Yazar "Uzbaş, Betül" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Sayısal dental modellerden otomatik cinsiyet tespiti
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017-08-24) Uzbaş, Betül; Arslan, Ahmet
    Cinsiyet, kimliği bilinmeyen bir kişiye ait önemli tanımlayıcı bilgilerdendir. Kişinin cinsiyetine bağlı olarak, arama yapılacak olan kümede indirgeme yapılabilmekte ve bu sayede arama hızında artış sağlanabilmektedir. Dişler, dayanıklı ve dirençli bir yapıya sahip olmalarından dolayı kaza, yangın gibi afetlerden sonra bile bilinmeyen bir kişiye ait özelliklerin belirlenmesinde önemli bir kaynak görevi görmektedir. Bundan dolayı dişlerden cinsiyet analizi, özellikle arkeoloji ve adli tıp için güncel bir araştırma konusudur. Literatür incelendiğinde dişlerden cinsiyet tespitinin genellikle diş hekimliği ve adli tıp alanlarında elle yapılan ölçümler kullanılarak gerçekleştirildiği gözlemlenmektedir. Bu tarz yöntemler ölçüm yapmak için ek bir çabaya ve zaman kaybına sebep olmaktadır. Ayrıca cinsiyet dimorfizminin popülasyondan popülasyona değişiklik göstermesi sebebiyle her popülasyon için uygun değerlerin belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada hızlı ve zahmetsiz bir şekilde sayısal dental modellerden otomatik cinsiyet tespiti yapabilen iki sistem önerilmiştir. İlk yapılan çalışmada kontrollü bir ortamda maksiller alçı modelleri hizalanarak 2B görüntüleri alınmış ve otomatik segmentasyon işlemleri yapılıp Gri Seviye Eş-Oluşum Matrisi (GSEM) ile sınıflandırmada kullanılacak özellikler çıkarılmıştır. Rastgele Orman (RO) algoritması ile sınıflandırma yapılarak cinsiyet tespiti gerçekleştirilmiştir. Yapılan ikinci çalışmada 3B sayısal maksiller alçı modelleri İteratif Yakın Nokta (İYN) algoritması kullanılarak otomatik hizalanmış ve segmentasyon işleminden sonra modeller derinlik imgelerine dönüştürülmüştür. Özellik çıkarma işlemi için lokal Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD) kullanılmış ve RO algoritması kullanılarak cinsiyet analizi yapılmıştır. Bu tez kapsamında sayısal dental modellerden görüntü işleme, özellik çıkarma ve yapay zekâ yöntemleri kullanılarak otomatik cinsiyet tespitini başarıyla gerçekleştiren sistemler önerilmiştir. Yapılan çalışma bilgisayar bilimleri, adli tıp ve diş hekimliğini kapsayan çok disiplinli bir çalışmadır.