Yazar "Altun, Adem Alpaslan" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 20 / 32
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Advanced Image Processing Techniques and Applications for Biological Objects(IEEE, 2017) Altun, Adem Alpaslan; Taghiyev, AnarIn this article, modern technical means of obtaining, processing and analysis of images for biological objects are studied. Whole process from recording the image, to processing it, is dissected both in hardware and technical details. Information about automated systems of processing for general purpose researched, and also confocal laser scanning microscope specialized system of image processing and techniques behind the analysis for micro objects are considered. The confocal approach made it much easier to obtain images of living microobjects, made it possible to automate the accumulation of three-dimensional data, and improved images of drugs using simultaneously several fluorescent markers.Öğe ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS BASED RECOGNITION OF SELECTED PALMPRINT FEATURES(AMER SOC MECHANICAL ENGINEERS, 2009) Altun, Adem Alpaslan; Nooraliei, AmirBiometric recognition suggests a reliable solution to the problem of user authentication in our networked society. Among all biometrics, palmprint-based recognition is one of the most reliable personal identification methods. In this study, a new approach to the palmprint recognition phase is presented. 2D Gabor filters are used for feature extraction of palmprints. After Gabor filtering, standard deviations are computed in order to generate the palmprint feature vector. In addition, Genetic algorithm based feature selection is used to select the best feature subset from the palmprint feature set. Four different algorithms of Artificial Neural Networks are then applied to the feature vectors for recognition of the people. Recognition rate equal to 98 percent are obtained by using conjugate gradient algorithms.Öğe Arızalı hiperküpte sağlıklı veri iletiminin sağlanması(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2001-08-27) Altun, Adem Alpaslan; Allahverdi, NovruzBu çalışmada, çok işlemcili hiperküp sistemlerinde, işlemci ve iletişim hatları arızalandığında sistemin güvenirliğinin ve performansının arttırılabilmesi problemleri incelenmiştir. Arızalı hiperküp sisteminde arızalı elemanların sistemden mantıksal olarak çıkarılması ve geride kalan sağlam elemanlar ile çalışılması öngörülmüştür. Hiperküpün bir düğümünün iki kısımdan (işlemci ve yol bulucu) oluştuğunu kabul ederek, bunlardaki arızaların etkileri ayn ayrı incelenmiştir. Yolbulucu arızalı olduğunda, bazı hatların sağlam olabileceği göz önünde bulundurulmuş ve böylece bu hatlar mantıksal olarak sisteme dahil edilmişlerdir. Bunu formal olarak yapabilmek için "genişletilmiş altküpler kümesi" prosedürü kullanılmıştır. Bu küme kullanılarak hedef ve kaynak işlemciler arasındaki yolun bulunma ihtimalinin, dolayısı ile sistemin güvenirliğinin arttığı gözlemlenmiştir. Yine genişletilmiş altküpler kümelerinin birbirine komşu olabilmesi ihtimali, hedef ve kaynak arasında yol bulma süresini azaltma olanağı verdiğinden dolayı "komşu altküpler" prosedürü kullanılmıştır. Bu prosedürlerin nasıl çalıştığını analiz etmek için simülasyon programı geliştirilmiş ve sonuçlar grafiksel olarak izlenmiştir. Çalışmada geliştirilen programların, boyut kaç olursa olsun arızalı hiperküp sistemindeki yol bulma işlemini daha efektif ve güvenirli yaptığı sonucuna varılmıştır.Öğe The binary differential search algorithm approach for solving uncapacitated facility location problems(American Scientific Publishers, 2017) Şahman, Mehmet Akif; Altun, Adem Alpaslan; Dündar, Abdullah OktayRecently, many Computational-Intelligence algorithms have been proposed for solving continuous problem. The Differential Search Algorithm (DSA), a computational-intelligence based algorithm inspired by the migration movements of superorganisms, is developed to solve continuous problems. However, DSA proposed for solving problems with continuous search space proposed for solving should be modified for solving binary structured problems. When the DSA is intended for use in binary problems, continuous variables need to be converted into binary format due to solution space structure of this type of problem. In this study, the DSA is modified to solve binary optimization problems by using a conversion approach from continuous values to binary values. The new algorithm has been designated as the binary DSA or BDSA for short. First, when finding donors with the BDSA, four search methods (Bijective, Surjective, Elitist1 and Elitist2) with different iteration numbers are used and tested on 15 UFLP benchmark problems. The Elitist2 approach, which provides the best solution of the four methods, is used in the BDSA, and the results are compared with Continuous Particle Swarm Optimization (CPSO), Continuous Artificial Bee Colony (ABCbin, Improved Binary Particle Swarm Optimization (IBPSO), Binary Artificial Bee Colony (binABC) and Discrete Artificial Bee Colony (DisABC) algorithms using UFLP benchmark problems. Results from the tests and comparisons show that the BDSA is fast, effective and robust for binary optimization. © 2017 American Scientific Publishers.Öğe Biyometrik doğrulama tabanlı seçim sistemi(Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, 2009) Bilgin, Metin; Altun, Adem Alpaslan; Işık, Hakan; Sungur, CemilGeleneksel yöntemler kullanılarak sandık başında yapılan seçimler, uzun hazırlık süreçleri, hatalı veya sahte oy kullanımı, oy sayımında ortaya çıkabilecek hatalar, uzun sayım süreçleri ve maliyetlerinin yüksek olması gibi olumsuzluklar içermektedir. Ülke ekonomisini ve politikasını doğrudan etkileyen bu olumsuz durumları ortadan kaldırmak için mevcut sistemi elektronik ortama taşımak artık bir zorunluluktur. Bu çalışmada mevcut seçim sistemimiz incelenmiş ve aynı işlevleri daha etkin bir şekilde yerine getiren bir biyometrik seçim sistemi geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Ayrıca hedeflediğimiz e-seçim sisteminde güvenilirliği en yüksek seviyeye çıkarmak için biyometrik sistemler incelenmiş ve parmak izi okuyucusu kullanılmıştır. Böylece çalışma, e-seçim sistemi ile birlikte bir biyometrik sistem uygulanarak da daha zengin ve daha etkin bir hale getirilmiştir.Öğe A combination of Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization and Neural Network for palmprint recognition(SPRINGER LONDON LTD, 2013) Altun, Adem AlpaslanIn this study, a new approach to the palmprint recognition phase is presented. 2D Gabor filters are used for feature extraction of palmprints. After Gabor filtering, standard deviations are computed in order to generate the palmprint feature vector. Genetic Algorithm-based feature selection is used to select the best feature subset from the palmprint feature set. An Artificial Neural Network (ANN) based on hybrid algorithm combining Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm with back-propagation algorithms has been applied to the selected feature vectors for recognition of the persons. Network architecture and connection weights of ANN are evolved by a PSO method, and then, the appropriate network architecture and connection weights are fed into ANN. Recognition rate equal to 96% is obtained by using conjugate gradient descent algorithm.Öğe Cost optimization of mixed feeds with the particle swarm optimization method(SPRINGER, 2013) Altun, Adem Alpaslan; Sahman, Mehmet AkifIn this study, the best mixed feed was prepared by using the algorithm of particle swarm optimization (PSO) and by taking into account the breeding type and method of the poultries and various farm animals (cattle, sheep, rabbit), their needs, ages, and feeding costs and optimizing them all. Results obtained through PSO were compared through linear programming and real-coded genetic algorithm. According to the results that were obtained, PSO produces more rapid, more stable, and optimum values.Öğe Deep learning with SMOTE techniques for improved skin lesion classification on unbalanced data(Selçuk Üniversitesi, 2022) Al-Asadi, Mustafa A.; Altun, Adem AlpaslanSkin cancer has become a major public health concern around the world, with an increasing incidence in recent decades. The morphological characteristics of skin lesions are thought to be an important component of skin cancer diagnosis and early detection. Thus, with rapid advances in image classification, more emphasis has been placed on computer-aided diagnosis (CAD) of skin lesions according to their morphological features. However, small datasets or an imbalance of skin cancer datasets are the two most important issues that can hinder the success of skin cancer detection. This paper introduces a method for dealing with class imbalance and data scarcity that is based on the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). The improved images were then used to train the Deep Learning Convolutional Neural Network (DLCNN) model. The proposed data augmentation technique is used to generate a new skin dataset for the HAM10000 dataset using dermoscopic images of seven skin lesion classes. According to the empirical results, the improved strategy proposed in this study has statistically significant effects on improving performance with respect to accuracy (85.99%), precision (90%), recall (88%), and F1-score (88%). Moreover, the proposed classification strategy It outperforms some of the techniques used to balance melanoma detection data.Öğe Edge Detection by Using IJA Automaton(IEEE COMPUTER SOC, 2009) Nooraliei, Amir; Altun, Adem AlpaslanIn this paper, a fixed structure learning automaton (FSSA), called IJA, while study its steady state behavior in stationary environments is presented to extract the edge of the images. In this model, the gray scale matrix of the image is used. IJA Cellular learning automata edge detection model can extract the edge of the image without people participating in the course. Meanwhile, it is rather than the other cellular learning automata and achieves the edges with little evolution generations.Öğe Esnek hesaplama yöntemleri ile otomatik parmakizi tanıma(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007-04-06) Altun, Adem Alpaslan; Allahverdi, NovruzBu çalı ma, ki ilere ait parmakizi görüntülerini kullanarak esnek hesaplama yöntemleri yardımıyla bu ki ileri tanımak için yeni bir yöntem geli tirmek amacıyla yapılmı tır. Bu amaçla NIST-4 veritabanından 10 ki iye ait toplam 1000 adet parmakizi görüntüsü kullanılmı tır. Parmakizi tanıma a amasında kullanılan görüntünün kalitesi tanıma a amasındaki performansı etkilemektedir. Bu parmakizi görüntüleri elde edilirken dı etkenlerden dolayı gürültü içerirler. Bu yüzden bu parmakizi görüntülerine öncelikle görüntü iyile tirme i lemi gerçekle tirilir. Bunun i için görüntü iyile tirme teknikleri ara tırılmı ve geleneksel yöntem olan lineer, medyan ve uyarlamalı filtrelerle birlikte dalgacık dönü ümü ve dalgacık dönü ümün geli tirilmi i olan çevritsel dönü üm kullanılarak parmakizi görüntüleri gürültüden arındırılmaya çalı ılarak iyile tirilmi tir. yile tirilen bu görüntülerin en büyük sinyal-gürültü oranına göre performansları ölçülmü tür. En iyi ön iyile tirme performansını çevritsel dönü ümün verdi i gözlemlenmi tir. Çalı manın ikinci a amasında iyile tirilmi parmakizi görüntülerinden FingerCode adı verilen özellik vektörleri geli tirilen bir yöntemle elde edilmi tir. Elde edilen bu özellik vektörleri Yapay Sinir A ı ile e itilerek parmakizi tanıma i lemi gerçekle tirilmi tir. Bunun için toplam 1000 parmakizi görüntüsünden 700 tanesi YSA'nın e itimi a amasında, 150 tanesi do rulama a amasında ve 150 tanesi test a amasında kullanılmı tır. YSA ile hatanın geriye yayılması algoritmaları kullanılarak yapılan e itme sonucunda en iyi performansı %100 e itim do rulu u ve %99,6 genel tanıma oranı ile E le tirmeli E im Azaltımlı (Conjugate Gradient Descent) olarak adlandırılan algoritma vermi tir. Çalı manın son a amasında elde edilen özellik vektörlerinin büyük boyutlu olmasının YSA'daki e itim süresini etkiledi i gözlemlenmi tir. Dolayısı ile özellik vektörlerinin boyutunun azaltılması gerekti i ortaya çıkmı tır. Bunun için özellik azaltımı, veri azaltımı ve boyut azaltımı konuları ara tırılmı tır. Özellik azaltım yöntemleri arasından en uygun olanının bu alanda sıklıkla kullanılan Genetik Algoritmalar oldu u gözlemlenmi tir. Bu yüzden parmakizi görüntülerine ait özellik vektörleri boyutunun azaltılması için Genetik Algoritmalar kullanılmı tır. Böylece gürültü içeren ve daha az etkin özellikler çıkarılarak etkin özelliklerin seçimi yapılmı tır. Seçilmi özellik vektörleri yeniden YSA'da e itilerek tanıma i lemi gerçekle tirilmi tir. Elde edilen sonuçlara göre, GA kullanılarak boyutu azaltılan özellik vektörleri kullanılarak yapılan tanıma i lemi daha kısa sürede gerçekle tirilmi ve %99,5 genel tanıma oranı ile özellik vektörleri boyutlarının azaltılmamı durumuna çok çok yakın bir tanıma oranı elde edildi i gözlemlenmi tir.Öğe Face verification system in mobile devices by using cognitive services(2018) Altun, Adem Alpaslan; Kolus, CagatayBiometric systems enable people to distinguish between physical and behavioral characteristics. Face recognition systems, atype of biometric systems, use peoples’ facial features to recognize them. The aim of this study is to perform face recognition andverification system that can run on mobile devices. The developed application is based on comparing the faces in two photographs. Theuser uploads two photos to the system, the system identifies the faces in these photos and performs authentication between the two faces.As a result, the system gives the output that the two faces in the photo belong to the same or different persons. It provides a security measurethanks to the face identification and verification feature included in this application. This application can be integrated into variousapplications and used in systems such as user login.Öğe Filtreleme teknikleri ile iyileştirilmiş parmakizlerini yapay sinir ağları ile tanımada yeni bir yaklaşım(2007) Altun, Adem Alpaslan; Allahverdi, NovruzBu çalışmada parmakizi görüntüsünün iyileştirilmesi için iki yöntem önerilmiştir. Bunlardan birincisinde lokal histogram eşitleme ve gürültü azaltma filtreleri kullanılmıştır. Gürültü azaltma aşamasında doğrusal, medyan ve uyarlamalı filtreleri kullanılmıştır. İkinci yöntemde ise dalgacık dönüşümü ve iki boyutlu dalgacık dönüşümünün yeni bir açılımı olan çevritsel dönüşüm uygulanmıştır. Elde edilen uygulama sonuçları performans açısından karşılaştırılmıştır. Çalışmada ayrıca filtre-kümesi kullanılarak elde edilen parmakizi özellik vektörlerinin yapay sinir ağları (YSA)’nda eğitilmesiyle bir parmakizi tanıma yöntemi geliştirilmiştir. Parmakizi görüntüsü bütünüyle frekans içerikli bir yapıya sahip olduğundan dolayı filtreleme yönteminin geleneksel yöntemlere göre verimli sonuçlar doğuracağı düşünülmüştür. Geliştirilen yöntemde öncelikle parmakizi görüntüsünün yönsel histogramlar aracılığıyla bulunan bir referans noktası merkez alınarak belirlenen bir dairesel alanı 2 boyutlu Gabor filtreden geçirilmektedir. Her bir parmakizi için elde edilen sabit uzunluklu ve nispeten kısa özellik vektörleri, YSA kullanılarak karşılaştırma işlemine tabi tutulur. YSA kullanılarak eğitilen bir parmakizi özellik vektörleri için karşılaştırma işlemi çok hızlı bir şekilde gerçekleştirilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.Öğe Fingerprint image enhancement using filtering techniques [Filtreleme teknikleri kullanarak parmakizi görüntüsü iyileştirme](2005) Altun, Adem Alpaslan; Allahverdi, Novruz; Koçer, Hasan Erdinç; Yılmaz, T.; Alan, SelahattinMinutiae extraction is one of the most important steps for automatic fingerprint identification and classification systems. The performance of minutiae extraction can be changed depends on an image enhancement algorithm. Minutiaes of the fingerprint are local discontinuities in the fingerprint pattern as terminations and bifurcations. In this work, we propose two methods for fingerprint image enhancement. The first one is carried out using local histogram equalization, noise reduction filters, and image binarization. In noise reduction step, linear, median and wiener filters are used. The results are compared with each other with regard to performance. In the second method a contourlet transform is applied. Contourlet transform is a new extension of the wavelet transform in two dimensions using multiscale and directional filter banks for direct grayscale enhancement. The results achieved from this method are compared with those obtained from wavelet transform. Both methods mentioned above are increase the efficiency of minutiae extraction with regard to minutiae specification and process time. ©2005 IEEE.Öğe Genetic algorithm based feature selection level fusion using fingerprint and iris biometrics(WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD, 2008) Altun, Adem Alpaslan; Koçer, H. Erdinç; Allahverdi, NovruzAn accuracy level of unimodal biometric recognition system is not very high because of noisy data, limited degrees of freedom, spoof attacks etc. problems. A multimodal biometric system which uses two or more biometric traits of an individual can overcome such problems. We propose a multimodal biometric recognition system that fuses the fingerprint and iris features at the feature extraction level. A feed-forward artificial neural networks (ANNs) model is used for recognition of a person. There is a need to make the training time shorter, so the feature selection level should be performed. A genetic algorithms (GAs) approach is used for feature selection of a combined data. As an experiment, the database of 60 users, 10 fingerprint images and 10 iris images taken from each person, is used. The test results are presented in the last stage of this research.Öğe Görüntü işleme teknikleri kullanılarak Napolyon tipi kirazların sınıflandırılması(Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, 2016) Balcı, Mehmet; Altun, Adem Alpaslan; Taşdemir, Şakirİnsanın görme sistemini temel alan bilgisayar destekli görüntü işleme (Gİ) günlük hayatımızın her alanına girmiş durumdadır. Girdi görüntülerinin değişik tekniklerle alınması ve işlenmesi temeline dayanan görüntü işleme sonucunda, ya yeni bir görüntü elde edilir ya da görüntüden anlamlı bir sonuç çıkarılır. Bu tür uygulamalar ile hayatımız olumlu etkilenmekte, işlemler hem hızlı hem kolay hem de ekonomik hale gelebilmektedir. Bu yüzden Gİ teknikleri her geçen gün gelişmekte ve kendisine yeni uygulama sahaları bulmaktadır. Endüstride, tarımda, mühendislikte ve birçok alanda Gİ çalışmaları yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle son yıllarda tarım alanındaki görüntü işleme çalışmaları artan bir seviyede yaygınlaşmaktadır. Bu, Gİ’nin uygulandığı alanlara hem ekonomi hem de verim olarak olumlu yansımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de yetiştirilen Napolyon kirazlarının boyutlarının belirlenmesine dönük bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Öncelikli olarak, kirazların fotoğrafları çekilerek görüntü Matlab ortamına aktarılmıştır. Alınan bu görüntüdeki her bir kirazın kaç kalibrede olduğu, yani çapının kaç milimetre olduğu Gİ kullanılarak belirlenmeye çalışılmıştır. Gİ tekniklerinin uygulamaya yönelik bir çalışması ile ürünlerin daha doğru sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu şekilde, satışlar sırasında ürünler hak ettikleri şekilde fiyatlandırılarak üreticinin maddi kayıplarının önüne geçilmesi sağlanabilecektir.Öğe Long Term Electricity Demand Forecasting in Turkey Using Artificial Neural Networks(TAYLOR & FRANCIS INC, 2010) Çunkaş, Mehmet; Altun, Adem AlpaslanThis article presents an approach for Turkey's long-term electricity demand forecasting. Two Artificial Neural Network structures, three-layered back-propagation and a recurrent neural network are designed and tested for this purpose. Predictions are done for the years 2008 to 2014. Since long-term forecasting is mainly influenced by economic factors, this study focuses on economic data. The proposed approach produces lower percent errors, especially in the recurrent neural network. The forecast results by artificial neural networks are also compared with official forecasts.Öğe A Machine Learning Framework to Identify the Causes of HbA1c in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus(ROMANIAN SOC CONTROL TECH INFORMATICS, 2019) Taghiyev, Anar; Altun, Adem Alpaslan; Allahverdi, Novruz; Çağlar, SonaIn this study, the effects of blood glucose levels on hemoglobin A1c (HbA1c) were investigated. For this reason, a classification model was developed by carrying out a logistic regression analysis based on machine learning and data mining methods. The purpose of using logistic regression analysis in this study was to establish a method of creating a statistical model that is most suitable and reasonable for determining the relationship between dependent and independent variables. This model shows how effective the factors that cause an increase in the HbA1c level. It can be planned to verify this method on more Electronic Heath Records databases to address the learning method of information in the local health sector with the help of data mining and machine learning methods and different clinical problems for future work.Öğe A microcontroller-based real time two-axes sun tracking system for maximum PV energy(SILA SCIENCE, 2012) Sungur, Cemil; Altun, Adem Alpaslan; Terzioğlu, HakanIn the present study, a microcontroller-based sun tracking system that takes into account both solar azimuth and altitude angles to obtain the maximum energy from the solar panels was developed. Thus, the sun was tracked on two axes based on real-time data. The control unit used in the study was PIC18F452 microprocessor and the real-time clock was DS1302 integrated circuit. A program which instantly calculates the movements (the azimuth and altitude angles) of the sun throughout the day and the year by using solar geometry was loaded on the PIC. The angle values calculated by this program were transformed into pulse-width-modulation signals and the sun tracking system was controlled using these signals. As the result of the experiments, it was observed that more energy was obtained through the use of the microcontroller based sun tracking system. Furthermore, a low-cost and easily programmed control system which tracks the sun in real-time, enables the stable operation of the system and consumes little energy was obtained.Öğe Mikrodenetleyici kullanarak cep telefonu kontrollü akıllı ev uygulaması(Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, 2005) Işık, Hakan; Altun, Adem AlpaslanGünümüz teknolojisinin gelişmesine paralel olarak evlerde elektronik kontrollü cihazların kullanılması yaygınlaşmaktadır. Evlerde bulunan cihazları kontrol etmek için çeşitli uygulamalar yapılmıştır. Bu uygulamaların en önemlilerinden birisi de cep telefonu ile herhangi bir yerden ulaşabileceğimiz sistem üzerindeki cihazları kontrol etmektir. Bu çalışmanın bina ve ofislere uygulanması yeni bir kavram olan “Akıllı Bina” projelerini doğurmuştur. Tasarlanan ve uygulanan bu çalışmada ev ortamında oluşturulan ve mikrodenetleyici kullanılan bir sisteme bağlı cihazlar cep telefonu kullanılarak kontrol edilmiştir.Öğe Neural network based recognition by using Genetic algorithm for feature selection of enhanced fingerprints(SPRINGER-VERLAG BERLIN, 2007) Altun, Adem Alpaslan; Allahverdi, NovruzIn order to ensure that the performance of a fingerprint recognition system will be powerful with respect to the quality of input fingerprint images, the enhancement of fingerprints is essential. In this study wavelet transform and contourlet transform which is a new extension of the wavelet transform in two dimensions are applied for fingerprint enhancement. In addition, feature selection is a process that chooses a subset of features from the original fingerprint features so that the feature space is optimally reduced according to a certain criterion. In this study, a Genetic Algorithms (GAs) approach to fingerprint feature selection is proposed and selected features are input to Artificial Neural Networks (ANNs) for fingerprint recognition. The performance has been tested on fingerprint recognition.
