Show/Hide Menu
Hide/Show Apps
Logout
Türkçe
Türkçe
Search
Search
Login
Login
OpenMETU
OpenMETU
About
About
Open Science Policy
Open Science Policy
Open Access Guideline
Open Access Guideline
Postgraduate Thesis Guideline
Postgraduate Thesis Guideline
Communities & Collections
Communities & Collections
Help
Help
Frequently Asked Questions
Frequently Asked Questions
Guides
Guides
Thesis submission
Thesis submission
MS without thesis term project submission
MS without thesis term project submission
Publication submission with DOI
Publication submission with DOI
Publication submission
Publication submission
Supporting Information
Supporting Information
General Information
General Information
Copyright, Embargo and License
Copyright, Embargo and License
Contact us
Contact us
Yerel Voksel Ağları ile Beyin Sinyalleri Kullanarak Bilişsel Süreçlerin Modellenmesi ve Otomatik Olarak Sınıflandırılması
Date
2014-12-31
Author
Yarman Vural, Fatoş Tunay
Ekmekci, Ömer
Firat, Orhan
Aksan, Emre
Metadata
Show full item record
This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License
.
Item Usage Stats
345
views
0
downloads
Cite This
Bu projenin amacı, FMRG verisi kullanılarak, beyinde bilişsel süreçler sırasında işlenen bilgi ve işlem tiplerini tanıyabilen ve birbirinden ayırt etmeyi öğrenebilen bir makine öğrenme algoritması geliştirmektir. Üç seneye yayılarak devam edecek olan projede; kısa süreli bellek modellemesi üzerindeki bilişsel süreçleri inceleyen FMRG deneyi gerçekleştirilecek ve bu deney sonucu elde edilecek olan FMRG verileri kullanılarak deneydeki zihinsel süreçlerin modellenmesi ve sınıflanması için algoritmalar geliştirilecektir. Ayrıca, önerilmekte olan Yerel Voksel Ağları yöntemi literatürde yer alan diğer yöntemler ile karşılaştırılarak önerilen yöntemin gücü ve sınırları irdelenecektir. Önerilen yöntem ve mevcut popüler yöntemler, bu proje kapsamında yapılan deneylerden elde edilen nöral veriler üzerinde çalıştırılacaktır. Geliştirilen yöntem ve bu alanda yoğunlukla kullanılan diğer algoritmalar, web tabanlı bir paket haline getirilecek ve araştırmacıların hizmetine açılacaktır. Böylece, ÇVPA konusunda çalışmalar yapmak isteyen araştırmacılar için bir yazılım aracı geliştirilmiş olacaktır
Subject Keywords
Örüntü Tanıma ve Görüntü İşleme
,
Sinyal İşleme
URI
https://hdl.handle.net/11511/61921
Collections
Turkish Armed Forces Modeling and Simulation R&D Center (TSK-MODSİMMER), Project and Design
Suggestions
OpenMETU
Core
Çok-Kipli Analiz ile Birinci Şahıs Eylem Kestirimi
Temizel, Alptekin; Öngün, Cihan(2015-12-31)
Projenin amacı bir kişinin eylemlerinin kişi üzerinde bulunan bir kameradan alınan birinci şahıs (first person/egocentric) video görüntüleri ve akıllı telefon algılayıcılarından toplanan veriler kullanılarak kestirilmesidir. Bir ya da birden fazla insanın eylemlerinin kestirilmesi (human activity recognition) üzerine yapılmış olan çalışmaların odağı temel olarak kişiye doğru bakan bir kamera yardımıyla bir insanın yaptığı eylemler (koşma, düşme, vurma, dans etme vb.), spor videolarının açımlanması (annotati...
INS ve Çeşitli Algılayıcıların Entegrasyonu ile Otomatik Mağara içi Üç-Boyut Haritalanması
Leloğlu, Uğur Murat; Aktar, Özge(2016-12-31)
GPS gibi mutlak konum bilgisi veren bir algılayıcı olmaması durumunda, belirli bir ortamda dolaşarak yapılan ölçümlerden ortamın haritasını çıkarma probleminin (kısaca SLAM, Simultaneous Localization and Mapping) çeşitli çözümleri önerilmiştir. Diğer taraftan, mağara boşluklarının haritalanması genellikle bilinen bir noktadan elle aşamalı olarak yapılan ölçümlerin etrafına elle ayrıntıların çizilmesi suretiyle yapılmaktadır. İşlemin otomatikleştirilmesi SLAM’e benzemekle birlikte, mağaraların üç-boyutlu çok...
Uzaktan Algılamalı Görüntülerde Detaylı Nesne Tanıma için Çok Kaynaklı Derin Öğrenme
Cinbiş, Ramazan Gökberk(2018-12-31)
Uzaktan algılamada nesne tanıma probleminde geleneksel olarak birbirinden çok farklı karakteristiğe sahip nesne türlerinin birbirlerinden ayırt edilmesi üzerine durulmuştur. Uzaktan algılamadan elde edilebilecek anlamsal zenginlik, daha detaylı bir seviyede nesne tanıma probleminin ele alınmasıyla çok daha üst bir seviyeye getirilebilir. Ancak, geleneksel veri kümelerinde elde edilen mükemmele yakın sınıflandırmanın aksine, 40 ağaç türü üzerinde yürütülen detaylı ağaç sınıflandırma probleminde elde edilen s...
Elektron Mikroskop Tomografisi Görüntülerinde Mitokondri Tespiti ve Bölütlemesi
Mumcuoğlu, Ünal Erkan(2014-12-31)
Mitokondrinin Geçirimli Elektron Mikroskobu (Tranmission Electron Microscope - TEM) görüntüleri kullanarak otomatik tespiti ve bölütlemesi üzerine yapılan çalışmaların kökeninde mitokondrinin fiziksel özellikleri ile hastalıklar arasındaki ilişkisini araştıran klinik çalışmalar yatmaktadır. Günümüzde mitokondrinin yapısında oluşan değişiklikleri sayısal olarak araştıran çalışmalarda görüntüler elle bölütlenmektedir. Bu konudaki az sayıda otomatik algoritma geliştirme çalışması ise, daha kolay sayılabilecek ...
Disparite-telafili ve resim-içi kestirim artıklarını daha verimli kodlayan transformların geliştirilmesi__
Kamışlı, Fatih; Tekeli, Nihat(2015-12-31)
Bu BAP projesinin amacı 3-B video kodlamada kullanılan disparite-telafili kestirim artıklarını ve tüm video kodlama sistemlerinde kullanılan resim-içi kestirim artıklarını daha verimli kodlayan transformlama yöntemleri geliştirmektir. Proje iki çalışmadan oluşmaktadır.Birinci çalışmanın amacı, daha önce hareket-telafili kestirim artıklarına uygulanan, [9]’ da tariflenen 1-boyutlu yönsel Discrete Cosine Transform (DCT)’lerin disparite-telafili kestirim artıklarına uygulanmasıdır.İkinci çalışmanın amacı, vide...
Citation Formats
IEEE
ACM
APA
CHICAGO
MLA
BibTeX
F. T. Yarman Vural, Ö. Ekmekci, O. Firat, and E. Aksan, “Yerel Voksel Ağları ile Beyin Sinyalleri Kullanarak Bilişsel Süreçlerin Modellenmesi ve Otomatik Olarak Sınıflandırılması,” 2014. Accessed: 00, 2020. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/61921.