kapsayıcılığını artırmaktadır. 2008 Küresel Finansal Krizi ve 2010 Avro Bölgesi devlet borç krizi nedeniyle artan belirsizlik ortamında AB'de Kuzey-Güney ayrımının derinleşmesi GIIPS ülkeleri için belirsizliğin ekonomik faaliyet üzerindeki etkisinin araştırılmasını daha önemli kılmaktadır. Literatürde yalnızca bir çalışma (Mumtaz ve Musso, 2021) ABD, AB ve GIIPS ülke düzeyindeki belirsizliklerin GIIPS ülkelerinin ekonomik faaliyetleri üzerindeki etkilerini aynı model içerisinde incelemektedir. Ayrıca AB ve GIIPS ülkeleri için farklı koşullu değişen varyans ve PCA yöntemlerini kullanarak makroekonomik belirsizlikleri hesaplayan çalışmaya rastlanmamıştır. Bu nedenle tezimizin amacı, ABD, AB ve GIIPS ülkelerindeki makroekonomik belirsizliklerin GIIPS ülkelerinin sanayi üretimi üzerindeki etkilerini araştırmaktır. Tezimizde küresel, bölgesel ve ülke düzeyinde makroekonomik serilerin belirsizliklerini hesaplamak için farklı koşullu değişen varyans yöntemleri kullanılmaktadır. Makroekonomik serilerin belirsizlikleri hesaplandıktan sonra seriler PCA ile bir araya getirilerek ABD, AB ve GIIPS ülkeleri için makroekonomik belirsizlik endeksleri üretilmektedir. Son aşamada ABD, AB ve GIIPS ülkeleri belirsizlik endekslerinin GIIPS ülkeleri üretim hacmi üzerindeki etkileri Vektör Otoregresif (VAR) yöntemi ve bu yöntemin araçlarından Etki-Tepki tekniğiyle test edilmektedir. Ampirik analizimin sonuçları ABD makroekonomik belirsizliğindeki artışın GIIPS ülkeleri sanayi üretimi üzerinde pozitif etkiye sahip olduğunu, ancak etkinin İtalya, Portekiz ve İspanya'da istatistiksel olarak anlamlı olduğunu göstermektedir. Ayrıca, AB ekonomik belirsizliğinin İrlanda, İspanya ve Portekiz sanayi üretimi üzerinde olumlu etkiye neden olurken İtalya ve Yunanistan sanayi üretimi üzerini olumsuz etkilemektedir. Ancak AB belirsizliğinin İspanya ve Portekiz sanayi üretimi üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamlıdır. İrlanda ekonomisinin düzenleme-regülasyon kalitesi, hükümet etkinliği ve siyasi istikrarı bağlamında kurumsal kapasitesinin diğer AB ülkelerine göre daha güçlü olması İrlanda sanayi üretimi üzerinde belirsizlik dışındaki faktörlerin etkiye neden olabileceğini göstermektedir. Ayrıca, Yunanistan ekonomisi içerisinde sanayi üretiminin payının düşük olması ABD ve AB makroekonomik belirsizliklerinin Yunanistan ekonomik faaliyetleri üzerinde etkisinin bulunmadığını göstermektedir. Bununla beraber, Etki-Tepki analizinden elde ettiğimiz bulgulara göre İspanya, Portekiz ve Yunanistan makroekonomik belirsizlikleri bu ülkelerin sanayi üretimi üzerinde negatif etkiye neden olmaktadır. Bu sonuçlar, artan belirsizliğin yatırımların ertelenmesine, istihdamın azalmasına ve dolayısıyla üretimin azalmasına neden olduğunu ileri süren Reel Opsiyonlar Teorisini destekleyen kanıtlar sunmaktadır Genel olarak İspanya, Portekiz ve Yunanistan ülke belirsizliklerinin artışında, politika yapıcılar bütçe açıklarını ve kamu borçlarını dikkate alarak, yatırımı ve üretimi teşvik eden politikalar uygulamalıdır. Öte yandan, ABD ve AB makroekonomik belirsizliklerinin arttığı dönemlerde GIIPS ülkelerindeki politika yapıcılar, işgücü piyasalarında kemer sıkma önlemleri ile dahili devalüasyon üzerinden üretim maliyetlerini düşürmek yerine, üretimin kalitesini artırıcı düzenlemeler yapmalıdır.
Helal gıda kapsamında yumuşak şekerlemelerde jelatin kökeninin tespitinde spektroskopik ve kromatografik yöntemlerin geliştirilmesi ve metot validasyonu
Jelatin gıda endüstrisinde sağladığı eşsiz fonksiyonel özellikler sebebi ile yaygın şekilde kullanım alanı bulmaktadır. Genel olarak jelleştirme, koyulaştırma ve stabilizasyon amaçları ile kullanılmaktadır. Diğer fonksiyonel özellikleri ise tekstür geliştirici, emülsifiye edici ve yapı düzenleyici olması olarak sıralanabilir. Jelatin sahip olduğu eşsiz teknolojik özellikler ile gıda sektöründe arzulanan bir çok ürün özelliğini iyileştirebilmektedir. Yaygın olarak, yumuşak şekerlemeler, jöleler, sütlü tatlılar ve marşmelovlarda kullanılmaktadır. Jelatin genel olarak, sığır eti, sığır kemiği ve domuz derisinden elde edilen kollajenin ısısal hidrolizi ile elde edilmektedir. Jelatin üretiminde kullanılan en yaygın kaynaklar sığır ve domuz kökenlidir. Sektörde talep edilen jelatin ihtiyacını karşılayabilmek için dünya genelinde jelatin ithalat ve ihracatı önem arz etmektedir. Farklı toplumların jelatinin elde edildiği kaynak hakkında hassasiyetleri olabilmektedir özellikle Müslüman toplumların helal gıda kapsamında jelatin kökenine yönelik tedirginlikleri mevcuttur bu sebeple jelatin kökeninin tespitine yönelik yeni, güçlü ve güvenilir metotların geliştirilmesine ihtiyaç vardır. Bu tez çalışması kapsamında yumuşak şekerlemelerin bileşiminde bulunan jelatinin kökeninin tespitine yönelik spektroskopik ve kromatografik teknikler kullanılarak metot geliştirme çalışmaları yapılmıştır. Tez çalışmasının genelinde FTIR ve Raman spektroskopisi LC-MS/MS kromatografik tekniği ve RT-PCR teknikleri kullanılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında standart jelatinlerin kökeninin belirlenmesine yönelik FTIR ve kemometri temelli yöntemler geliştirilmiştir. Standart jelatinlerin FTIR spektroskopisi tekniği kullanılarak başarılı bir şekilde orijine göre sınıflandırılabildiği görülmüştür. Benzer şekilde Raman spektroskopi ile standart jelatinlerin kökenine göre ayırt edilebildiği tespit edilmiş ve kemometrik analizler gerçekleştirilmiştir. Raman tekniği ile standart jelatinler kökenine göre ayırt edilebilmiştir. Saf jelatinlerin ve jelatin karışımlarının kökeninin tespitine yönelik yeni FTIR temelli bir metot geliştirilmiştir. Tez kapsamında geniş çeşitlilikte ve farklı şeker kompozisyonlarında yumuşak şekerleme üretimi yapılmış ve yumuşak şekerlemeler herhangi bir ön hazırlık yapılmaksızın başarılı bir şekilde FTIR tekniği kullanılarak sığır ve domuz kökenine sahip olmaları yönünden ayırt edilebilmiştir. Elde edilen bulgulara göre, FTIR tekniği yumuşak şekerlemelerin kökeninin tespitinde daha başarılı sonuçlar vermiştir. Çalışmalar kapsamında HCA, PCA, PLS-DA ve GADA kemometrik teknikleri etkin şekilde kullanılmıştır. Elde edilen bulgular referans bir teknik olan RT-PCR tekniği ile doğrulanmıştır. Ayrıca, LC-MS/MS tekniği kullanılarak jelatinler için markör peptitler belirlenmiştir. Bu çalışma ile jelatinlerin kökeninin nano-LC-MS/MS kromatografi tekniği ile belirlenebileceği görülmüştür. Elde edilen bulgular doğrultusunda saf jelatinin ve yumuşak şekerlemelerde bulunan jelatinin kökeninin geliştirilen yeni FTIR temelli yöntemle tespitinin mümkün olduğu görülmüştür.
Türkiye'nin uzun dönem elektrik yük talep tahmini
Teknoloji çağı olan günümüzde elektrik enerjisinin önemi gün geçtikçe artmaktadır. Elektrik enerjisinin üretimi, iletimi ve dağıtımı ile yükümlü bulunan kuruluşların amacı, üretilen enerjinin tüketicilere sürekli, kaliteli ve ucuz olarak sunulmasını sağlamaktır. Bunu sağlayabilmeleri için de geçmişteki verilerden faydalanarak geleceğe ilişkin tahmin yapmak kaçınılmaz olmuştur. Elbette ki tahmin yapabilmek için çok çeşitli yöntemler kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, zaman serisi analizi, çoklu doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları (YSA) kullanarak elektrik enerjisi uzun dönem talep tahmini yapılmıştır. Yapılan tahmin çalışmalarının sonuçları; hem kendi aralarında hem de Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı'nın kullanmış olduğu MAED programının sonuçları ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Çalışmada; yapay sinir ağlarının geçmişe yönelik veriler için diğer metotlardan daha az hata oranı ile tahmin yapabildiği tespit edilmiştir. Ayrıca YSA metodu gelecek projeksiyonunun ise MAED modeli tahminlerine yakın olduğu görülmüştür.
The effect of governance on economic growth: Evidence from emerging countries
Emerging countries have achieved a significant improvement in annual growth and now constitute a considerable proportion of the world economy. These countries contain more than half of the world's population. For these reasons, studying the economies of these countries is a very important topic. This study aims to investigate the relationship between governance and economic development in emerging economies. Our research is based on the World Bank data for worldwide governance indicators of emerging economies from 2002 to 2018. The principal component analysis and generalized method of moments were applied to identify the relationship between the gross domestic product index as a dependent variable and the worldwide governance indicator as an independent variable and the foreign direct investment, inflation, and working-age population indicators as control variables. The experimental results showed that there was no significant relationship between governance and economic development. Based on these findings, it is emphasized that the countries in the sample should give more importance to governance. Keywords: Emerging market countries, Economic growth, Governance indicators, GMM, PCA
Anadolu topraklarında tarhana kültürü, çeşitleri ve seçili örneklerin duyusal karakterizasyonu üzerine bir çalışma
Anadolu'nun yöresel çorbaları arasında önemli bir yere sahip olan tarhana, temelde tahıl ve yoğurt ile yapılan fermente bir gıdadır. Sebzelerin bol ve ucuz olduğu yaz aylarında kış hazırlığı olarak Anadolu'nun her yerinde yerel halk tarafından geleneksel yöntemlerle yapılmaktadır. Bileşiminde bulunan zengin gıda maddelerinden dolayı protein, vitamin ve mineral bakımından oldukça yüksek, her yaş grubu için önem arz eden bir besindir. Standart bir üretim yöntemi olmadığından eklenen malzemelerin miktarlarına bağlı olarak besleyici değerleri değişkendir. Çoğunlukla ev ekonomisi çerçevesinde ve ev ölçeğinde üretilip tüketilen tarhana, hemen hemen ülkemiz coğrafyasının her bölgesinde değişik şekillerde üretilerek farklı duyusal özellikler göstermektedir. Tarhananın içine eklenen malzemeleri ve üretim prosesi bölgeden bölgeye, yöreden yöreye kişinin geleneklerine, damak tadına ve alışkanlıklarına bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Tarhanaların üretiminde birçok açıdan benzerlikler olsa da birbirinden ayrı duyusal profillere sahiptirler. Birbirinden oldukça farklı duyusal bileşenlere sahip olmalarına rağmen bütün çeşitler "tarhana" olarak anılmaktadır. Literatür çalışmaları incelendiğinde tarhana çorbalarının duyusal profillerine ait araştırmalarının eksikliği tezin çıkış noktasıdır. Bu çalışmada tarhanaların temel özelliklerinin tanımlanması amacıyla Beypazarı, Ege (Manisa ve Çevresi), Maraş, Tarpaz, Uşak, Bolu Kızılcık, Sıkma (Antep) ve Balıkesir Tarhanası olmak üzere 8 farklı örneğin duyusal profilleri incelenmiştir. Bu amaç doğrultusunda Tanımlayacı Lezzet Profil Analizi uygunlanmıştır. Ayrıca LPA sonuçlarından elde edilen verilerin istatistiksel olarak önemini vurgulamak ve tespit etmek için Temel Bileşen Analizi (PCA) yapılmıştır. Duyusal analiz sonucunda genel beğeni parametresine göre en beğenilen üç tarhana çorbası sırası ile Ege (Manisa ve çevresi), Uşak ve Kızılcık (Bolu) tarhanası seçilmiştir. PCA ile incelenen duyusal sonuçlar istatistiksel olarak önemli bulunmuştur
A Comparison of the recent algorithms for the identification of outliers in data
ABSTRACT Ph.D. THESIS A COMPARISON OF THE RECENT ALGORITHMS FOR THE IDENTIFICATION OF OUTLIERS IN DATA GÜLSEN KIRAL DEPARTMENT OF MATHEMATICS INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES ÇUKUROVA UNIVERSITY Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nedret BİLLOR Year: 2003, Pages: 155 Jury: Assoc. Prof. Dr. Nedret BİLLOR Prof. Dr. Fikri AKDENİZ Prof. Dr. H. Altan ÇABUK Prof. Dr. Müjgan TEZ Prof. Dr. Refik BURGUT In this thesis we examine outlier detection methods in multivariate and regression data and present an extensive literature on them. Since there has been a fast growing interest in the outlier detection methods for regression data for ten years we mainly focus on the outlier detection methods in regression data in this thesis. We conduct an extensive simulation study to assess the performances of the multiple outlier detection methods for regression data, that are either most recently published or most frequently cited in the literature. Furthermore in the context of multivariate data we propose a new outlier detection algorithm in principal component analysis called BACON robust principle component analysis. We also carry out a simulation study to assess the performance of the proposed method and use some data sets to evaluate the applicability of the method. Key Words: influential observations, detection of outliers, multivariate data, principle component analysis, regression. IV
Video görüntülerinden yüz tanıma
Önemi ve kullanım alanı gün geçtikçe artan bir çalışma alanı olan yüz tanıma, önceden sisteme tanıtılan insanların sistem tarafından daha sonra otomatik olarak tanınmasını amaçlamaktadır.Bu tezde ise, video görüntüleri üzerinde çalışan bir yüz tanıma sistemi kurulmuştur. Her bir videoda bir kişi olacak şekilde poz, açı ve dönme kısıtı olmadan elde edilen videolarla eğitilen sistem, daha sonra yine aynı şekildeki farklı videoların kime ait olduğunu tanımaya çalışmaktadır.Çalışmanın temel amacı, videolardan yüz tanınırken tüm video karelerinin kullanılması yerine otomatik çalışabilecek bir sistem kurarak, bu sistemin seçeceği belli karelerin, belli ön işlemlerden geçerek kullanılması durumunda başarı oranı ve çalışma sürelerinin nasıl etkileneceğini incelemektir.Tez metninde, sistem kurulurken yüz ve yüz öğelerini bulma amaçlı kullanılan Haar-Benzeri Özellikler, boyut dönüştürme amaçlı kullanılan Temel Bileşenler Analizi ile Doğrusal Diskriminant Analizi ve sınıflandırma amaçlı kullanılan Destek Vektör Makineleri algoritmalarıyla beraber bu algoritmaları temel alarak geliştirilen sistem tanıtılmış ve deney sonuçları ile başarı durumu ölçülmüştür.
Atık PET'ten dioktil tereftalat üretimi ve çimento harcında kullanımı
Bu çalışmada atık polietilen tereftalat (PET) malzemelerden kimyasal geri dönüşüm yoluyla faydalı ürünler elde edilmesi ve elde edilen ürünlerin çimento kompozitlerinde kullanılabilirliği incelenmiştir. Birinci kısımda atmosferik basınçta ve çok daha yüksek basınçlarda atık PET izooktil alkol ile kimyasal geri dönüşüme tabii tutularak çinko asetat dihidrat katalizörlüğünde dioktil tereftalat (DOTP) sentezlenmiştir. Deney sonrasında elde edilen ürünlerden elde edilen refraktif indeks, pH, viskozite, kalan PET miktarı verileri kullanılarak her bir çıktı için varyans analizi, hipotez testi ve deney tasarımı kullanılarak deneysel parametrelerin etkinlikleri, parametrelerin birbiriyle ilişkileri ve optimum parametre seviyeleri tespit edilmiştir. Buna göre deney parametreleri olan sıcaklık ve tepkime süresinin kalan PET miktarı üzerinde üzerinde etkili olduğu, parametrelerin birbirlerinin etkilerini artırdığı görülmüştür. Sıcaklık ve tepkime süresinin artmasıyla kalan PET miktarının azaldığı görülmüş, kalan PET miktarını minimize eden optimum parametre seviyeleri sıcaklık için 250°C ve tepkime süresi için 15 dk olarak bulunuştur. Kıyaslama yapmak amacıyla atık PET saf su ile tepkimeye sokularak tereftalik asit (TPA) elde edilmiştir. Bu tepkime için belirlenen optimum parametre seviyeleri sıcaklık için 250°C ve tepkime süresi için 15 dk olarak bulunuştur. Sentez sonrasında elde edilen ürünler fouirer transform infrared spektrofotometre cihazı (FTIR) ve nükleer manyetik rezonans cihazı (NMR) ile karakterize edilmiştir. Tepkime sonrası elde edilen ürünlerin FTIR ve NMR verileri kullanılarak çok yanıtlı istatistiksel analiz yöntemlerinden hiyerarşik kümeleme analizi ve temel bileşenler analizi ile numuneler arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Hiyerarşik kümeleme analizi sonucunda 200°C'de sentezlenen maddelerin, 225°C ve 250°C'de sentezlenen maddelerden başka bir grupta kümelendikleri görülmüştür. Temel bileşenler analizi kullanılarak temel bileşenler hesaplanmıştır. İlk iki temel bileşen ile toplam varyansın %99,36'sı açıklanabilmiştir. Temel bileşenlere en çok etki eden fonksiyonel grupların oksijen içeren gruplar olduğu tespit edilmiştir. Temel bileşenler kullanılarak hesaplanan skor değerlerinin karşılaştırılmasıyla 200°C'de sentezlenen maddelerin 225°C ve 250°C'de sentezlenen maddelerden çok daha farklı skorlara sahip olduğu ve bu skorlar kullanılarak kolaylıkla ayrılabileceği bulunmuştur. Kıyaslama yapmak amacıyla sentezlenen tereftalik asit (TPA) numuneleri üzerinde yapılan kümeleme analizinde 200°C'de sentezlenen maddelerin aynı kümede toplandığı görülmüş, temel bileşenler analizinde ise ilk iki bileşen ile toplam varyansın ancak %76'sı açıklanabilmiş ve numuneler arasında temel bileşenler ile sıcaklığa dayalı bir ayrım yapılamamıştır. İkinci kısımda atık PET'den elde edilen DOTP ile çimento kompozitleri üretilmiştir. Üretilen bu kompozitlerin sülfürik asit, hidroklorik asit, nitrik asit ve sodyum sülfat çözeltilerinde bekletilmesi sonrasında tespit edilen özellik değişimleri şu şekildedir: Sülfürik asit çözeltisinde dayanımda %37-%70 azalma, elektrik direncinde %34-%60 azalma, ultrasonik ses hızında %21'e varan artış, termal iletkenlikte %35'e varan artış, özgül ısıda %64'e varan artış, ağırlıkta %6-9 arası azalma tespit edilmiştir. Hidroklorik asit çözeltisinde dayanımda %52-%85 azalma, elektrik direncinde %38-%70 azalma, ultrasonik ses hızında %11'e varan artış, termal iletkenlikte %21'e varan artış, özgül ısıda %47'ye varan artış, ağırlıkta %10-13 arası azalma tespit edilmiştir. Nitrik asit çözeltisinde dayanımda %38-%70 azalma, elektrik direncinde %34-%60 azalma, ultrasonik ses hızında %6'ya varan artış, termal iletkenlikte %36'ya varan artış, özgül ısıda %64'e varan artış, ağırlıkta %6-9 arası azalma tespit edilmiştir. Sodyum sülfat çözeltisinde dayanımda %22'ye varan artış, elektrik direncinde %21-%46 azalma, ultrasonik ses hızında %10'a varan artış, termal iletkenlikte %36'ya varan artış, özgül ısıda %63'e varan artış, ağırlıkta %4'e varan artış tespit edilmiştir. Kıyaslama yapmak amacıyla sentezlenen tereftalik asit (TPA) numuneleri ile hazırlanan çimento kompozitlerinde dayanımda %81'e varan artış azalma, elektrik direncinde %56-%63 azalma, ultrasonik ses hızında %10'ya varan artış tespit edilmiştir.
Temel bileşenler faktör analizine dayalı yapay sinir ağları modelleri ile İMKB 100 endeks getirilerinin tahmini
Bu çalışmada amaç, temel bileşen faktör analizine dayalı yapay sinir ağları modelleri ile İMKB 100 endeksinin getirisi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada 02.01.1997-30.12.2011 tarihleri arasındaki İMKB 100 endeksi günlük getirileri kullanılarak yarınki getiri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde çalışmanın amacı, önemi ve yöntemi hakkında bilgi verilmiştir. İkinci bölümde yapay sinir ağlarının yapısı, temel elemanları, avantajları, dezavantajları, uygulama alanları, katmanları, sınıflandırılması ve işleyişi hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde temel bileşen faktör analizinin aşamaları ile ilgili hesaplamalara yer verilmiştir. Dördüncü bölümde uygulamaya yer verilmiştir. Son bölümde ise uygulamada tahmin edilen modele ve bunun üzerine yapılan yorumlara yer verilmiştir.
Yargı hizmetlerinin etkinliği kapsamında kamu adalet harcamalarının analizi: Türkiye ve seçili ülkeler
Adalet kavramsal olarak insanlığın doğuşundan başlayarak var olan ama özellikle birlikte yaşamaya başladıkları andan itibaren önemsenen değerler arasında yer almıştır. İnsanlığın birlikte yaşaması devlet olgusunun ortaya çıkmasına yol açmıştır. Dolayısıyla devlet kurumunun hayatta yer alması ile birlikte adalet kavramı somutlaşmaya başlamıştır. Adalet kavramı devletin ana görevleri haline gelmiştir. Bazı düşünürler ise, söz konusu hizmetleri devletin vazgeçilmez hizmetleri arasında görmüşlerdir. Adalet hizmetlerine ait literatür incelendiğinde talep yönünün ön planda olduğu görülmüştür. Oysa adalet hizmetleri hem önemli bir harcama kalemi hem de bir tam kamusal maldır. Bu bağlamda çalışmamızda adalet hizmetleri tam kamusal mal perspektifinden ve arz yönlü olarak ele alınmaktadır. Bu çalışmanın amacı, tam kamusal mal olan adalet hizmetlerine yönelik harcamaların yargısal bazda etkinliğinin incelenmesidir. Çalışmada adalet sistemindeki yargı etkinliği ele alınmıştır. Bu bağlamda adalet sisteminin karar etkinliğinden ziyade performans etkinliği üzerinde durulmuştur. Yani adalet sisteminde adalet kararlarının doğru verilip verilmediği hususunda inceleme yapılmamıştır. Türkiye için yapılan yargı etkinliği analizinde adli ve idari yargı ele alınmaktadır. Bu kapsamda adalet hizmetlerinden olan: ceza ve infaz hizmetleri, adli tıp ve adli bilimler hizmetleri, adli kolluk hizmetleri ve sayıştay analiz dışında bırakılmıştır. Zira adalet hizmetlerinden olan ceza ve infaz hizmetleri, adli tıp ve adli bilimler hizmetleri, adli kolluk hizmetlerinin verilerinin düzenli olmaması ve analiz için yeterli verilere düzenli olarak erişilmemesi sebebiyle, sayıştay ise yargı türü olmakla beraber mali bir yargı kolu olması ve yargıtay, danıştay gibi yüksek mahkeme statüsünde olmaması nedeniyle analiz dışı bırakılmıştır. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde adalet kavramına, adalet kavramının tarihsel gelişimine, adalet türlerine, adalet hizmetlerinin kamusal boyutuna ve hukuk sistemlerine yer verilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümde ise etkinlik kavramı ve yargısal hizmetlerin etkinliği ele alınmıştır. Ayrıca Türkiye'de 2003-2023 yılları arasında adli yargı ve idari yargı hizmetlerindeki değişim grafikler yardımıyla açıklanmıştır. Bununla birlikte 2003-2023 yılları arasında yargı hizmetlerindeki yıllık performansın ölçülmesi için temel bileşenler analizinden ve çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olan gri analizinden yararlanılmıştır. Gri analizi sonuçlarına göre 2003 ve 2023 yılları arasında 2003 yılının yargı etkinliği anlamında en etkin yıl olduğu ve 2003 yılından sonra 2004 ve 2005 yılında gri analizi sonucuna yargı etkinliğinde bir düşüşün olduğu tespit edilmiştir. 2005 yılından 2012 yılına kadar gri analizi sonuçlarına göre yargı etkinliğinde kademeli bir artışın olduğu tespit edilmiştir. 2012 yılında sonra 2023 yılına kadar yargı etkinliği trendinde ise bir düşüşün olduğu tespit edilmiştir. Gri analizi sonuçlarına göre yargı etkinliğinde en düşük yılın 2020'de olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuç özellikle COVİD-19 Salgının Türkiye'de yargı etkinliğini olumsuz etkilediğinin bir kanıtıdır. 2003 yılından 2023 yılına kadar her yıl için olan 10 değişken ile yapılan Temel Bileşenler Analizine göre 3 faktörün oluştuğu tespit edilmiştir. Temel bileşenler analizi Gri Analizinden farklı olarak yargı etkinliğini 3 farklı alt boyut özelinde incelemiştir. Faktör bir, adli yargı etkinliğini temsil etmektedir. 2003 yılından 2023 yılına kadar adli yargı etkinliğine ait faktörün trendinde bir düşüşün olduğu tespit edilmiştir. Adli yargı etkinliğine ait faktörde etkinliğin en düşük olduğu yıl 2020 yılı olarak tespit edilmiştir. Faktör iki ise, idari yargı etkinliğini temsil etmektedir. Faktör iki'ye göre idari yargı etkinliğinin yüksek olduğu yıllar 2011 ile 2017 yılları arasıdır. En yüksek idari yargı etkinliği 2012 yılında olup en düşük ise 2020 yılı olarak tespit edilmiştir. Faktör üç, dosya temizleme olarak yargı etkinliğini ölçmektedir. Faktör üç'e göre dosya temizleme olarak yargı etkinliğinin en kötü olduğu yıl 2005 ve 2016 yılları en yüksek olduğu yıl ise 2010, 2019 ve 2021 yılları olarak tespit edilmiştir. Temel bileşenler analizi sonucunda oluşan 3 faktördeki değerlerin ortalaması alındığında yıllık olarak yargı etkinliği anlamında elde edilen sonuç gri analizindeki elde edilen sonuçlar ile benzerlik göstermektedir. Çalışmanın ikinci bölümünde ek olarak Türkiye'de yıllar içinde adalet harcamalarının etkinliğine ait veriler değerlendirilmiş ve yorumlanmıştır. Çalışmanın üçüncü bölümünde Türkiye ve seçili 18 ülkenin 2016, 2018 ve 2020 yıllarına ait yıllık verilerinden 9 girdi ve 4 çıktı değişken belirlenerek VZA ve malmquist analizleri yapılarak ülkelerin yargı etkinliği karşılaştırılmıştır. Her yıl için 4 model oluşturularak yapılan VZA'da yargı etkinliği anlamında etkin olan ve olmayan ülkeler belirlenmiştir. Ayrıca 2016 yılından 2018 yılına ve 2018 yılından 2020 yılına geçerken ülkelerin etkinliklerinden bir değişim olup olmadığı malmquist analizi ile incelenmiştir. Çalışmanın üçüncü bölümünde yer alan VZA sonuçlarına göre 2016 yılında oluşturulan 4 farklı modelin tamamında yargı etkinliği anlamında Bosna Hersek ve Romanya'nın etkin olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 2018 yılında ise oluşturulan 4 farklı modelin tamamında yargı etkinliği anlamında Avusturya, Bosna Hersek, Letonya ve Romanya'nın etkin olduğu soncuna ulaşılmıştır. 2020 yılında oluşturulan 4 farklı modelin tamanında yargı etkinliği anlamında Çekya, Macaristan, İrlanda ve Letonya'nın etkin olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmanın üçüncü bölümünde yer alan malmquist analizinin 2018 sonuçlarına göre 2018 yılında 2016 yılına göre faktör verimliliğinde tüm modellerde artış gösteren tek ülke Türkiye'dir. 2020 malmquist analizi sonuçlarına göre 2020 yılında 2018 yılına göre faktör verimliliğinde tüm modellerde artış gösteren tek ülke Hollanda olarak bulunmuştur. Çalışmanın sonuç bölümde 2003-2023 yılları arasında Türkiye için yapılan analiz sonuçlarına ait değerlendirmelere yer verilmiştir. Ayrıca 19 ülke için 2016, 2018 ve 2020 yıllarına verilere kullanılarak yapılan VZA ve malmquist analizi sonuçlarına ait değerlendirmeler ve önerilere yer verilmiştir.
Face feature selection using genetic algorithm under different biometric variations
In the current study face recognition under different biometric variations is investigated applying Principal Components Analysis (PCA). In order to improve the recognition performance Genetic Algorithm (GA) is selected. The algorithm follows optimized selection of PCA features based on GA operations on the datasets ORL, FERET and BANCA. The maximum recognition rate (MRR) results obtained with ORL and FERET databases are found to be close to the results of computed with WAVELET-PCA-GA-SVM method. Further the MRR results obtained for BANCA database is 100% as that of the computed with WAVELET-PCA-GA-SVM method for YALE and YALE-B databases. Generally PCA on GA is found to be effective in removing irrelevant data groups and therefore it improves the performance.
Ortak makroekonomik faktörlerin Borsa İstanbul'a kayıtlı şirketlerin pay getirileri üzerindeki etkisinin araştırılması
Bu çalışmada Türkiye ekonomisindeki makroekonomik değişkenlerin, Borsa İstanbul'a kayıtlı şirketlerin hisse senedi getirilerini açıklama kabiliyeti temel bileşenler analizi ve Fama-Macbeth iki aşamalı regresyon modeliyle incelenmiştir. Ocak 2006 ile Ağustos 2015 dönemlerini kapsayan çalışmada bağımlı değişken olarak BIST-100 şirketleri hisse senedi getirileri, bağımsız değişkenler olarak da 29 makroekonomik değişken belirlenmiştir. Temel Bileşenler Analizi yöntemi ile 29 makroekonomik değişken 7 temel bileşene indirgenmiştir. İndirgenmiş makroekonomik değişkenlerle oluşturulan modelin performansı iki aşamalı Fama-Macbeth yöntemiyle ölçülmüştür. Yedi temel bileşenden dördünün Borsa İstanbul'a kayıtlı şirketlerin hisse senedi getirilerindeki değişimleri açıklamada önemli düzeyde etkili olduğu belirlenmiştir. Temel Bileşenler Analizi sonucu ortaya çıkan bileşenlerin yüklemelerine göre döviz temelli makroekonomik faktörlerin, mevduat faizlerinin, üretici fiyat endeksleri ve devlet iç borçlanma senetleri (DİBS) fiyat endekslerinin, tüketici fiyat endekslerinin istatiksel olarak anlamlı değişkenler olduğu görülmüştür.
A study on some dimensionality reduction algorithms in machine learning
In recent decades, there has been an explosion in the amount of data in most fields of life and science, especially in the practical sciences like physics, chemistry, biology, and astronomy. The data coming from experiments and laboratory devices are becoming increasingly complicated, and reports hundreds or thousands of measurements for a single experiment, and that makes statistical approaches facing difficulty in dealing with such high-dimensional data. This not only does make processing extremely slow, but it can also make it much harder to find a good solution. However, much of the data is redundant, and it is possible to reduce the number of variables to a manageable level without losing too much information. Dimensionality reduction techniques are mathematical procedures that enable this reduction; they have been widely developed in fields such as statistics and machine learning, and are now a hot research topic. In this thesis, we discussed dimensionality reduction, the common approaches used for dimensionality reduction, and then went through four of the most popular dimensionality reduction techniques: PCA, Multidimensional scaling, LLE, and Isomap. We applied these algorithms to real and artificial data sets and discussed the results for a better understanding of these algorithms.
Türkiye'de bölgelerin gelişmişlik farklılıklarının giderilmesine yönelik politikaların analizi
Birçok ülkenin bünyesinde bulunan bölgelerin ekonomik, sosyal ve kültürel gelişmişlik düzeyleri birbirinden farklıdır. Bu farklılıkların derecesi gelişmiş ülkelere göre gelişmekte olan ülkelerde daha fazladır. Türkiye'de bölgeler arası gelişmişlik farklarını giderici politikaların analizinde cazibe merkezleri modeli, ihracat teorisi modeli, merkez hinterland modeli ve christaller merkez teorisi seçilmiştir. Bu modellerden hareketle bölgesel gelişmenin dinamiklerini yakalamak mümkündür. Aynı zamanda bu teoriler desentral politikanın oluşumu için belirli ipuçları vermektedir.Türkiye'nin beş yıllık kalkınma planlarının analizinde merkezden yapılan planların ve harcanan kaynakların bölgeler arası az gelişmişliği gidermediği, metropollere daha fazla kaynak ayrıldığı görülmüş, İstanbul- Kocaeli, Ankara, Adana gibi şehirlerin sanayi yapılarının güçlendirildiği ve daha da büyüdükleri gerçeği ortaya çıkmıştır. Tarım, hizmet ve sanayi sektörleri daha çok Türkiye'nin batı bölgelerinde yer almakta ve doğuya doğru bölgeler arası gelişmişlik farklılıkları artmaktadır.
Soya küspesinden (Okara) tıbbi ve aromatik bitkilerle hazırlanan ürünlerin duyusal karakterizasyonu
Soya ve ürünlerinin yüksek besin içeriği, bünyesinde bulundurduğu vitamin, mineral, demir gibi bir çok madde ve hastalıkları önleyici etkileri bir çok çalışmayla kanıtlanmıştır. Soya fasülyesinin en değerli yan ürünlerinden birisi olan okara, soya sütü üretimi esnasında ortaya çıkan bir üründür ve genelde ülkemizde hayvan yemi veya atık olarak kullanılır. Bitkisel protein ihtiyacını karşılamak ve bertaraf problem engellemek, ülkemiz ekonomisine ve dünya gastronomisine katkı sağlamak amacı ile Okara'nın kullanılması önemlidir ancak soya ve ürünlerinin istenmeyen tat ve diğer özellikleri tercih edilmemesine sebep olmaktadır. Bu nedenlerden dolayı çalışmada Okara'nın sahip olduğu olumsuz özellikleri gidermek ve tüketimini yaygınlaştırmak amacı ile taze okaradan atıştırmalık galetalar hazırlanarak "Lezzet Profil Analizi" yöntemi ile uzman panelistlerin duyusal değerlendirmesine sunulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre genel beğeni düzeyi en yüksek olan örnek tıbbi ve aromatik bitkilerle revize edilerek ikinci kez uzman panelistlerin değerlendirmesine sunulmuştur. Temel Bileşen Analizi (PCA) ile yapılan değerlendirmeler sonucunda tıbbi ve aromatic bitkilerden dereotu ve kekik eklenerek hazırlanan 'Kekikli Okaralı Galeta' ve 'Dereotlu Okaralı Galeta' örnekleri olumsuz parametre skorlarından düşük puan almış ve genel beğeni skorlarından sırasıyla 8,39 puan ve 8,52 puan almıştır. Ürünün olumsuz parametrelerin düşük puan almış olması ve olumlu parametrelerin puanlarının yüksek olması çalışmanın amacına ulaştığını göstermektedir. Okara ile hazırlanacak ürünlerin sayısı arttırılarak ürünün gastronomi sektöründe kullanılmasının ülkemiz gastronomisi ve ekonomisine katkılar sunacağı görüşündeyiz.
Tam üyelik sürecinde Türkiye ve AB üyesi ülkelerin sosyo?ekonomik gösterge performanslarının karşılaştırmalı analizi
1959 yılında Türkiye'nin AET'ye katılım talebi ile başlayan ve bugün Türkiye'nin önemli politik hedeflerinden biri haline gelen Avrupa Birliği'ne tam üyelik süreci 3 Ekim 2005 tarihinde müktesebata uyum müzakereleri ile farklı bir boyuta taşınmıştır. Bu kapsamda Türkiye'nin ekonomik ve sosyal göstergeleri AB üye ve aday ülkelerin göstergeleri ile karşılaştırılarak Türkiye'nin üyelik olasılığı yani Kopenhag kriterlerine uyumu incelenmiştir.Çalışmada çok değişkenli istatistik tekniği olan temel bileşenler analizi kullanılarak ülkelerin gelişmişlik durumlarını karşılaştırmaya olanak veren endeksler hesaplanmıştır. 20 sosyal değişken ile Sosyal Gelişmişlik Endeksi, 22 iktisadi değişken ile İktisadi Gelişmişlik Endeksi ve 42 sosyo-ekonomik değişken ile Kalkınmışlık Endeksi türetilmiştir. Endeks değerleri sonucuna göre ülkeler sıralanarak Türkiye'nin üye ve aday ülkelere göre yeri belirlenmiştir.Analiz sonucunda elde edilen bulgulara göre, Türkiye Sosyal Gelişmişlik Endeksinde 24., İktisadi Gelişmişlik Endeksinde 28., Kalkınmışlık Endeksinde ise 25. sırada yer almaktadır. Türkiye'nin tespit edilen bu sosyal ve ekonomik konumu, Kopenhag Kriterlerini karşılamada yetersiz olduğunu göstermektedir. Buna göre, Türkiye'nin yakın bir gelecekte AB'ye üye olma olasılığının düşük olduğu değerlendirilebilir. Ayrıca diğer aday ülkelerden Hırvatistan'ın ekonomik ve sosyal durumu, AB üye ülkelerine nazaran kötü olmakla beraber bu ülkenin üyelik olasılığı Türkiye'den daha yüksek görülmektedir. Makedonya ise aday ülkeler arasında en az kalkınmış ülkedir.
Akıllı sistemlerle yüz ifadesi tanıma ve sistem otomasyonu
Yüz ifadeleri, bir duygu ve düşüncenin kaş, göz, ağız ve yüz hareketleriyle anlatılmasıdır. İnsanlar bu ifadeleri anlamada herhangi bir problem yaşamaz. Yalnız bu işlemi bilgisayara yaptırmak oldukça zor bir süreçtir. Bu tez çalışmasında, altı temel yüz ifadesi olan şaşırma, korkma, iğrenme, mutluluk, öfke ve üzüntü ifadelerinin tanılanması gerçekleştirilmiştir. Yüz ifadesi tanılama işleminin ilk basamağı görüntü içerisindeki yüz bölgesini bulmaktır. Bu işlem için ten rengi tabanlı yüz bulma yöntemi kullanılmıştır. Görüntüdeki yüz bölgesi tespit edildikten sonra yüze ait organların konumlarını belirlemek için yatay ve dikey histogram eşitleme metodu kullanılmıştır. Daha sonra, tespit edilen yüz bölgesindeki organların biçimlerini tanımlayan 66 tane özellik noktasından meydana gelen şablon yüz bölgesine yerleştirilmiştir. Yüz ifadelerinin oluşumunda yüzdeki organların değişimi bu noktalar yardımı ile takip edilmektedir. Her bir yüz ifadesi için altmışaltı noktadan oluşan şablonlar oluşturulmuştur. Bu şablonların hangisinin yüz ifadesine daha uygun olduğunun belirlenmesinde ve özellik noktalarının yüz ayrıtlarına taşınmasında aktif şekil modelleri yöntemi kullanılmıştır. Yüz ifadesi tanılama işlemi gerçek zamanlı yapılabilmesi ve/veya sürecin hızlandırılması için veri kümesinin kayıpsız veya olabildiğince az kayıpla küçültülmesi gerekir. Bu amacı gerçekleştirmek için temel bileşenler analizi yöntemi kullanılmıştır. İşlenecek veri boyutunun azaltılmasından sonra, yüz ifadesi sınıflandırması için akıllı sistem olan Saklı Markov Modeli kullanılmıştır.
Türkiye'nin Avrupa Birliği'ne üye ve aday ülkeler içindeki durumu-temel bileşenler analizi-
Arastırmada Türkiye'nin sosyo-ekonomik degiskenler bakımından AB'ye üye ve aday ülkelerle bir karsılastırması yapılmıstır. Bunun için arastırma kapsamına giren ülkelerin 2003 yılına ait, gelismislik arastırmalarında sıklıkla kullanılan degiskenler içinde bulunan 14 degiskene iliskin verileri kullanılmıstır. Arastırmada, ele alınan degiskenler ve ulasılmak istenen sonuçlar göz önünde tutularak çokdegiskenli istatistiksel bir analiz olan Temel Bilesenler Analizi uygulanmıstır. Anahtar Sözcükler 1. Temel Bilesenler Analizi 2. Avrupa Birligi 3. Sosyoekonomik Durum 4. Refah 5. nsani Kalkınma Endeksi
Düzey 2 bölgeleri sağlık sektörü rekabet analizi
Sağlık hizmetlerinin etkin sunumu sosyal gelişmenin en temel öğelerinden birini oluşturmaktadır. Bu tezde, Türkiye?de Düzey 2 bölgelerinin sağlık sektörlerinin rekabet analizi yapılarak sosyal gelişmişlik sıralaması yapılmıştır. Bu çalışmada analiz yöntemi olarak Temel Bileşenler Analizi kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, bölgeler arasında gelişmişlik farkları olduğu belirlenmiştir. Gelişmişlik sıralamasında sağlık sektörü açısından Düzey 2 bölgelerinde en gelişmiş beş bölge Türkiye?nin batısında yer alırken, gelişmişlik açısından son beş sıradaki bölgeler ise Türkiye?nin doğusunda yer aldığı belirlenmiştir. 2003 ve 2013 gelişmişlik sıralaması karşılaştırması sonucunda, bölgelerin sağlık sektörlerinin dengesiz bir gelişme içinde olduğu görülmüştür. Yapılan analiz sonucunda, Türkiye?de sağlık sektöründe sunulan hizmetlerden herkesin eşit koşullarda yararlanabileceği hale getirilmesi gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Sağlık Sektörü, Düzey 2 Bölgeleri, Temel Bileşenler Analizi
Günlük fitoplankton değişimi, İnciraltı, İzmir Körfezi
Bu çalışmada İzmir Körfezi Üçkuyular Feribot İskelesi'nde belirlenen bir istasyondan günaşırı örneklemeler sonucu fitoplankton ve çeşitli fizikokimyasal parametrelerin fitoplankton ile olan ilişkilerinin belirlenmesi hedeflenmiştir. Bacillariophyceae, Dinophyceae, Euglenophyceae, Dictyochophyceae, Ebriidea ve Raphidophyceae sınıflarına ait toplam 72 tür saptanmıştır. Protozoa grubu, sınıflarına göre ayrılmamış, kantitatif olarak değerlendirilmiştir. Ölçülen fizikokimyasal parametreler; fosfat, nitrat, nitrit, amonyum, silikat, askıda katı madde, klorofil-a, sıcaklık, tuzluluk, iletkenlik, pH ve oksijendir. Çalışmada örnekleme zamanlarının planktonik topluluklar bakımından kantitatif olarak benzerlikleri kümelenme (Cluster) ve çok boyutlu ölçeklendirme (MDS) analizleri ile; çeşitli fizikokimyasal parametreler ve plankton gruplarının birey sayıları arasındaki benzerlikler ve değişkenliklerin nedeni Temel Bileşenler Analizi (PCA) ile; fizikokimyasal parametreler ve plankton sınıfları arasındaki etkileşim korelasyon analizi ile açıklanmaya çalışılmıştır.Fitoplankton kompozisyonuna bakıldığında Dinophyceae ve Bacillariophyceae sınıfının tür ve birey sayısı bakımından öteki sınıflara baskın olduğu belirlenmiştir. Tür sayısı bazında bu iki baskın sınıf arasında büyük farklılıklar bulunmazken, hücre sayısı bakımından diatomların üstün olduğu rahatlıkla söylenebilir. Ayrıca çalışmada toksik ve potansiyel zararlı olabilecek türler saptanmıştır. Bu türler tür sayısı bakımından çok zengin olmamakla birlikte, birey sayıları bakımından milyonu aşan değerlere ulaştığı görülmüştür. Bu da ortamın ötrofikasyonunun ve aşırı derecede kirlenmeye maruz kaldığının bir göstergesidir.
Siluetlerden üretilen yürüyüş biyometrisine dayalı kimliklendirme
Güvenilir, hızlı ve otomatik şekilde, kimlik tespiti ve doğrulaması yapabilen biyometrik sistemler, kriminal vakalarda ve güvenlik gerektiren alanlarda, biyometrik özellikleri ilgi odağı haline getirmiştir. Son zamanlarda yüz ve yürüyüş şekli biyometrik özelliklerinin ölçülmesi çalışmalarıyla, güvenliği tehdit edici, terörizm gibi insan temelli olayları önceden tahmin edebilmek amaçlanmaktadır. Diğerlerine göre yürüyüş şekli, düşük çözünürlükteki kameralarla uzaktan, termal ve kızılötesi kameralarla karanlıkta ve karmaşık ortamlarda alınabilen, gizlenmesi ve taklidi zor olan bir biyometrik özelliktir. Bu özellikleriyle ilgi toplayan yürüyüş şekli, yakın gelecekte önemli güvenlik noktalarında biyometrik sistemlere hizmet edecektir.Yürüyüş şeklini belirlemek için, video akışında kişinin modeli oluşturulur veya siluetten yürüyüş örüntüleri üretilir. Sonra model veya örüntülerdeki dinamik değişimlerin makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla yürüyüş imzaları çıkartılır. Daha sonra çevrimiçi üretilen imzaların, referans imzalarıyla benzeşimleri hesaplanarak tanıma gerçekleştirilir.Bu tezde, yürüyüş şeklinin siluetlerden üretilen yürüyüş örüntüsüne dayalı belirlenmesine ve tanınmasına çalışılmıştır. Bunun için yürüyüş örüntülerinden doğrusal ve doğrusal olmayan uzaylarda yapılan analizlerle, küçük boyutlarda yürüyüş imzaları üretilip, birbirine benzeşimleri en yakın komşuluk (EYK) ve destek vektör makineleri (DVM) ile hesaplanmıştır. Bu çalışmada yürüyüş örüntüsü üretme, Gauss çekirdek fonksiyonu için otomatik parametre kestirimi, sınıflandırılacak özniteliklerin normalizasyonu ve örnekler arası uzaklık hesaplamalarında katkılar yapılmıştır. Ayrıca özellik çıkarımı için yürüyüş örüntülerinde daha önce denenmemiş direk doğrusal ayrıştırma analizi (D-DAA) ve çekirdek direk ayrıştırma analizi (ÇDAA) yaklaşımları uygulanmıştır. Geliştirilen gerçek zamanlı sistemlere uyarlanabilir uygulamalarla, yaygın kullanılan CMU, SOTON, USF ve CASIA uluslar arası yürüyüş veritabanlarında performans artışı sağlanmıştır.
Face and speech recognition on field programmable gate array
The aim of this study is to develop a system by using Field Programmable Gate Array (FPGA) to recognize the people based on face and speech data.In the research stage of the study, feature extraction techniques and development strategies of FPGAs in the market were searched. Based on the selected recognition methods, recognition software was developed which intends to include the advantages of FPGAs in the area of biometric recognition. In this study, general procedure can be divided into training phase and recognition phase. In the training phase, face images and speech recordings were processed separately by using feature extraction techniques. Principal Component Analysis and Fourier Transform Analysis are used as feature extraction methods for face and speech recognition, respectively. The matrix which included all face images and speech recordings in database was processed in FPGA. Hence, a feature matrix was created and stored in the memory of FPGA. In the recognition phase, a face image and a speech recording was processed in FPGA to create a significant feature vector. The resultant data was compared to the related database to find the owner of the incoming data. This thesis also includes the development steps of a multibiometric recognition system which basically combines the face and speech recognition systems. It makes a fusion process at the decision levels of face and speech recognition systems.This thesis presents the results of systems in many cases and provides the possible advantages and disadvantages of multimodal recognition systems against unimodal recognition system.
Face and fingerprint recognition on field programmable gate array
The aim of this study is to implement a face and fingerprint recognition system on field programmable gate array (FPGA).In the research stage of this thesis, biometric recognition which refers to use of distinctive physiological and behavioral characteristics for automatically recognizing a person were observed to constitute a face and fingerprint recognition system. FPGA configuration and programming methods were also investigated to design the hardware and the software of the recognition systems.The recognition systems that are proposed in this thesis have two working phases. In the offline training phase, face and fingerprint images are collected by MATLAB. Then, this database is sent to FPGA to extract features. Principal Component Analysis (PCA) is the feature extraction algorithm that is used in this study. After all features of face and fingerprint images are extracted, the features are stored on the memory of FPGA. In the online test phase or recognition phase, the features of test images are extracted then these are compared to restored values of the database from the memory of FPGA. The result of comparison is then displayed. This thesis also proposes a multibiometric recognition system which is constituted from face and fingerprint recognition systems by using the fusion at the decision level.
Face recognition using neural networks on field programmable gate array
Biometric is a science of digital technology which is used to identify people based on unique physical or biological characteristics. There are several biometric technologies such as fingerprint, face, iris and speech recognition. The feature extraction techniques play important role for biometric recognition system design.Recently, the Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) have been commonly used in several applications such as digital signal processing, biometric recognition, medical imaging aerospace and defense systems, computer vision. Basically, FPGAs are the programmable logic devices. Each function of logic block can be organized by user. FPGAs are preffered in a variety of applications.In this thesis, a face recognition system which is implemented on FPGA has been introduced. The principle component analysis (PCA) has been used for feature extraction and recognition has been accomplished by artificial neural network (ANN).Since the training of the artificial neural network is a long process using only one processor on FPGA, a hierarchical classification with multiple processor approach has been followed. Thus, 47.2% system speedup has been obtained for a recognition rate of 93.9%.