Gazi University Dspace
Not a member yet
26981 research outputs found
Sort by
Tumour cell PD-L1 expression is prognostic in patients with malignant pleural effusion: the impact of C-reactive protein and immune-checkpoint inhibition
No full text
Abnormal Human Behavıor Recognıtıon For Surveıllance Systems
No full textGünümüzde havaalanları, hastaneler, şehir merkezleri gibi kamuya açık alanlar gözetim sistemleri tarafından görüntülenmektedir. Gözetim sistemlerinin yaygın kullanımı ise güvenlik kaygılarını azaltırken, bununla birlikte gerçek zamanlı olarak insanlar tarafından incelenemeyecek boyutlarda video verisi oluşturmaktadır. Bu sebeple videolarda yer alan eylemlerin otomatik olarak analiz edilmesi güvenlik kamera sistemlerinin standartlarını yükseltmektedir. Tez çalışmasında, videolarda gözetimsiz bir şekilde normal olmayan eylem tespiti yapabilmek için Evrişimsel otokodlayıcı (Convolutional Autoencoder) ve Evrişimsel uzun-kısa süreli bellek (Convolutional Long Short-Term Memory) kullanan bir çerçeve (OF-ConvAE-LSTM) geliştirilmiştir. Derin öğrenme modelinin yanı sıra çerçevede optik akış yöntemi video ön plan nesnelerinin hareket ve hız bilgilerinin elde edilmesi için uygulanmıştır. Deneyler iyi bilinen üç veri kümesi olan Avenue, UCSD Ped1 ve UCSD Ped2 üzerinde gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen çerçevenin düzenli hareket değişimlerinin karmaşık dağılımını yüksek doğrulukla modellediğini göstermiştir. Ayrıca, önerilen yöntemin gözetimsiz ve yarı gözetimli derin öğrenme modellerine dayanan son teknoloji yaklaşımlardan eğri altındaki alan (EAA) metriğine göre daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştirToday, public areas, such as airports, hospitals, city centers are monitored by surveillance systems. The widespread use of surveillance systems reduces security concerns while creating an amount of video data that cannot be examined by people in real-time. Therefore, the concept of automatic understanding of video activities has raised the standards of security camera systems. In this thesis, a framework (OF-ConvAE-LSTM) is proposed to detect anomalies using Convolutional Autoencoder and Convolutional Long Short-Term Memory in an unsupervised manner. Besides the deep learning model, the feature extraction stage based on dense optical flow is applied in the framework to obtain the velocity and direction information of foreground objects. The experiments were carried out on three popular public datasets consisting of Avenue, UCSD Ped1, and UCSD Ped2. The experimental results have shown that the proposed framework models the complex distribution of the pattern of regular motion changes with high accuracy. Besides, this method was observed to outperform in terms of Area Under The Curve (AUC) values against state-of-the-art approaches based on unsupervised and semi-supervised deep learning models
Goal programming model for bi-objective inverse multiple criteria sorting problem
No full textA type of multi-criteria decision-making problems is about the
assignment of objects to predetermined classes by considering multiple
criteria. Such problems are defined as multi-criteria sorting or
classification problems based on whether the classes are ordered or not.
Inverse multi-criteria sorting problem deals with the improvement of
assigned classes of objects by determining the possible actions that can
change the state of objects. In this study, a goal programming model of
inverse multi-criteria ranking problem is proposed to find a compromise
solution between the improvement at least cost and the number of objects
assigned to a particular class. The proposed model is tested on an
application of building energy class improvement and obtained solution
results are evaluated
Türkiye’deki Delimaydanoz / Oenanthe (Maydanozgiller / Apiaceae) Cinsinin Güncel Taksonomik Durumu
No full textRide Comfort-Road Holding Trade-off Improvement of Full Vehicle Active Suspension System by Interval Type-2 Fuzzy Control
No full text
SERİ BAŞI GÜREŞÇİLERİN DÜNYA ŞAMPİYONU OLMA OLASILIĞI: 2018 DÜNYA ŞAMPİYONASININ BİR ANALİZİ
No full text
