Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/10
Browse
13 results
Search Results
Research Project Ölçeklenebilir hibrit nesne tanıma sistemi(2016) Özuysal, Mustafa;Gerçek zamanlı mobil nesne tanıma uygulamalarında anahtar noktaların eşlenmesi için genellikle ikilik betimleyiciler kullanılır. Ancak bu betimleyiciler kamera bakış açısı benzeri etmenlerden oldukça etkilendiğinden nokta eşleme başarımları daha karmaşık betimleyicilere göre düşüktür. Proje kapsamında ikilik betimleyicilerin eşlenmesi için iki aşamalı yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemin ilk adımı bilinen nesnelerin imgelerinden çıkarılan betimleyicilerin arasında K en yakın betimleyiciyi tespit eder. İkinci adım ise bu betimleyicilerden doğru eşleme olasılığı en yüksek olanı söz konusu her bir betimleyiciye özel istatistiksel bir yaklaşımla seçer. Bu istatistikler bir öğrenme adımında sentetik görüntülerden hesaplanır. Yöntem düzlemsel ve üç boyutlu nesneler üzerindeki anahtar noktaların doğru eşlenme oranını sadece Hamming uzaklığı ile en yakın komşunun belirlenmesine göre arttırmaktadır. Ayrıca önerilen yöntemin ilk adımı yaklaşık en yakın komşu yöntemleriyle uyumlu olduğundan bu iki adımlı hibrit yöntem benzerlerinin aksine büyük betimleyici kümeleriyle çalışılmasını sağlar. Projede ayrıca nesne tanımaya katkısı az olacağı öngörülen betimleyicilerin tespiti için bir yöntem geliştirilmiş, bu betimleyiciler çıkarılsa dahi nesne tanıma başarımında büyük bir kayıp yaşanmadığı gösterilmiştir.Research Project Yaya yolu tasarımı ve uygulamaları kaynaklı yaya-taşıt çatışmasının incelenmesi(2016) Şengöz, Burak; Koç, Hülya; Sharıf, Haidar; Çubukçu, Ebru; Özuysal, MustafaŞehir yaşamının odak noktası olan sokaklar ve yaya alanları bir şehrin karakterini tanımlayan ve şehirde yaşayan insanların altyapı, sosyo-kültürel, ticari vb. pek çok gereksinimleri temelinde erişimi sağlayan vazgeçilmez mekânlardır. Bu mekânlar içerisinde yayaların rahat, güvenli ve sağlıklı dolaşımını sağlamak, erişilebilir kentsel mekânlar düzenlemekte her zaman vazgeçilmez bir öneme sahip olmuştur. Büyüyen ve gelişen şehirlerde özellikle motorlu taşıt sayısının artması cadde ve sokaklardaki taşıt izinin yaya kaldırımları aleyhine genişletilmesine yol açmıştır. Yaya trafiği talebini karşılayacak kesit genişliğine sahip olmayan yaya kaldırımları ile birlikte plan dışı ve kuralsız işgallerden kaynaklanan daralmalar kaldırımların gerekli hizmeti verememesine neden olmuştur. Bu durum yayaların rahat hareket etmelerine olanak vermeği için motorlu taşıtlar için ayrılan yollara inmelerine dolayısı ile yaya-taşıt çatışmalarına yol açarak hem motorlu taşıtların hemde yayalar için kritik kesitler oluşturmuştur. Proje kapsamında yukarıda adı geçen sorunların görüldüğü yol kesimlerindeki daralmaların/işgallerin yaya-taşıt etkileşimi üzerindeki etkileri, düzlemde mesafe verisi toplayabilen lazerli tarayıcılar yardımıyla iki boyutlu bir koordinat sistemine aktarılarak incelenmiştir. Tasarlanmış bir bilgisayar algoritması yardımıyla yaya ve taşıtların izleri oluşturulmuş anlık hızları ve birbirinden uzaklıkları belirlenerek yaya taşıt etkileşimleri arasındaki ilişkiler mikroskobik ölçekte incelenmeye çalışmıştır. Proje 9 farklı bölümden oluşmuştur. Giriş bölümünden sonra yaya akım özellikleri, modellemeleri, yaya taşıt çatışması ve ele alınması gereken parametreleri içeren ayrıntılı literatür araştırması yapılmıştır. 3. ve 4. Bölümlerde sırasıyla adı geçen analizlerin yapılacağı ve farklı özelliklere sahip etüt sahaları ile ilgili bilgiler sunularak bu istasyon noktalarında kullanılan lazerli tarayıcılar ile ilgili bilgilere yer verilmiştir. Veri toplama ve işleme bilgilerinin sunulduğu 5. ve 6. Bölüm projenin en önemli bölümlerini oluşturmuştur. Bu bölümlerde yaya hareketlerinin tasarlanan hassas algoritma ile tam olarak tespit edilmesine yönelik araştırmalar ele alınmıştır. 7. Bölümde yaya sorunlarının görüldüğü her bir istasyon noktasında yaya izlerinin oluşturulması sonucu ile elde edilen yaya hızları farklı yaya karakteristikleri temelinde incelenmiştir. Bu bölgelerde yaya yolu tasarım kaynaklı gecikmeler üzerinde durularak yaya hizmet seviyeleri belirlenmiştir. Bununla birlikte yaya yaşıt etkileşimleri mikroskobik ölçekte ele alınarak her bir gözlem bölgesinden farklı parametreler elde edilmeye çalışmıştır. Yola paralel hareket eden yaya akımından kaynaklanan yeni bir sürtünme parametresi ortaya çıkartılmaya çalışılmış, farklı gözlem bölgelerinde yaya karakteristiklerinin incelenmesinden yola çıkılarak mekansal etkiler değerlendirilmiştir. 8. ve 9. Bölümlerde proje çıktıları yol, kaldırım trafik ve otopark düzenleme önerileri temelinde ele alınarak yayaların kullanımındaki fiziksel çevrenin kalitesini değerlendirebilmek amacı ile kalite indeksi yaklaşımlarına yer verilerek genel değerlendirmelerde bulunulmuşturArticle Label-Free Retraining for Improved Ground Plane Segmentation(Springer, 2022) Uzyıldırım, Furkan Eren; Özuysal, MustafaDue to increased potential applications of unmanned aerial vehicles over urban areas, algorithms for the safe landing of these devices have become more critical. One way to ensure a safe landing is to locate the ground plane regions of images captured by the device camera that are free of obstacles by deep semantic segmentation networks. In this paper, we study the performance of semantic segmentation networks trained for this purpose at a particular altitude and location. We show that a variation in altitude and location significantly decreases network performance. We then propose an approach to retrain the network using only a new set of images and without marking the ground regions in this novel training set. Our experiments show that we can convert a network’s operating range from low to high altitudes and vice versa by label-free retraining.Article Citation - WoS: 2Citation - Scopus: 2Improving Outdoor Plane Estimation Without Manual Supervision(Springer, 2022) Uzyıldırım, Furkan Eren; Özuysal, MustafaRecently, great progress has been made in the automatic detection and segmentation of planar regions from monocular images of indoor scenes. This has been achieved thanks to the development of convolutional neural network architectures for the task and the availability of large amounts of training data usually obtained with the help of active depth sensors. Unfortunately, it is much harder to obtain large image sets outdoors partly due to limited range of active sensors. Therefore, there is a need to develop techniques that transfer features learned from the indoor dataset to segmentation of outdoor images. We propose such an approach that does not require manual annotations on the outdoor datasets. Instead, we exploit a network trained on indoor images and an automatically reconstructed point cloud to estimate the training ground truth on the outdoor images in an energy minimization framework. We show that the resulting ground truth estimate is good enough to improve the network weights. Moreover, the process can be repeated multiple times to further improve plane detection and segmentation accuracy on monocular images of outdoor scenes.Article Citation - WoS: 55Citation - Scopus: 56Evaluation of an Artificial Intelligence System for Diagnosing Scaphoid Fracture on Direct Radiography(Springer Verlag, 2020) Özkaya, Emre; Topal, Fatih Esad; Bulut, Tuğrul; Gürsoy, Merve; Özuysal, Mustafa; Karakaya, ZeynepPurpose The aim of this study is to determine the diagnostic performance of artificial intelligence with the use of convolutional neural networks (CNN) for detecting scaphoid fractures on anteroposterior wrist radiographs. The performance of the deep learning algorithm was also compared with that of the emergency department (ED) physician and two orthopaedic specialists (less experienced and experienced in the hand surgery). Methods A total 390 patients with AP wrist radiographs were included in the study. The presence/absence of the fracture on radiographs was confirmed via CT. The diagnostic performance of the CNN, ED physician and two orthopaedic specialists (less experienced and experienced) as measured by AUC, sensitivity, specificity, F-Score and Youden index, to detect scaphoid fractures was evaluated and compared between the groups. Results The CNN had 76% sensitivity and 92% specificity, 0.840 AUC, 0.680 Youden index and 0.826Fscore values in identifying scaphoid fractures. The experienced orthopaedic specialist had the best diagnostic performance according to AUC. While CNN's performance was similar to a less experienced orthopaedic specialist, it was better than the ED physician. Conclusion The deep learning algorithm has the potential to be used for diagnosing scaphoid fractures on radiographs. Artificial intelligence can be useful for scaphoid fracture diagnosis particularly in the absence of an experienced orthopedist or hand surgeon.Article Artırılmış Gerçeklik için Brıef Betimleyicileri ve Yerelliğe Duyarlı Karma Yöntemi ile Nesne Arama(Pamukkale Üniversitesi, 2017) Özuysal, MustafaBu çalışmada mobil artırılmış gerçeklik için kullanılabilecek bir nesne arama yöntemi sunulmaktadır. Temel olarak yöntem anahtar nokta betimleyicilerinin eşleştirilmesine ve bu anahtar nokta eşlerinin geometrik kıstaslar ile süzülmesine dayanmaktadır. Eşlemenin hızlandırılması için gerekli iyileştirmeler detayları ile verilmektedir. Ayrıca, Yerelliğe Duyarlı Karma işleminin performansının bilgi erişim yaklaşımlarından faydalanılarak arttırılabileceği de gösterilmiştirConference Object Deep Convolutional Neural Networks for Viability Analysis Directly From Cell Holograms Captured Using Lensless Holographic Microscopy(The Chemical and Biological Microsystems Society (CBMS), 2019) Delikoyun, Kerem; Çine, Ersin; Anıl İnevi, Müge; Özçivici, Engin; Özuysal, Mustafa; Tekin, Hüseyin CumhurCell viability analysis is one of the most widely used protocols in the fields of biomedical sciences. Traditional methods are prone to human error and require high-cost and bulky instrumentations. Lensless digital inline holographic microscopy (LDIHM) offers low-cost and high resolution imaging. However, recorded holograms should be digitally reconstructed to obtain real images, which requires intense computational work. We introduce a deep transfer learning-based cell viability classification method that directly processes the hologram without reconstruction. This new model is only trained once and viability of each cell can be predicted from its hologram. © 2019 CBMS-0001.Article Citation - Scopus: 1Curve Description by Histograms of Tangent Directions(Institution of Engineering and Technology, 2019) Köksal, Ali; Özuysal, MustafaThe authors propose a novel approach for the description of objects based on contours in their images using real-valued feature vectors. The approach is particularly suitable when objects of interest have high contrast and texture-free images or when the texture variations are high so textural cues are nuisance factors for classification. The proposed descriptor is suitable for nearest neighbour classification still popular in embedded vision applications when the power considerations outweigh the performance requirements. They describe object outlines purely based on the histograms of contour tangent directions mimicking many of the design heuristics of texture-based descriptors such as scale-invariant feature transform (SIFT). However, unlike SIFT and its variants, the proposed approach is directly designed to work with contour data and it is robust to variations inside and outside the object outline as well as the sampling of the contour itself. They show that relying on tangent direction estimation as opposed to gradient computation yields a more robust description and higher nearest neighbour classification rates in a variety of classification problems.Conference Object Citation - WoS: 5Citation - Scopus: 8Lensless Digital In-Line Holographic Microscopy for Space Biotechnology Applications(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019) Delikoyun, Kerem; Çine, Ersin; Anıl İnevi, Müge; Özuysal, Mustafa; Özçivici, Engin; Tekin, Hüseyin CumhurBiomechanical changes at cellular level can dramatically affect living organisms in both aviation and space applications. Weightlessness induces morphological alteration of cells, which leads to tissue loss. Therefore, scientists have been studying the effect of weightlessness using cell culture based biological experiments using conventional microscopes. However, strict requirements regarding cost, weight and functionality limit the use of conventional microscopes in space environment. Lensless digital in-line holographic microscopy enables to use low-weight, low-cost and robust elements, such as a light emitting diode (LED), an aperture and an imaging sensor, instead of bulky, expensive and fragile optical elements, such as lenses, mirrors and filters. This technology offers a high field of view compared to conventional microscopes without affecting the resolution and it is also suitable for remote sensing applications with automated imaging capabilities. Here, we present a portable digital in-line holographic microscopy platform that allows to visualize cells and to analyze their viability in a microfluidic chip. The platform offers microscopic imaging with 1.55 mu m spatial resolution, 21.7 mm(2) field of view and image coloring capability. This platform could potentially play an important role in space biotechnology applications by enabling low-cost, high-resolution and portable monitoring of cells.Conference Object Mobil Nesne Takibinin Hızlandırılması(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016) Özuysal, MustafaBu bildiride modern işlemcilerin Tekil İşlem Çoklu Veri (TİÇV) komutlarıyla hızlandırılmış bir nesne takip modülü içeren mobil bir artırılmış gerçeklik uygulaması sunulmaktadır. Hem standart C++ hem de ARM işlemciler için geliştirilen TİÇV komut seti olan NEON ile kodlanmış verimli bir Sıfır Ortalamalı Farkların Kareleri Toplamı (SOFKT) yöntemi detaylandırılmıştır. Bu iki yöntemin mobil cihaz üzerinde çalışma hızları ölçülerek karşılaştırılmıştır.