Search

Bu tez çalışmasında güvenlik kameralarından alınan video görüntülerinin insan tabanlı özetlemesini yapan bir sistem tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Önemli bir olay gerçekleştiğinde, bazen kayıtların saatler süren bölümlerinin incelenmesi gerekmektedir. Aynı zamanda yapılan kayıtların tamamının saklanması mümkün olmadığından, belirli aralıklarla eski kayıtlar silinmekte, bu durumda da gerektiğinde istenilen kayıtlara ulaşmak her zaman mümkün olmamaktadır. Bu nedenlerden dolayı bu görüntülerin özetlenerek kısaltılması ve sadece anlamlı parçalarının kullanılması bir gereklilik haline gelmiştir.Çalışma gerçekleştirilirken ön işlem adımları olarak Gauss Karışım Modeli ile ön plan çıkarımı yapılmıştır. Daha sonra çıkarılan ön plan Blob Analizi ile çerçeve içine alınmıştır. Çerçeve içine alınan nesnenin hareket bilgisini elde etmek için optik akış yöntemi kullanılmıştır. Hareket bilgisi çıkarılan nesneye yönlü gradyanlar yöntemi uygulanarak özellik çıkarımı yapılmıştır.Her nesne için çıkarılan yönlü gradyan özellikleri kullanılarak, çevrimdışı olarak oluşturulan eğitim seti yardımıyla Destek Vektör Makinesi yöntemi kullanılarak nesnenin insan olup olmadığına karar verilmiştir. Eğer nesne insan ise Kalman Filtresi ile insan takibi gerçekleştirilir. Yönlü gradyan bilgilerini taşıyan histogramlara zaman bilgisi eklenerek, video boyunca nesneye ait hareket bilgisi sürekli hale getirilmiştir. Sürekli hale getirilen gradyan bilgisi üzerine Şablon Eşleme yöntemi uygulanarak hareket kalıpları ve bu hareket kalıplarının tekrar başlangıçları bulunmuştur. Bulunan hareket kalıplarının geçiş noktaları da hareket geçişleri olarak işaretlenmiştir. Hareket geçişleri özet video için videonun önemli anlarıdır.Çalışma 4 ayrı veri setinde test edilmiştir. Sistemin özetleme başarısı, periyodik hareketleri tespit etme başarısıdır. İlk olarak test edilen veri seti genel kullanıma açık olan Weizmann İnsan Hareketi Veri Seti'dir. Bu veri setinden 6 kişiye ait 9 farklı hareket için özetleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu örneklerde %89,47 özetleme başarısı tespit edilmiştir. İkinci kullanılan veri setinde güvenlik kamerası kayıtlarında olaşabilecek çeşitli durumlar için senaryolar 3 farklı kişi tarafından gerçekleştirilmiştir. Veri seti üzerinde gerçekleştirilen test çalışmaları sonucunda %93,44 başarı oranı elde edilmiştir. İkinci veri setiyle benzer senaryoların farklı kamera açısıyla gerçekleştirildiği üçüncü bir veri seti üzerinde yapılan denemeler sonucunda %89,29 başarı oranı yakalanmıştır. Birden fazla kişinin bulunduğu videolarda ise %75,76 gibi bir başarı gözlemlenmiştir. In this thesis, a human based video summarization system, which receives video frames from surveillance cameras, was designed and implemented. When an important event happens, sometimes surveillance video records should be examined for hours. At the same time, old entries are deleted at regular intervals because storing of all records is not feasible. In this case it is not always possible to reach the needed records. For these reasons, shortening by summarizing and using only the significant parts of these records have become a necessity.In this work, as a pre-processing step Gaussian Mixture Model is used for foreground extraction. Then the foreground was taken into the frame by using Blob Analysis. Optical flow method is used to obtain information on the object motion within frames.Histogram of Gradients method was applied to motion information of the object for feature extraction.Histogram of gradient features extracted for each object by using Support Vector Machine method and offline generated training set are used to decide the object whether human or not. If the object is human, human tracking is performed with the Kalman Filter. During the video motion information of object has been made continuous by adding time information to histograms with gradient information. Template matching method is applied on the continuous gradient information to find beginnings of movement patterns and beginnings of repetition of the movement patterns. Transition points of the movement patterns are also marked as movement transitions. Movement transitions are the important video moments for the summary video.This study was tested on 4 different datasets. Summarization success rate of the system is the success of detecting periodic movements.First, Weizmann Human Action Database, which is available for public use, is used to test. In this dataset, summary is achived for 6 people with 9 different actions. %89,47 summarization success rate was found in these examples. In the second dataset various situation scenarios that may occur in surveillance video records were performed by 3 different people. As a result of testing on this dataset %93,44 success rate was obtained. %89,29 success rate was achived as a result of test with the third dataset, which contains scenarios similar to the second dataset with a different camera angle. %75,76 success rate is observed with multiple human videos. 70

Otomatik Plaka Tanıma Sistemi, güvenlik, park yeri giriş, araç bilgilerine erişme gibi amaçlarla ihtiyaç duyulan bir sistemdir. Bu çalışmada, otomatik plaka tanıma sistemi gerçekleştirilmiştir. Otomatik plaka tanıma sistemleri 3 ana bölümden oluşur. Bu bölümler: plaka yerinin tespiti, karakter ayrıştırma ve karakter tanıma işlemleridir. Plaka yerinin tespiti için resim üzerindeki piksel değerlerinin değişim oranları incelenmiştir. Bu inceleme sonucunda plaka bölgesi tespit edilmiştir. Karakter ayrıştırma işlemi için resim üzerindeki sütun toplam vektör değerleri kullanılmıştır. Ayrıştırılan karakterlerin tanınması için şablon eşleştirme yöntemi kullanılmıştır. Bu 3 ana işlem sırasında, resimler işlenirken bilinen resim filtreleme fonksiyonları kullanılmamıştır. Bilinen resim filtreleri yerine doğrudan işlemin amacına yönelik algoritmalar yazılmıştır. Bu yöntemle, işlemin en hızlı şekilde tamamlanması sağlanmıştır. Bir resmin işlenme süresi, Celeron 2.8 Ghz işlemcili bir bilgisayarda ortalama 410 milisaniye sürmektedir. Bu sistem, 1500 araç resmi üzerinde test edilmiştir. 640x480 boyutlarındaki araç resimleri hareket halindeki trafikten 24 saat boyunca alınmıştır. Yapılan test işlemini sonucunda %89,4 başarı oranı elde edilmiştir. Alınan resimlerin kalitesi daha yüksek olursa başarı oranı çok daha yüksek olacaktır., Automatic License Plate Recognition is a system that is needed for purposes, such as security, parking lot entry, accessing vehicle information. In this study, implementation of an automatic license plate recognition system is introduced. The system comprises of three main processes which are; detection of license plate location, separation of characters and character recognition. To detect license plate location, the change rates of pixel values are investigated. Hence, the region of the license plate is determined. Column sum vectors are utilized for character separation process. The template matching method is used to recognize separated characters. During the image processing stages in these three processes, conventional image filtering functions are not utilized. Novel algorithms are correspondingly produced to the aim of the situation. With this method, the process is completed as fast as possible. The average processing time of one image is 410 ms on a machine with 2.8 GHz celeron processor. This system is tested with 1500 car images. The car images with 640x480 resolution are taken from the real-time traffic during 24 hours. The accuracy rate of 89.4% is achieved as a result of test processes. The higher quality images are received, the higher accuracy rate is going to be achieved.

Video işleme çalışmaları arasında havadan gözetleme ile uygulama geliştirmek araştırmacılar için ilgi çekici bir problemdir. Gözetleme uygulamalarında önemli çalışmalardan biri görüntüdeki nesnenin ayrıştırılması ve tanınması diğeri ise görüntüdeki nesnenin takip edilmesidir. Her iki konuda da literatürde çeşitli çözümler önerilmiştir. Sağladığı yararlı bilgiler sebebiyle görüntü işleme çalışmalarında dalgacık dönüşümü yöntemine bu problemlerin çözümünde sıkça başvurulmaktadır. Bu çalışmada dalgacık dönüşümünden yararlanılarak birbirine ilişkilendirilebilir iki ayrı uygulama yapılmıştır. İki uygulamada da farklı ölçek ve oryantasyonlarda analiz imkânı sağlayan Gabor dalgacıklarına başvurulmuştur. İlk çalışmada görüntüdeki nesneyi arka plandan Gabor dalgacıkları ile ayırarak elde edilen örüntünün istenen nesne sınıfına ait olup olmadığı belirlenmiştir. En yakın komşu, en yakın k-komşu, Bayes ve yapay sinir ağı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak örüntülerin istatistiksel özellikleri üzerinden başarım analizi yapılmıştır. Bayes sınıflandırma yöntemi eldeki özellik vektörlerine en iyi cevabı vermiştir. Yapay sinir ağı sınıflandırma yöntemi de kabul edilebilir bir başarıma sahiptir. Diğer çalışmada ise hareketli kamera ile havadan alınan görüntüdeki önceden belirlenmiş nesnenin takibi gerçeklenmiştir. Gradient tabanlı Gabor dalgacık gösterimine ait görüntü üzerinden ele alınan şablonlardan ikili pencere seçilerek bulunan değiştirilmiş-Zernike özellikleri yardımıyla şablon eşleme yöntemi gerçeklenmiştir. Ayrıca şablon eşleme aşamasında beklenen arama noktası çevresinde şablonlar arasında ağırlıklandırılmış uzaklık ölçütü kullanılarak başarımı daha yüksek bir yapı oluşturulmaya çalışılmıştır. Geliştirilen algoritma gözlemci hareketi varken, nesne hareket halindeyken veya hareketsizken, gürültülü video görüntüsünde ve yüksek ışık değişimi mevcutken takip işlemini başarıyla gerçekleştirmiştir. Among the video processing applications, aerial video surveillance is one of the interesting topics for researchers. Object segmentation and recognition system is one important topic for surveillance, and the other one is object tracking. There are various solutions developed with lots of researches to handle these problems. Wavelet transform analysis is one of the tools used to implement such applications because it yields useful information on image processing applications. In this work, two related application is implemented by taking advantage of wavelet transform. Gabor wavelets which provide analysis with different scales and orientations are utilized in both implementations. The aim of the first work is segmentation of the object from background image with the aid of Gabor wavelets, and classification of the pattern whether it belongs to the desired object or not. Nearest neighbor, k-nearest neighbor, Bayesian and artificial neural network classifiers are used to analyze the performance of the statistical features of the patterns. Bayesian classifier results in best accuracy. Artificial neural network also has a satisfactory performance to be used for classification. The other application is the tracking of an object on an aerial video taken from a moving observer. Tracking of the object is accomplished by using double window gradient based Gabor representation of a gray scale image and the extraction of pseudo-Zernike moment for feature selection to match best similar template around next expected pixel among consecutive frames. In addition, template matching process takes advantage of the weighted distance to find best matching template around an expected search point to obtain a better performance on tracking result. The algorithm to track the object on an aerial video satisfies the tracking task even under the circumstances where the observer is moving, the target object is moving or not moving, video record is low quality with noise, and there are high illumination changes. 105

Görüntü işleme uygulamaları teknolojideki gelişmelere paralel olarak giderek yaygınlaşmaktadır. Trafik işareti tanıma sistemleri de sürücüye görsel olarak yardım sağlamak amacıyla geliştirilen önemli uygulamalardan biridir. Şimdi opsiyonel olarak seçilen bu sistemler, ileride otomobillerin standart donanımı olarak kullanıcılarına sunulacaktır. Bu sistemlerin daha yaygın olarak kullanılabilmesi için çalışmalar devam etmektedir.Bu tez çalışmasında geliştirilen trafik işareti tanıma sisteminde; HSV renk uzayına dönüşüm, kırmızı renk bileşenlerini için eşikleme, resim iyileştirme, resim maskeleme, Hough Circle Transform ve şablon eşleme yöntemleri kullanılmıştır. Tanıma sistemi kırmızı kenar çerçeveli; üçgen trafik işaretleri, daire trafik işaretleri, dur işareti ve yol ver işareti kullanılarak test edilmiştir. Tez çalışmasında kullanılmak üzere bir veri tabanı oluşturulmuştur ve sistemin başarımını diğer sistemlerle karşılaştırabilmek için GRAM veritabanı da kullanılmıştır. Geliştirilen sistemin başarımı tanıma ve sınıflandırma olarak elde edilmiştir. Applications on image processing are growing with technology. Traffic sign recognition is one of the most important applications which is developed as a visual helper for drivers. Nowadays, these systems are optional but they are going to be standard equipment for automobiles in the future. Studies on these systems continue to make them more common.Traffic sign recognition system developed in this thesis comprise HSV color space transformation, thresholding for red components, image enhancing, image masking, Hough Circle Transform and template matching. The system was tested for triangular signs, circular signs, stop sign and yield sign which have red frames. A new test database was made for the thesis and GRAM database was also used for comparing system success. Success of the developed system is recorded as detection and classification. 83

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009, Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2009, Bu çalışmada çerçevelerin düşük gecikmeli ve birbirinden bağımsız kodlandığı, H.264/AVC standardını temel alan kodlayıcı – kod çözücü ikilisinin bulunduğu kapalı bir sistemde, video kodlama verimliliğini artırabilecek bir çerçeve içi kestirim yöntemi incelenmiştir. Şablon eşleme adı verilen bu yöntemde, kestirimi yapılacak çerçeve bölgesi doku sentezlenecek bir alan gibi düşünülmekte ve çevresindeki belirli büyüklükteki bir alan kullanılarak bu bölgenin sentezlemesi yapılmaktadır. Bu yöntemde ise, sadece komşu pikseller değil, kodlanmakta olan bölgenin geniş bir komşuluğu kestirim için kullanılmaktadır. Bu yöntemin bir diğer farkı da, kestirim için hangi çerçeve bölgelerinin kullanılacağına hem kodlayıcıda hem de kod çözücüde karar veriliyor olmasıdır. Bu çalışmada kodlama verimliliğini %5’e kadar artıran bu çerçeve içi kestirim yönteminin parametrelerine dair önceki çalışmalarda yapılan önermeler incelenmiştir. Ayrıca şablon eşlemenin yarım ve çeyrek piksel hassasiyetle yapılması ve şablon eşlemede karesel farkların kullanımı yöntemleri de denenmiş ve sağladıkları ortalama kodlama kazancı ile yöntemlerin başarımları değerlendirilmiştir., In this work, in a system where frames are coded independently and with low delay and a coder / encoder pair exists which are based on H.264/AVC standard, an intra frame prediction method that can increase the coding efficiency is studied. In this method which is referred as “Template Matching”, a part of the frame that will be predicted is texture synthesized by using a certain size of neighbour region to find the most resembling texture. In this method, not only neighbour pixels but also pixels that are in a large neighbourhood region of the frame part to be predicted are used. Another property of this method is, both encoder and decoder have to decide which parts of the frame compose the prediction block. This method increases the coding efficiency by 5 % and in this work the previously proposed parameters about this intra prediction mode are investigated. Also matching templates with half and quarter pixel accuracy and using sum of squared errors for choosing the source template are tested and their contributions to the coding efficiency are investigated., Yüksek Lisans, M.Sc.

Dünya çapında önemli bir sağlık sorunu olan kalp hastalıklarının, teşhisinde ve tedavi yönlendirmesinde en çok ön plana çıkan hem kalp hareketlerinin hem de kalpteki kantitatif değerlerin tespitinde önemli bir teknik Ekokardiyografidir. Ekokardiyografi teknolojisindeki son yıllardaki gelişmeler klinisyenlere ve kardiyologlara bölgesel ve global miyokardiyal gerginliği (strain) ve gerginlik oranını (strain rate), girişimsel olmayan yöntemle ölçme imkanı vermektedir.Bu tezin ana amacı miyokardiyal gerginlik oranı tekniği kullanılarak kalpteki çeşitli hastalıklar sonucu oluşan herhangi bir hipokinezik durumu tespit etmektir. Bu çalışmada hastalardan alınan kalp görüntüleri MATLAB tabanlı bir Nokta İzleme algoritması ile incelenmiştir. Algoritma; genel olarak işaretlenen hareketli ekokardiyografi görüntülerinin bir video boyunca işaretlerinin takip edilerek kalp dokusunun gerginlik oranının ölçülmesi şeklindedir. Bu çalışmanın sonunda hasta ve sağlıklı deneklerden elde edilen gerginlik ve gerginlik oranı değerleri görüntülerin alındığı ekokardiyografi cihazında elde edilen değerlerle karşılaştırılmıştır. Cihazdan elde edilen gerginlik değerleri lateral bölge için -11,48 +/- 4,5 ve Septal bölge için -13,32+/- 4,41 dir. Çalışmamız sonucu elde edilen gerginlik değerleri ise lateral bölge için -13,02 +/-4,58 septal bölge için -13,81 +/-3,65 dir. Cihazdan elde edilen gerginlik oranı değerleri lateral bölge için -0,966 +/-0,537 iken septal bölge için -0,8863+/- 0,6085 dir. Çalışmamız sonucu elde edilen gerginlik oranı değerleri ile lateral bölge için -1,25+/- 0,64 iken septal bölge için -1,01 +/-0,47 dir. Bu sonuçlar çalışmanın gerginlik ve gerginlik oranı ölçümünde kullanılabilirliğini göstermektedir. Echocardiography is one of the most popular technique in diagnosis and guiding to treatment of the heart dieases that is quite significant worldwide and determining either heart motion or quantitative values. Recent development in echocardiography technology gives opinions to clinicans and cardiologists to measure regional and global deformation (strain) and deformation rate (strain rate) by non ? invasive method in left ventricle.Main purpose of this thesis is to determine the hypokinesic situation results from different heart diseases. In this study, heart images taken from patients are examined by a MATLAB based Speckle Tracking algorithm. In general the algorithm is consisted of measuring strain rate of heart tissue by tracking tags during a video duration on active echocardiographic heart images which are tagged. After this study, the results has been compared with the results taken from the echocardiography device which the images was taken from. Strain values taken from device are for lateral region -11.48 +/- 4.5 and for septal region -13.32 +/-4.41. Besides, after the study, strain values are obtained. For lateral region result is 13.02+/- 4.58 and for septal region result is -13.81+/- 3.65. Strain rate values taken from device are for lateral region -0.966 +/-0.537 and for septal region -0.8863 +/-0.6085. In the study, measured strain rate values are ; for lateral region 1.25 +/-0.64 and for septal region -1.01 +/-0.47. These results shows the feasibility of the study for measurement of strain and strain rate. 100

Küreselleşen dünyada teknoloji alanında yaşanan hızlı gelişmeler, bu gelişmelerle birlikte teknolojik ürünlerde ve sanayideki ucuzlama, yerleşim bölgelerinin nüfusla birlikte hızla büyümesi trafiğe çıkan araç sayısını her geçen yıl misliyle katlanarak arttırmıştır. Bu artışla birlikte araç trafiğinde değişen ve gelişen ihtiyaçlar otomatik araç tanımlama sistemlerine duyulan gereksinimi tüm dünyada arttırmıştır. Bu gereksinimi karşılamak amacıyla gerçekleştirilen bu tez çalışmasında öncelikle, taşıt plakalarının resim içerisindeki yerinin bulunmasına ve bulunan plaka bölgelerinin okunmasına yönelik yöntemler tanıtılmıştır. Bununla birlikte Türk Plaka Standartları'na uygun sivil taşıt plakalarının okunması amacıyla, giriş olarak verilen uygun bir mesafeden çekilmiş taşıt görüntüsünü işleyerek plaka bölgesini koparan ve bu bölgedeki karakterleri tanıyarak taşıt plakasının bilgisayar tarafından okunmasını sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistemde, sık kullanılan resim işleme algoritmaları, tümevarımsal öğrenme ve şablon eşleştirme yöntemleri kullanılmıştır. Taşıt plakalarının yerlerinin bulunabilmesi için yeniden boyutlandırma, gri seviyeye indirgeme, Histogram eşitlemesi, Thresholding, Smearing algoritmalarından oluşan karma bir sistem tasarlanmış ve bu algoritmalar morfolojik filtreleme yöntemleri ile birbirlerini tamamlayacak şekilde entegre edilmişlerdir. Plakanın okunması işleminde ise morfolojik filtrelemeler, şablon eşleştirme ve tümevarımsal öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Yapılan denemeler sonucu farklı ortamlarda önden ve arkadan çekilmiş taşıt resimlerinin plaka bölgelerinin bulunması ve plakaların okunmasında önerilen sistemin oldukça başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir. In the global era, experienced revolution in production processes thanks to the development of new technologies, population growth, and intensified urbanization results in increase in the number of vehicles. This situation has generated world wide interest in and demand for Automatic Vehicle Identification Systems (AVIs). This thesis introduces a new system designed to read the license plates of private vehicles based on the Turkish Licence Plate Numbering System. In the literature review part, historical development of the methods has been utilized for reading the licence plates on vehicles were examined. The main part of the study explains the procedures and techniques used at the image acquisition and processing and character recognition steps to design the new system. Image processing algorithms, inductive learning and template matching techniques were utilized in this study. More specifically, for license plate recognition, following techniques were integrated through morphological filtering: resizing the captured image, gray scale digital image, histogram equalization, Thresholding and Smearing algorithms. In character recognition and license plate identification step, morphological filterings, template matching and inductive learning were used. Experiments were conducted in different conditions and with the images from the front and back sides of the vehicles and promising results were attained in terms of the performance and the accuracy of the system. 109

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır. Plaka tanıma sistemi, üç temel bileşenden oluşur. Bu temel bileşenler; sayısal bir görüntüden plaka bölgesinin bulunması, bulunan plaka bölgesindeki karakterlerin ayrıştırılması ve ayrıştırılan karakterlerin tanınmasıdır.Sistem önden ve arkadan alınan araç görüntüsündeki plaka alanının çizgiye dayalı metot kullanarak belirlenmesine ve karakter tanıma kısmına bağlıdır. Çizgiye dayalı metot, araba görüntüsünün enine kesitini gözlemlemeye dayanmaktadır. Enine kesit plaka numarası alanını kestiği zaman plaka alanı tespit edilir. Görüntü üzerinde plaka alanı bulunduktan sonra karakter ayrıştırma işlemi yapılmaktadır. Karakter ayrıştırma için yatay bölünme, dikey bölünme ve karakter seçimi işlemleri uygulanmaktadır. Karakter ayrıştırma işlemi tamamlandıktan sonra şablon eşleme yaklaşımı ile karakter tanıma işlemi yerine getirilmektedir.Sistemin başarı performansı, sırası ile plaka bölgesinin tespitinde %92, plaka karakterlerinin bölünmesinde %95 ve plaka karakterlerinin tanınmasında %90 olarak elde edilmiştir. License plate recognition system is comprised of three main components. These main components are the detection of the region of license plate, segmentation of the characters in the region of license plate found and recognition of the characters extricated.The system is connected to the determination of license plate region within the image of vehicle from the front and from behind through the line-based method and to character recognition system. The line-based method is based on the observation of cross section of vehicle image. When cross section cuts the region of license plate number, the license plate region determined. Following the finding of license plate region, characters are extricated. Horizontal segmentation, vertical segmentation and character recognition process is completed through template matching approach.The success rate of system is obtained as 92% in the process regarding the determination of license plate region, 95% in the process concerning the segmentation of license plate characters and 90% in the recognition of license plate characters.

Bu tezde farklı yöntemlerin kullanılması ile yüz tanıma sistemleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmada Wayne State üniversitesinde hazırlanan CNNL veritabanı kullanılmıştır. Farklı etnik kökenlerdeki 1266 kişiye ait, değişik zamanlarda çekilmiş 10'ar adet ön yüz imajı içeren CNNL veritabanı, test seti ve eğitim seti olmak üzere iki kısımdan oluşmaktadır. Test setinde her bir kişinin 2 farklı yüz ifadesi bulunmaktadır. Eğitim seti ise her bir kişiye ait 8 farklı yüz ifadesi içermektedir.Çalışmada ilk olarak şablon eşleme metodu kullanılmıştır. Şablon eşleme metodu ile yüz tanıma işlemi, Minokowski sınıf metriklerinden birisi olan Şehir Blok Uzaklık formülü kullanılarak gerçekleştirilmiştir.İkinci bölümde, ilk bölümde elde edilen başarı oranının artırılması için 2 farklı yöntem kullanılmıştır. İlk olarak yüzün belirli bölgelerinin çıkarılması ile elde edilen görüntüler kullanılarak tekrar şablon eşleme yöntemi uygulanmıştır. İkinci olarak, kişilerin gözbebekleri arasındaki mesafenin kullanılması ile yüz tanıma yapılmıştır.Üçüncü bölümde, yüz tanıma sisteminin performansı Çok Katmanlı Algılayıcı kullanılarak değerlendirilmiştir.Son bölümde ise, imaj boyutları küçültülerek ve şablon eşleme yöntemi kullanılarak sistemin performansı (başarı oranı ve sistem hızı) incelenmiştir. In this thesis, face recognition systems has been carried out using different methods. In order to test the methods, CNNL database has been used. CNNL database includes 10 different expressions of each person that belongs to 1266 people. CNNL database has been composed of 2 sections which are memory set and test set. Test set includes 2 different expressions of each person. Memory set includes 8 different expressions of each person.Firstly, template matching method has been used. Face recognition system with template matching method has been carried out using City Block Distance, one of the Minokowski class metrics.Secondly, in order to boost the value of success rate which has been obtained in the previous section, 2 different methods has been used. In the first method; second template matching method has been applied by extracting some parts of the image which decreases the success rate. In the second method; pupils has been automatically detected and the distance between 2 pupils has been measured. Success rate has been boosted with this distance.Thirdly, success rate has been examined using Multi Layer Neural Networks.In the last section, image dimensions has been reduced and the performance of the system (success rate and process time) has been examined. 68

Bu derleme çalışmasında mamogramlarda ve akciğer bilgisayarlı tomografilerinde (BT) son yıllarda şablon eşleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiş olan bilgisayar destekli tespit (BDT) sistemlerinin incelenmesi ve karşılaştırılması amaçlanmıştır. Özellikle bölütlendirme, özellik hesaplama ve sınıflama amacıyla kullanılan teknikler incelenmiştir. In this review paper, it is intended to summarize and compare the template matching methods of automatic detection of abnormalities in digitized mammograms and chest computed tomography images used in various stages of the Computer Aided Detection systems (CAD). In particular, segmentation algorithms, feature extraction, selection and classification analysis and their performances are studied and compared.