18
Arşivlenen Tez
0
DOI Atanmış
0%
DOI Oranı
Anabilim Dalı
Derin öğrenme ve nesnelerin interneti kullanılarak insan yüz tipine göre mobil destekli gözlük öneri sisteminin gerçekleştirilmesi
Mobil cihazların işlevsel olarak hızlı büyümesi ve artan hesaplama gücü, mobil platformlarda derin öğrenme algoritmalarının uygulanması için önemli fırsatlar oluşturmuştur. Derin öğrenme, yapay zekâ alanında önemli bir alt disiplin alanı olup son yıllarda büyük ilerlemeler kaydedilmiştir. Bu ilerlemeler ile artan veri yığınlarını derin öğrenme yöntemleri kullanılarak, karmaşık hesaplamalar için, yüksek düzeyde soyutlama ve örüntü tanıma yetenekleri ile çözümler sunmuştur. Bu yetenekler, birçok uygulama alanında büyük avantajlar sağlaması sebebiyle, mobil cihazlar ile çevrimiçi çalışacak olan farklı sistemlerin koordinasyonu oldukça önemli bir hale gelmiştir. Son yıllarda kullanıcıların hem mobil cihazların kullanımındaki artış, hem de çevrimiçi sistemlerin birbirleri ile iletişimi, derin öğrenme yöntemlerinin mobil cihazlarda kullanımı için önemli uygulama alanlarından birisi olmuştur. Tez çalışmasında, geliştirilmiş olan mobil yazılım ile android cihazın fotoğraf çekme özelliğinden faydalanılarak elde edilen fotoğraf veya android cihazın galerisinden seçilen bir görüntü, görüntü işleme teknikleri ile iyileştirilmiştir. İyileştirilen görüntü internet üzerinden çevrim içi çalışacak farklı bir cihaz ile derin öğrenme yöntemleriyle analiz edilerek, kişinin belirlenen yüz sınıf tipleri içerisinde hangi yüz tipine sahip olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca belirlenen yüz tipine en uygun gözlük tiplerinin listesi tez kapsamında geliştirilmiş olan android yazılım ile kişiye gösterilmesi sağlanmıştır. Böylece, geliştirilen özgün yazılım ile kişiye gözlük tavsiyesinde bulunmasının yanında, kullanıcılara hem mekân açısından hem de zaman bakımından tasarruf sağlamıştır.
Study on metal instability using stress wave propagation technique
This thesis aims to investigate the necking phenomenon in the metal samples in response to the loading speed. Several experiments with three repetitions were conducted in order to investigate the loading speed on the mechanical behavior of the samples. Two different kinds of steel (i.e. DKP and stainless steel 304) were utilized with two different thicknesses as 1 and 2 mm, respectively. Dimensions used in the manufacture of the samples, which would be tensile tested in different strain rates, were chosen according to ASTM-E8. Numerical simulations and validation procedure were conducted in a commercial finite element package, ABAQUS/Explicit. Validated finite element processes were used to expand the domain of the study to predict the location of the necking in the samples under various loading rates. Stress analyses were performed to investigate the stress propagation inside the samples along with the strain propagation values to determine the onset of necking. Several load-displacement diagrams were plotted to indicate the changes in loading history of the samples in different loading rates. Theoretical backgrounds and the formulation for the necking phenomenon and stress wave propagation, were also studied. It was found out that the stress propagation technique is more powerful than other prevalent techniques. The advantage of the method is its capability in the simulation of necking and the prediction of its location in the samples under high rate loading. It can also consider the transition from dimple failure to slip failure obtained from post-necking investigations.
Elektromanyetik mikrorobotun görüntü geri beslemeli kontrolü
Geleneksel cerrahi yöntemlerin yetersiz kalmasından dolayı robotik teknolojisinin medikal alanlarda kullanımı artmıştır. Cerrahi operasyonları gerçekleştirmek için büyük kesikler açmak hastaya büyük zararlar vermektedir. Bunun yerine santimetre altındaki deliklerden girerek işlemler yapmak hastaya verilen zararları en aza indirmektedir. Bunun için robot kol mekanizmaları ve mikrorobot sistemleri kullanılmaktadır. Robot kol tasarımlarının yeteri kadar esnek yapıda olmamasından dolayı hasarlar oluşmaktadır. Mikrorobotlarla cerrahi operasyonlar ise çok daha küçük deliklerden vücut içine girerek vücut boşluklarında veya doğal kanallarda istenilen konuma ulaştırılması büyük avantajlar sağlamaktadır. Bu sayede hasta operasyonun yan etkilerinden dolayı oluşan hasarlardan etkilenmemektedir. Bu tezde, medikal alanda kullanılan aktüatör türlerinden biri olan düzlemsel elektromanyetik aktüatörden bahsedilmektedir. Manyetik alanın etkisiyle hareket sağlanan mikrorobotun konum kontrolü yapılmıştır. Elektromanyetik sistemin matematiksel modeli oluşturulmuştur. Manyetik alanın çalışma uzayında uniform olmamasından ve medikal alanlarda kullanılması için hassas konumlandırmanın yapılabilmesi gerektiğinden açık çevrim kullanımın uygun olmadığı açıktır. Kapalı çevrim kontrolde ise geri besleme katsayısını belirlemek için optimal kontrolcü olarak Lineer Kuadratik Regülatör seçilmiştir. Kontrolcü tasarımında hız ve efor fonksiyonları ayarlanarak kapalı çevrimde kullanılmak üzere geri besleme kazanç değeri belirlenmektedir. Görüntü geri besleme sisteminden elde edilen konum bilgilerine göre optimal kontrolcüden gerekli olan akım değerleri belirlenmiştir.
Fabrication of graphene-coated flexible and conductive cotton fabrics
Electronic functionality in textiles has revolutionized wearable electronics, enabling intelligent and interactive clothing. One of the major challenges in e-textiles is minimizing electrical resistance while maintaining mechanical flexibility and comfort. This thesis examines graphene-coated e-textiles as a promising solution. Graphene, a two-dimensional carbon material with excellent electrical, mechanical, and thermodynamic properties, has garnered attention recently. Due to its high electrical conductivity and mechanical flexibility, it can improve e-textile electrical performance. This study aims to develop a scalable and cost-effective graphene coating method for textile substrates. The thesis begins by analyzing the latest graphene synthesis and deposition methods. It tests SDBS, solution-based deposition, and PVA to find the best method for graphene deposition on textiles. Scalability, cost, and textile substrate compatibility are considered during selection. Experiments optimize graphene deposition and characterize the electrical properties of the e-textile. Systematically examined how GNP/SDBS/PVA concentration, coating thickness, and post-deposition procedures affect graphene-coated e-textile electrical resistance. To ensure wearability, the coated textile's mechanical flexibility and durability are tested. The thesis examines low-resistance graphene coated e-textile applications. It tests them in ubiquitous sensors, energy harvesting devices, and smart garments. The enhanced electrical conductivity of the e-textile allows for improved sensing and energy transmission, enabling advanced wearable-electronics with improved functionality and performance. This study shows the benefits of low-resistance graphene-coated e-textiles with resistance. These functional textiles can be made cheaply and scalable using the deposition technique. The optimized electromechanical properties show the textiles' potential for many wearable applications, paving the way for smart garments and malleable electronics.
Türkiye'nin farklı bölgelerindeki küçük ölçekli yerleşim yerlerinin enerji ihtiyacını karşılamaya yönelik optimize edilerek tasarlanmış hibrit yenilenebilir enerji kaynağı sistemlerinin teknik, ekonomik ve çevresel yönden kıyaslanması
Hibrit enerji sistemleri üzerine yapılan bu çalışmada seçilen pilot bölgelerde (Yozgat-Karaman-Sinop şehirleri) bulunan 50 haneli yerleşim yerlerinin şebekeden bağımsız olarak 25 yıllık elektrik ihtiyacını gidermek amacıyla farklı tasarımlarda simülasyonlar yapılarak hibrit enerji sistemlerinin ekonomik, teknik ve çevresel analizleri yapılmıştır. Ortalama olarak 50 hanenin elektrik tüketimi evlerde sık kullanılan cihazların kullanım süreleri ve etiket değerlerinden faydalanılarak hesaplanmıştır. Bu elektrik ihtiyacının karşılanması amacıyla kurulması tasarlanan hibrit enerji sistemlerinin tasarımında ve optimizasyonunda HOMER (Hybrid Optimization Model for Electric Renewable) programından yararlanılmıştır. Yapılan bu çalışmalar neticesinde farklı opsiyonları bulunan sistem önermelerini program çıkartmıştır. Bu önermelerden maliyet, bölgenin enerji potansiyeli, yatırımcı tercihi gibi faktörler göz önünde bulundurularak seçim yapılabilecektir. İlk yatırım bedelinin güncel elektrik fiyatları ve gerçekleşmesi muhtemel enflasyon oranlarına bağlı olarak 11. Yılda amorti ettiği görülmekte ve CO₂ salınımının engellenmesi konusunda büyük katkı sağlayacağı öngörülmektedir. Böylece binlerce ağaç kurtarılmış olacaktır. Bu çalışma yenilenebilir enerji kaynakları alanında ülkemizin büyük bir potansiyelinin olduğunu ve bu potansiyelin hibrit enerji sistemleri ile daha verimli bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir. Aynı zamanda hibrit enerji sistemlerini ülkemizde ve dünyada yaygınlaştırılmasının önemli olduğunu göstermiştir.
Küçük ölçekli bir pilot biyodizel üretim tesisinin tasarım, imalat ve programlanabilir lojik denetleyici (PLC) ile kontrolü
Tasarlanan ve imalatı yapılan Programlanabilir Lojik Denetleyici (PLC) Kontrollü Küçük Ölçekli Biyodizel Tesisi 2 mm kalınlığında krom-nikel sacdan imal edilmiştir. Tesisteki tankları ısıtmak için çift cidarlı tanklar ve ısı transfer yağı kullanılmıştır. Sistemin kumandası için S7-1200 Siemens PLC ile kontrolü yapılmıştır. SCADA yazılımı ile operatör panel üzerinden sistemin her türlü kontrolü (çalıştırılması, durdurulması, operasyon parametrelerinin değiştirilmesi vb.) yapılabilmektedir. Tankların ısıtılmasında kullanılan ısıtıcılar Solid State Role (SSR) ile kumanda edilmiştir. Tanklardaki karıştırıcıları kullanmak için motor sürücüsü (invertor) kullanılmıştır. Tesis başarılı bir şekilde kumanda edilerek çalıştırılmış ve atık kızartma yağından biyodizel üretimi gerçekleştirilerek yakıt özellikleri tespit edilmiştir.
Yerel ikili örüntü tabanlı uç öğrenme yaklaşımı kullanan akıllı örüntü tanıma sistemi ile mermer sınıflandırma uygulaması
Mermerleri desen kalitesine göre ayırma işlemi uzman kararına göre yapılan bir işlemdir. Mermerin sınıflandırma safhası ekonomik değerinin en kritik bölümdür. Bu çalışmada, mermerlerin sınıflandırmasını hızlı ve yüksek başarım gerçekleştiren ve bunu yaparken öğrenen bir sistem önerilmiştir. Bu sistem kameradan veya hafızadan elde ettiği görüntülere özellik çıkarım işlemi uygulamaktadır. Mermer görüntülerini sınıflandırmak için Yerel ikili örüntüleri (Local Binary Pattern-LBP) öznitelik tabanlı Uç öğrenme makinesi (Extreme Learning Machine-ELM) kullanılmıştır. Görüntü kümesine LBP özellik çıkarım işemi uygulanarak eğitim kümesi elde edilir. ELM sınıflandırıcısı LBP tabanlı eğitim kümesini kullanarak öğrenme işlemini gerçekleştirir. ELM sınıflandırıcısının sınıflandırma başarısını ölçmek için Toplu (Ensemble) sınıflandırıcı kullanılmıştır. C4.5 tabanlı karar ağacı, ileri beslemeli statik danışmanlı yapay sinir ağı ve destek vektör makinesi sınıflandırıcıları Toplu sınıflandırıcıyı oluşturmaktadır. ELM'nin sınıflandırma başarımı Toplu sınıflandırıcıyla karşılaştırılmıştır. LBP tabanlı eğitim kümesinin başarım performansını karşılaştırmak için Çoklu özellik çıkarımından yararlanılmıştır. Çoklu özellik çıkarımında Histogram ve Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü (Scale Invariant FeatureTransform-SIFT) tabanlı öznitelikler mevcuttur. SIFT tabanlı özelliklerin eğitim kümesine dönüştürülmesi için Kelime çantası (Bag of Words-BOW) modelinden yararlanılmıştır. Kelime çantasında görsel kelimeleri ayırmak için k-ortalama kümeleme yöntemi kullanılmıştır. Hazırlanan modellerin özellik çıkarım ve sınıflandırma işlemleri geliştirilen Grafiksel arayüz (Graphical User Interface-GUI) aracılığıyla yapılmaktadır. Kullanıcı uygulama üzerinden sistemi eğiterek, sınıfı bilnmeyen mermerin sınıfını belirleyebilir. Çalışma kapsamında geliştirilen GUI endüstriyel kullanıma uygundur.
Makine görmesi tabanlı kalite kontrolü için özellik çıkarım yöntemlerinin geliştirilmesi
Bu tez çalışmasında makine görmesi tabanlı endüstriyel ürünlerin kalite kontrolü için kullanılan özellik çıkarım yöntemleri üzerine bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında literatürde en çok kullanılan yöntemler araştırılmıştır. Yüzey hatalarında doku analizi yöntemlerinin daha çok kullanıldığı görülmüştür. Bu yüzden çalışma doku analizi teknikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kalite kontrol uygulamalarında en çok kullanılan yöntemlerden ikisi yerel ikili örüntü (LBP) ve Gri Seviye Eş-oluşum matrisleridir (GLCM) ve son dönem çalışmalarında Gabor Dalgacık Filtresi de sıklıkla kullanılmıştır. Yapılan çalışma kapsamında bu üç yöntemin iki farklı veri tabanı kullanılarak uygulama karşılaştırmaları gerçekleştirilmiştir. Bu veri tabanlarından birisi haddelenmiş çelik şeritlerin yüzey hatalarından diğer veri tabanı da kusurlu ve kusursuz kumaş görüntülerinden oluşmaktadır. Çalışmada temel yerel ikili örüntü metodunun geliştirilmesi için bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada GLCM için yeni bir özellik çıkarım yöntemi önerilmiştir. Çalışmada hem önerilen yöntemin tek başına kullanıldığında elde edilen sonuçlar hem de bölüm 3'de kullanılan özellikler ile birlikte elde edilen sonuçlar verilmiştir. Önerilen yöntemin iki veri tabanı için de iyi ayırıcı güce sahip oluğu görülmüştür. Son bölümde özellik seçim yöntemi kullanılarak doğruluk oranları yükseltilmiştir. Özellik seçimi işleminden sonra doğruluk oranlarının tüm yönler ve iki ayrı uzaklık için NEU veri tabanında %93'den, kumaş veri tabanında ise %90'dan daha iyi sonuçlar edilmiştir. Bu yüksek lisans tezi kapsamında geliştirilen çalışmalar TÜBİTAK ve T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından 0743.STZ.2014 (112D021) numaralı SAN-TEZ projesi ile desteklenmiştir.
Zeytin hastalıklarının derin öğrenme ile tespiti
Bu tez çalışmasında, zeytin meyvesinde yaygın olarak görülen iki önemli hastalığın zararlılara bağlı fiziksel bozulmalar ve fungal enfeksiyonlara dayalı deformasyonların görsel veriler üzerinden derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılmasına yönelik kapsamlı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Balıkesir ili Bandırma ilçesindeki zeytinliklerden toplanan 1644 meyve örneği "sağlıklı", "zeytin sineği ısırıklı" ve "mantar hastalıklı" olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Tüm meyveler, sabit ışık koşullarında özel olarak tasarlanmış bir görüntüleme kutusunda fotoğraflanmış; ardından segmentasyon, eşikleme, morfolojik işlemler ve nesne yerelleştirme gibi görüntü işleme adımlarıyla sınıflandırmaya hazır hâle getirilmiştir. Modelleme sürecinde, dokuz farklı CNN tabanlı önceden eğitilmiş mimari (VGG16, ResNet50, InceptionV3, DenseNet121, vb.) ile birlikte altı adet dikkat tabanlı Transformer modeli (ViT, BEiT, DeiT III, MobileViT, LeViT, MaxViT) kullanılmış; her biri on farklı optimizasyon algoritması ile ayrı ayrı eğitilerek sınıflandırma performansları karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Bunun yanı sıra, MetaFormer iskeletine dayalı CaFormer, ConvFormer ve IdentityFormer gibi mevcut modeller test edilmiş ve bu yapılarla aynı veri seti üzerinde sistematik karşılaştırmalar gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın özgün katkılarından biri olarak, MetaFormer mimarisinden esinlenilerek altı yeni hibrit yapı önerilmiştir. Bu yapılar, konvolüsyonel, rastgele, kimliksel ve Transformer bloklarının farklı kombinasyonlarıyla oluşturulmuş ve sınıflandırma doğruluğu, model karmaşıklığı ve eğitim süresi gibi çok boyutlu ölçütlerle değerlendirilmiştir. Ayrıca, DeformationScore adını taşıyan ve lokal doku yoğunluğu ile kenar duyarlılığına dayalı skor üretimi gerçekleştiren yeni bir token mixer modülü tasarlanmış; MetaFormer çerçevesine entegre edilerek DeformationScoreFormer adlı tamamen yeni ve özgün bir model ortaya konmuştur. Model performansları; doğruluk, F1 skoru, karışıklık matrisi ile eğitim ve kayıp eğrileri gibi metrikler üzerinden ayrıntılı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar hem klasik CNN tabanlı modellerin hem de Transformer ve MetaFormer mimarilerinin sınırlı veri koşullarında dahi zeytin meyvesi hastalıklarını yüksek doğrulukla sınıflandırabildiğini ortaya koymuştur. Özellikle önerilen hibrit MetaFormer yapılarının, bazı durumlarda daha düşük hesaplama maliyetiyle daha yüksek sınıflandırma başarımı sunduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışma, zeytin üretiminde hastalık tespiti ve kalite kontrol süreçlerine yönelik derin öğrenme tabanlı yaklaşımların etkinliğini göstermekte; aynı zamanda tarımsal görüntü analizinde model seçimi ve mimari tasarım kararlarına rehberlik eden bir kaynak sunmaktadır.
Kartezyen robot kullanarak manyetik akının haritalandırılması
The permanent magnet circuits is becoming increasingly important to produce. The general purpose is to separate the ferromagnetic parts in the intended bulk (garbage, wheat, etc.). However, there is no standardized control in their production. However, the magnets coming from the manufacturers those can show variability in attraction forces. This situation becomes important when large and sensitive magnet circuits are made. The control of the magnet circuit to make the intended performance is very important. These magnet circuits are used to protect very expensive devices in the mining and recycling sector. Failure or unplanned maintenance of these devices may results very high costs. Here we have worked on a Cartesian robot with features similar to the CMM to give this control. In this study, a CAD model of system has been developed and analyzed in Solidworks. The chassis of Cartesian Magnetic Flux Mapper (CMFM) has been assembled from laser cut and on the shelf part.
Nesnelerin interneti tabanlı makine öğrenmesine dayalı seçici sulama sistemi tasarım ve uygulaması
Son yıllarda hızlı nüfus artışıyla su tüketiminin artması, iklim değişikliği nedeniyle doğal su kaynaklarının azalması ve bilinçsiz tarımsal sulama sonucunda tatlı su kaynakları için ülkeler arası rekabetin artmasına sebep olmaktadır. Dünya nüfusu hızla artmakta ancak bu artışa paralel olarak tarımsal üretim aynı doğrultuda artmamaktadır. Tarımsal üretimdeki yetersizliğin sebeplerinden bir tanesi geleneksel yöntemlerle sulamanın hala yaygın olarak kullanılmasıdır. Geleneksel tarımsal sulamada, bitkinin ihtiyacından fazla su verilmekte ve suyun birçoğu bitki tarafından kullanılmadan buharlaşmaktadır. Tarımsal üretimde, su kullanımını en uygun seviye de tutmak, enerji tüketimini azaltmak ve mahsullerin kalitesini arttırmak için tarımsal sulamada akıllı teknolojilere olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Bu tez çalışmasında; tarımsal sulamada su kullanımını verimli hale getirilmektedir. Bitkiye özgü sulama programı oluşturacak nesnelerin interneti tabanlı ve makine öğrenmesine dayalı bir sistem tasarımı gerçekleştirilmiştir. Toprak nem verileri Kablosuz sensör ağ (WSN) tabanlı sistemi ile toplanmıştır. Seçici Sulama Sisteminin (SSS) karar verme mekanizmasına yardımcı olarak, FAO CROPWAT programı tarafında bitkilere özgü oluşturulan sulama suyu verileri kullanılmıştır. Elde edilen veriler doğrultusunda, bitkiye özgü sulama suyu miktarı, regresyon algoritmaları uygulanarak tahmin edilmiştir. Makine öğrenmesi ile elde edilen veriler MQTT protokolü ile NodeMCU işlemcisine gönderilerek suyun geçişine izin veren Selenoid Valflerin kontrolü sağlamıştır. Sistemde damla sulama yöntemi kullanılacaktır. Çalışmamızın enerji ihtiyacı Fotovoltaik (FV) sistemden elde edilmiştir.
Klasik ve modern kontrol metotlarının performansını karşılaştıran gerçek zamanlı deney düzeneği tasarımı
Mühendislik bölümlerinin lisans ve lisans sonrası eğitim seviyelerinde, kontrol sistemleri eğitimi önem arz etmektedir. Elektronik, bilgisayar ve makine bölümlerinde verilen bu alandaki derslerin amacına ulaşabilmesi için teorinin yanında uygulama destekli olması gerekmektedir. Teori odaklı mühendislik eğitiminde uygulamaya da yer verilmesi, mühendislik öğrencilerine farklı sektörlerdeki problemlerini çözme kabiliyeti kazandıracaktır. Bu çalışmada kontrol deney düzeneği ve deney tasarımı yapılması üzerine çalışılacaktır. Kurgulanan deney düzeneğinde temel problemleri basit ve açık şekilde göstermesi dersin başarısı açısından önemlidir. Bu tez çalışması DC motor hız kontrol ve sıcaklık kontrol problemini sayısal kontrol yöntemleri kullanarak modern ve klasik kontrol yöntemlerinin birbirlerine göre avantaj ve dezavantajlarını mühendislik öğrencilerinin görmelerini sağlamaktadır. Ayrıca yeni bir metot geliştiren araştırmacıların mevcut sonuçlarla kendi sonuçlarını karşılaştırabilmelerine imkân sağlayacaktır. Çalışmada ilk olarak deney sistemindeki malzemelerin davranış özellikleri kullanılarak sistem matematiksel modeli çıkartıldı. Çıkarılan matematiksel model kullanılarak ve/veya matematiksel modeli çıkartılamayan sistemler için klasik ve modern kontrol metotlarıyla kontrol sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan kontrol sisteminin benzetim programıyla davranışı çıkartılacak, son olarak DC motor veya sıcaklık kontrol deney düzeneği üzerinde çalıştırılmıştır. Son olarak deney düzeneğini kullanan mühendislik öğrencileri üzerinde anket çalışması yapılarak, deney sisteminin öğrenimlerine etkileri tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kontrol sistemleri eğitimi, PID denetim, PID kat sayı belirlenmesi, Deney düzeneği tasarımı
Çocuk yüz ifadelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tespiti ve analizi
Yüz görüntüleri üzerinden ifade tanımlama oldukça popüler bir alandır. İfade tanımlama üzerinde yapılmış pek çok çalışma yetişkin bireylerden oluşan veri setleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Toplumun tamamı ya da farklı yaş grupları için geliştirilecek yeni teknolojiler ve sistemler için bu gruplar üzerinde yapılan çalışmalara ihtiyaç vardır. Bu nedenle bu çalışmada literatürde üzerinde oldukça az çalışma bulunan küçük yaştaki çocukların yüz ifadelerinin tespiti üzerinde durulmuştur. Bu amaçla, arama motorları kullanılarak 4002 adet görüntüden oluşan bir veri seti hazırlanmıştır. Hazırlanmış olan veri seti üzerinde önceden ImageNet veri seti üzerinde eğitilmiş olan VGG16, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 InceptionResNetV2 ve Xception mimarileri kullanılarak sinirli, iğrenme, mutlu, nötr, üzgün, korkma ve şaşırma ifadelerinin tespiti gerçekleştirilmiştir. Kullanılan mimarilerin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorları karşılaştırılarak en iyi performansı gösteren mimarinin tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda çocuk yüzlerinde ifade tespitinde en iyi sonuç %76.3 doğruluk ve 0.76 F1 skoru ile InceptionV3 mimarisi ile elde edilmiştir. Çalışmanın çocuk yüz ifadeleri tespiti üzerinde yapılan çalışmalara ve çocuklar için tasarlanan sistemlerin geliştirilmesine katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Çocuk yüz ifadelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tespiti ve analizi
Yüz görüntüleri üzerinden ifade tanımlama oldukça popüler bir alandır. İfade tanımlama üzerinde yapılmış pek çok çalışma yetişkin bireylerden oluşan veri setleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Toplumun tamamı ya da farklı yaş grupları için geliştirilecek yeni teknolojiler ve sistemler için bu gruplar üzerinde yapılan çalışmalara ihtiyaç vardır. Bu nedenle bu çalışmada literatürde üzerinde oldukça az çalışma bulunan küçük yaştaki çocukların yüz ifadelerinin tespiti üzerinde durulmuştur. Bu amaçla, arama motorları kullanılarak 4002 adet görüntüden oluşan bir veri seti hazırlanmıştır. Hazırlanmış olan veri seti üzerinde önceden ImageNet veri seti üzerinde eğitilmiş olan VGG16, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 InceptionResNetV2 ve Xception mimarileri kullanılarak sinirli, iğrenme, mutlu, nötr, üzgün, korkma ve şaşırma ifadelerinin tespiti gerçekleştirilmiştir. Kullanılan mimarilerin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorları karşılaştırılarak en iyi performansı gösteren mimarinin tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda çocuk yüzlerinde ifade tespitinde en iyi sonuç %76.3 doğruluk ve 0.76 F1 skoru ile InceptionV3 mimarisi ile elde edilmiştir. Çalışmanın çocuk yüz ifadeleri tespiti üzerinde yapılan çalışmalara ve çocuklar için tasarlanan sistemlerin geliştirilmesine katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Çocuk yüz ifadelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tespiti ve analizi
Yüz görüntüleri üzerinden ifade tanımlama oldukça popüler bir alandır. İfade tanımlama üzerinde yapılmış pek çok çalışma yetişkin bireylerden oluşan veri setleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Toplumun tamamı ya da farklı yaş grupları için geliştirilecek yeni teknolojiler ve sistemler için bu gruplar üzerinde yapılan çalışmalara ihtiyaç vardır. Bu nedenle bu çalışmada literatürde üzerinde oldukça az çalışma bulunan küçük yaştaki çocukların yüz ifadelerinin tespiti üzerinde durulmuştur. Bu amaçla, arama motorları kullanılarak 4002 adet görüntüden oluşan bir veri seti hazırlanmıştır. Hazırlanmış olan veri seti üzerinde önceden ImageNet veri seti üzerinde eğitilmiş olan VGG16, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 InceptionResNetV2 ve Xception mimarileri kullanılarak sinirli, iğrenme, mutlu, nötr, üzgün, korkma ve şaşırma ifadelerinin tespiti gerçekleştirilmiştir. Kullanılan mimarilerin doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skorları karşılaştırılarak en iyi performansı gösteren mimarinin tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda çocuk yüzlerinde ifade tespitinde en iyi sonuç %76.3 doğruluk ve 0.76 F1 skoru ile InceptionV3 mimarisi ile elde edilmiştir. Çalışmanın çocuk yüz ifadeleri tespiti üzerinde yapılan çalışmalara ve çocuklar için tasarlanan sistemlerin geliştirilmesine katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Dental implant planlamasında konik ışınlı bilgisayar tomografi verilerini görüntü işleme yöntemleri kullanılarak optimizasyonu ve üç boyutlu yazıcı ile üretimi
Dental implantlar tam veya parsiyel dişsizlik durumlarında hastalara sabit protetik tedavi uygulanmasına olanak sağlamaktadır. Estetik ve fonksiyonel ihtiyaçları karşılamadaki üstün özellikleri nedeniyle implant uygulamaları günümüzde oldukça sık tercih edilmektedir. Dental implant tedavisi öncesi dikkatli ve ayrıntılı tedavi planlamasının yapılması, başarılı ve uzun ömürlü bir tedavinin sağlanması açısından çok önemlidir. Çalışmada dental implant tedavi planlamasında önemli aşamalarından birisi olan dental KIBT verilerinin medyan, Medyan-Mean-Gaussian(MMG) ve bilateral filtreler, eşikleme, histogram normalleştirme, morfoloji ve bölütleme görüntü işleme yöntemleri ile görüntüler iyileştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar hem Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Structural Similarity Index Measurement(SSIM) ve Mean Squared Error(MSE) nicel değerlendirme ölçütlerine hem de Multi Attribute Utility Theory (MAUT) nitel değerlendirme yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda hem nicel hem de nitel olarak 3x3 çekirdekli medyan filtreleme yönteminin en başarılı yöntem olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın son aşamasında elde edilen sonuç görüntüleri kullanılarak Üç Boyutlu(3B) katı modeli Fused Deposition Modeling(FDM) 3D yazıcı ile üretilmiştir. Üretilen modelin dental implant cerrahi operasyon tedavi planlaması için kullanılabileceği gösterilmiştir.
Dental implant planlamasında konik ışınlı bilgisayar tomografi verilerini görüntü işleme yöntemleri kullanılarak optimizasyonu ve üç boyutlu yazıcı ile üretimi
Dental implantlar tam veya parsiyel dişsizlik durumlarında hastalara sabit protetik tedavi uygulanmasına olanak sağlamaktadır. Estetik ve fonksiyonel ihtiyaçları karşılamadaki üstün özellikleri nedeniyle implant uygulamaları günümüzde oldukça sık tercih edilmektedir. Dental implant tedavisi öncesi dikkatli ve ayrıntılı tedavi planlamasının yapılması, başarılı ve uzun ömürlü bir tedavinin sağlanması açısından çok önemlidir. Çalışmada dental implant tedavi planlamasında önemli aşamalarından birisi olan dental KIBT verilerinin medyan, Medyan-Mean-Gaussian(MMG) ve bilateral filtreler, eşikleme, histogram normalleştirme, morfoloji ve bölütleme görüntü işleme yöntemleri ile görüntüler iyileştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar hem Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Structural Similarity Index Measurement(SSIM) ve Mean Squared Error(MSE) nicel değerlendirme ölçütlerine hem de Multi Attribute Utility Theory (MAUT) nitel değerlendirme yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda hem nicel hem de nitel olarak 3x3 çekirdekli medyan filtreleme yönteminin en başarılı yöntem olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın son aşamasında elde edilen sonuç görüntüleri kullanılarak Üç Boyutlu(3B) katı modeli Fused Deposition Modeling(FDM) 3D yazıcı ile üretilmiştir. Üretilen modelin dental implant cerrahi operasyon tedavi planlaması için kullanılabileceği gösterilmiştir.
Dental implant planlamasında konik ışınlı bilgisayar tomografi verilerini görüntü işleme yöntemleri kullanılarak optimizasyonu ve üç boyutlu yazıcı ile üretimi
Dental implantlar tam veya parsiyel dişsizlik durumlarında hastalara sabit protetik tedavi uygulanmasına olanak sağlamaktadır. Estetik ve fonksiyonel ihtiyaçları karşılamadaki üstün özellikleri nedeniyle implant uygulamaları günümüzde oldukça sık tercih edilmektedir. Dental implant tedavisi öncesi dikkatli ve ayrıntılı tedavi planlamasının yapılması, başarılı ve uzun ömürlü bir tedavinin sağlanması açısından çok önemlidir. Çalışmada dental implant tedavi planlamasında önemli aşamalarından birisi olan dental KIBT verilerinin medyan, Medyan-Mean-Gaussian(MMG) ve bilateral filtreler, eşikleme, histogram normalleştirme, morfoloji ve bölütleme görüntü işleme yöntemleri ile görüntüler iyileştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar hem Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Structural Similarity Index Measurement(SSIM) ve Mean Squared Error(MSE) nicel değerlendirme ölçütlerine hem de Multi Attribute Utility Theory (MAUT) nitel değerlendirme yöntemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda hem nicel hem de nitel olarak 3x3 çekirdekli medyan filtreleme yönteminin en başarılı yöntem olduğu tespit edilmiştir. Çalışmanın son aşamasında elde edilen sonuç görüntüleri kullanılarak Üç Boyutlu(3B) katı modeli Fused Deposition Modeling(FDM) 3D yazıcı ile üretilmiştir. Üretilen modelin dental implant cerrahi operasyon tedavi planlaması için kullanılabileceği gösterilmiştir.