Başlıksızlar

1.      ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Tanımlanan problemi çözmeye yönelik olarak zaman içerisinde birçok çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmalar derin öğrenme uygulamalarından önceki çalışmalar ve derin öğrenme uygulamalarından sonraki çalışmalar olarak iki grupta incelenebilir. Derin öğrenme uygulamalarından önceki çalışmalar genellikle bir görüntü hakkında fikir sahibi olabilmek için var olan görüntü üzerinde çeşitli değişiklikler yapmak üzerine kurulmuştu. Bir görüntü üzerinde çeşitli işlemler yaparak görüntüde istenilen temanın ortaya çıkmasını sağlarken istenmeyen ayrıntılardan kurtulmak üzerine, genellikle doğrusal işlemler uygulanmıştır. Problemle bağlantısı bir görüntüdeki objeyi ve objenin özelliklerini ortaya çıkarma amacıdır. Bu çalışmaların en büyük eksikliği belirli veriler üzerinde kesinlikle doğru cevabı veriyorken bu veriler dışındaki örneklerde tamamen yetersiz kalmasıdır. Ancak bu çalışmalar derin öğrenme ile birleştirildiğinde sisteme yeni karşıla...

ÖZET İnsan yeninden tanıma işlemi iki farklı görüntüde tespit edilen insanları eşleştirme görevini kapsamaktadır. Bu bağlamda projenin amacı verilen bir görüntünün insan görüntüsü olup olmadığını tespit etmek ve insan görüntüsü mevcut ise elde var olan diğer insan görüntüleriyle karşılaştırarak eşleştirme işlemini gerçekleştirmektir. Bu bağlamda Konvolüsyonel Sinir Ağı tabanlı Derin Öğrenme yöntemleri olan İkili Sınıflandırma ve Siamese Ağı kullanılmıştır. İkili Sınıflandırma, görüntüde insanın var olup olmadığına karar vermek için kullanılırken Siamese Ağı görüntüleri eşleme işlemi için kullanılmıştır. Yapılan testler sonucunda bir görüntüde insan olup olmadığı %85 doğruluk oranıyla tespit edilebilmektedir. İki görüntünün eşleştirilmesi işleminde doğruluk oranı %60 olarak bulunmuştur.   1.      GİRİŞ Kaybolan insanların bulunabilmesi ve hatta suçluların izinin sürülebilmesi için kuşkusuz tespit edilen kişinin kameralar üzerinden takip edilebi...

  Okul bitti, bitirme bitti, yeniden staja bile başladım (staja doymuyorum ya çünkü) blog benim aklıma yeni düştü. Tabi ki paylaşacak çok şey var. Ama hepsini aynı gün yüklemek hem benim için hem okuyanlar için (en azından okumak niyetinde bulunanlar için) biraz yorucu olabilir. O yüzden kasmadan, yavaş yavaş yayınları hazırlayıp, aheste aheste paylaşmaya karar verdim. Gelecek on, on beş yayın boyunca beni ve elbette sizi neler bekliyor biraz bakalım istedim.    Tabi paylaşacağım bunca şeyi bizzat yaşadığım için spoiler verebilecek tecrübeye sahibim. Şimdi yayın içeriklerini hazırlayalım. Biraz ama biraz Blockchain’e bulaştım. (Bitcoin’in altında yatan teknoloji) İyi ki Görüntü İşleme dersini almışım. (Bu dönem verdiğim en doğru karar) Bitirme beni yordu ama sonu güzel oldu. (Elimde paylaşacak baya bir doküman birikti.) Yeni bir staja başladım. (Her şeyde vardır bir hayır dedik.) Karakalem, perspektif çizimlerine başladım. (Ama tamamen amatörüm) ...

Aşağıdaki işlemleri gerçekleştirmeden önce yazıyı tamamen okumanızı tavsiye ederim, çünkü Windows üzerinde OpenCV-Python yükleme ile ilgili iki farklı yöntem sundum. İkinci durum birinci durumdan aldığım hatalar sonucu ulaştığım tekniktir. Ve daha sağlıklı sonuçlar edinileceğini düşünüyorum. Birinci Yöntem: İlk yöntem aşağıda da linkini paylaştığım OpenCV’nin kendi sitesinde belirttiği adımları gerçekleyerek yapmaya çalıştığım kurulumdur. Yapmanız gereken site içerisinde belirtilen linklerden Python’ı ve Numpy kütüphanesini kurmaktır. Numpy kütüphanesi OpenCV için gereklidir. Ancak sitede belirtilen Matplatlib kütüphanesi sadece sitenin öğretileri için kullanılmış olan bir kütüphanedir. Yani eğer OpenCV-Python öğrenmek için OpenCV sitesini kullanacak olanların yüklemesi gereken bir kütüphanedir. Biraz Numpy den bahsedecek olursam; NumPy, Numerical Python kelimelerinin kısaltımıdır. Dizi/Vektör/Matris hesaplamaları için özelleşmiş bir kütüphanedir. OpenCV içerisinde de ku...