Yazar "Yavuz, Erdem" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 16 / 16
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe A cepstrum analysis-based classification method for hand movement surface EMG signals(Springer Heidelberg, 2019) Yavuz, Erdem; Eyupoglu, CanIt is of great importance to effectively process and interpret surface electromyogram (sEMG) signals to actuate a robotic and prosthetic exoskeleton hand needed by hand amputees. In this paper, we have proposed a cepstrum analysis-based method for classification of basic hand movement sEMG signals. Cepstral analysis technique primarily used for analyzing acoustic and seismological signals is effectively exploited to extract features of time-domain sEMG signals by computing mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs). The extracted feature vector consisting of MFCCs is then forwarded to feed a generalized regression neural network (GRNN) so as to classify basic hand movements. The proposed method has been tested on sEMG for Basic Hand movements Data Set and achieved an average accuracy rate of 99.34% for the five individual subjects and an overall mean accuracy rate of 99.23% for the collective (mixed) dataset. The experimental results demonstrate that the proposed method surpasses most of the previous studies in point of classification accuracy. Discrimination ability of the cepstral features exploited in this study is quantified using Kruskal-Wallis statistical test. Evidenced by the experimental results, this study explores and establishes applicability and efficacy of cepstrum-based features in classifying sEMG signals of hand movements. Owing to the non-iterative training nature of the artificial neural network type adopted in the study, the proposed method does not demand much time to build up the model in the training phase.Öğe A New Classification Method Based on Machine Learning Techniques for Cancer Diagnosis(Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, 2020) Eyüpoğlu, Can; Yavuz, ErdemOne of the major causes of human death is cancer. Breast cancer is the main reason for cancer deaths among women. Early diagnosis is the way to reduce deaths due to this cancer type. One of the main objectives of the use of expert systems, artificial intelligence and machine learning techniques in medicine is to assist doctors in early diagnosis of diseases. Among cancer types, the risk of death can be greatly reduced by early diagnosis, especially in breast cancer. In this study, a new cancer diagnosis method based on Principal Component Analysis (PCA) and Feed Forward Neural Network (FFNN) has been proposed. The performance of the proposed method is tested on the Breast Cancer Coimbra Dataset (BCCD) with classification accuracy, precision, recall and F-measure metrics. Besides, the comparative performance analysis of the proposed method with conventional machine learning techniques and studies in the literature is performed. Experimental results show that the proposed method is effective and can be utilized by doctors for early diagnosis.Öğe A new parallel processing architecture for accelerating image encryption based on chaos(Elsevier Ltd, 2021) Yavuz, ErdemThis study introduces a novel parallel processing architecture for accelerating image encryption based on chaos. In the proposed architecture, whole image data is split into partitions of particular size to create separate encryption threads. As the proposed cryptosystem employs several identical chaotic ciphers running concurrently and independently to process the partitions, it greatly leverages the degree of parallelism to some extent. A powerful output mixing logic based on an additional chaotic function, and simple exclusive-OR and shift operations is innovatively incorporated to ensure inter-partition diffusion. Since there is no dependency on previous data bytes in the introduced logic, blending operations applied on the outputs of independent encryption threads can be concurrently executed by exploiting loop-level parallelism to the extent allowed by data processing units available. The number of blending operations that should be carried out for an image is kept proportional to the partition size which also directly determines the number of separate encryption threads created. In order to measure encryption/decryption runtimes, the proposed architecture has been tested on two different multi-core CPUs, namely 4-core and 8-core. The obtained results show that the proposed cryptosystem parallelising sequential operations by introducing a multi-threaded encryption architecture is much faster than the base cipher and most of the other state-of-the-art algorithms. Having successfully passed various security tests, the proposed cryptosystem manifests its robustness against cryptographic attacks, and hence become evident that it is efficient for secure transmission.Öğe Accelerated Planar Development of Convex Free-form Mesh Patches Using a Variable Step-size Energy Dissipation Approach(Sciendo, 2025) Yavuz, Erdem; Yazici, RifatFree-form complex surfaces are prevalent in modern graphic applications. With the increasing prevalence of complex 3D surfaces enabled by advances in range scanning and 3D printing technologies, minimising parameterization times for large meshes has become crucial. This paper proposes an efficient approach for the planar development of convex free-form mesh patches using an improved energy-based technique with a variable step-size algorithm. Building upon the energy model of Wang et al., our study addresses the limitations of conventional energy dissipation algorithms, which employ fixed step sizes. The proposed variable step-size method, particularly suitable for convex or disk-shaped mesh surfaces, dynamically adjusts steps, significantly reducing energy dissipation iterations. Leveraging our previous geometric flattening method, we further enhance planar surface development using an advanced mass-spring-based approach. Here, we show that our method accelerates the mechanical flattening process while maintaining high accuracy, achieving a shape error of 0.400 and an area error of 0.147 after 36 iterations for the Surf1 patch, reducing the required iterations by nearly half compared to the fixed step-size method. This study contributes to advancing the field of surface parameterization and flattening, with potential applications in various industries.Öğe An effective approach for breast cancer diagnosis based on routine blood analysis features(Springer Heidelberg, 2020) Yavuz, Erdem; Eyupoglu, CanBreast cancer is a widespread disease and one of the primary causes of cancer mortality among women all over the world. Computer-aided methods are used to assist medical doctors to make early diagnosis of the disease. The aim of this study is to build an effective prediction model for breast cancer diagnosis based on anthropometric data and parameters collected through routine blood analysis. The proposed approach innovatively exploits principal component analysis (PCA) technique cascaded by median filtering so as to transform original features into a form of containing less distractive noise not to cause overfitting. Since a generalized regression neural network (GRNN) model is adopted to classify patterns of the transformed features, the computational load imposed in the training of artificial neural network model is kept minimized thanks to the non-iterative nature of GRNN training. The proposed method has been devised and tested on the recent Breast Cancer Coimbra Dataset (BCCD) that contains 9 clinical features measured for each of 116 subjects. Outperforming all of the existing studies on BCCD, our method achieved a mean accuracy rate of 0.9773. Experimental results evidence that this study achieves the best prediction performance ever reported on this dataset. The fact that our proposed approach has accomplished such a boosted performance of breast cancer diagnosis based on routine blood analysis features offers a great potential to be used in a widespread manner to detect the disease in its inception phase. Graphical abstractÖğe An Electronic Control Unit for Erythrocyte Sedimentation Rate Test Device(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020) Sanver, U.; Yavuz, ErdemErythrocyte sedimentation rate test device, which is expensive as a commercial product, is a commonly used tools in the biomedical field. In this study, a low-cost and effective electronic control unit for erythrocyte sedimentation device was designed and implemented. This microcontroller-based control system manages the circular tray, where blood tubes stay on, for measuring sedimentation level using image processing technique. In order to manage the tray, control unit drives a stepper motor via switching components. Necessary information was transferred to computer via serial port communication in order to display to users. The position of circular tray is sensed for aligning camera and tubes. The measurement number data are taken to microcontroller from RFID Cards using RFID Transceiver. The unit controls also the amount of ambient light in the measurement area. The temperature level of device is measured using temperature sensor and step down by switching on a fan when necessary. © 2020 IEEE.Öğe Evrişimli Sinir Ağları Yöntemleri ile Nozul Hasar Tespiti(İstanbul Ticaret Üniversitesi, 2025) Kol, Barış; Yavuz, ErdemLazer teknolojilerinin kullanımı günümüzde çeşitli sektörlerde oldukça yaygınlaşmış ve özellikle makine sektöründe kullanımı önemli ölçüde artmıştır. Makine sektöründe genellikle metal ve metal olmayan malzemelerin işlenmesinde, sac metal şekillendirme, profil işleme gibi süreçlerde, lazer kesim makineleri kullanılmaktadır. Elde edilen son ürün olan işlenmiş ürünün kalitesinin artırılması adına, lazer kesim makinelerinde karşılaşılan sorunlar incelenmiştir. Lazer kesim makinelerinin lazer kafalarında bulunan ve lazer ışınının çıkış yaptığı son materyal olan nozulda, uzun süreli kullanımlarda veya lazer kafasının sac metale ya da kesme tablasına çarpması sonucunda hasarlar oluştuğu gözlemlenmektedir. Nozulda oluşan bu hasarlar kesim kalitesini doğrudan etkilemektedir. Bu çalışmada kesim sırasında kullanılan nozulun, hasarlı veya hasarsız olarak sınıflandırılması işlemi için Evrişimli Sinir Ağları Yöntemleri kullanılmıştır. Tek katmanlı veya çift katmanlı olan iki farklı tip nozul için uzman kontrolünde hasarlı veya hasarsız olarak etiketleme yapılarak 336 adet nozulun görüntüsü alınmış ve veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri seti için nozul tipi tek katman olacak şekilde segmentasyon işlemi yapılarak maskelenmiş, sonrasında tek katmanlı tip olan nozul için merkez daire kontrolü yapılmış, merkez dairesi kesime uygun olan nozullar için çevre hasar kontrolü yapılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Belirtilen sınıflandırma işlemleri için AlexNet, DenseNet, EfficientNet, ResNet ve VGG evrişimli sinir ağı yöntemleri kullanılmıştır. Belirtilen sınıflandırma yöntemleri, topluluk öğrenmesi (Ensemble Learning) yöntemi ile eğitilerek, nozul sınıflandırma işleminde karar verilmesi sağlanmıştır.Öğe Improving Initial Flattening of Convex-Shaped Free-Form Mesh Surface Patches Using a Dynamic Virtual Boundary(C R L Publishing Ltd, 2019) Yavuz, Erdem; Yazici, Rifat; Kasapbasi, Mustafa Cem; Bilgin, Turgay TugayThis study proposes an efficient algorithm for improving flattening result of triangular mesh surface patches having a convex shape. The proposed approach, based on barycentric mapping technique, incorporates a dynamic virtual boundary, which considerably improves initial mapping result. The dynamic virtual boundary approach is utilized to reduce the distortions for the triangles near the boundary caused by the nature of convex combination technique. Mapping results of the proposed algorithm and the base technique are compared by area and shape accuracy metrics measured for several sample surfaces. The results prove the success of the proposed approach with respect to the base method.Öğe Improving initial flattening of convex-shaped free-form mesh surface patches using a dynamic virtual boundary(CRL Publishing admin@crlpublishing.co.uk, 2019) Yavuz, Erdem; Yazıcı, Rıfat; Kasapbaşı, Mustafa Cem; Bilgin, Turgay TugayThis study proposes an efficient algorithm for improving flattening result of triangular mesh surface patches having a convex shape. The proposed approach, based on barycentric mapping technique, incorporates a dynamic virtual boundary, which considerably improves initial mapping result. The dynamic virtual boundary approach is utilized to reduce the distortions for the triangles near the boundary caused by the nature of convex combination technique. Mapping results of the proposed algorithm and the base technique are compared by area and shape accuracy metrics measured for several sample surfaces. The results prove the success of the proposed approach with respect to the base method. ©2019CRL Publishing Ltd.Öğe Integrating A Dialogue Tree Based Turkish Chatbot into an Open Source Python Coding Editor(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022) Bilgin, Turgay Tugay; Yavuz, ErdemIn this study, a dialogue tree-based Turkish chatbot has been developed and integreted into the Pynar Python code editor in order to help the users with the questions they may ask while learning the python language. The Pynar Python Code editor is developed as a TÜBİTAK supported open source project. The architecture we propose has been developed in such a way that it can respond to users' questions and give emotional feedback through dialogs and emojis. It also runs completely offline, without being connected to any internet site or web service. The chatbot is coded using Python language and a Turkish NLP library and Qt GUI library. Considering the age and education levels of the target user group of the Pynar editor, our chatbot will provide great convenience to those who are trying to learn Python programming on their own, with the possibility of asking questions and getting answers in their native language. © 2022 IEEE.Öğe Kullanıcıların Hatalarını Analiz Ederek Diyalog Tabanlı Zeki Etmenler İle Etkileşimli Yönlendirme Yapabilen Türkçe Python Kod Editörü(2022) Bilgin, Turgay Tugay; Yavuz, Erdem; Ateş, Fatih; Hatipoğlu, Ayşegül; Dalmazgil, Mehmetcan; Elbaş, Hakan; Gezer, TurhanBu proje kapsamında Python dili için açık kaynaklı tamamen Türkçe ara yüze sahip bir kodlama ortamı geliştirilmiştir. Bu sistem 3 katmanlı olarak tasarlanmıştır. Bu katmanlar; Kullanıcı ara yüzü Katmanı, Orta Katman ve Python yorumlayıcısı katmanlarıdır. Kullanıcı ara yüzü Katmanındaki bileşenler Python Kod Editörü ve Sohbet robotunun kullanıcı ara yüz birimleridir. Orta katmanda 'Kod yapısal kontrol', 'Kod hata yöneticisi' ve 'Zeki Etmen Alt Sistemi' bulunmaktadır. 'Kod yapısal kontrol modülü' kullanıcının kodundaki sözdizimsel (syntax) hatalarının tespitini yapmaktadır. Bu işlem kod çalıştırılmadan statik kod kontrol (static code checker) kütüphaneleriyle gerçekleştirilmektedir. 'Kod hata yöneticisi' kullanıcının yazdığı python kodunun python yorumlayıcı tarafından çalıştırılması sonucunda elde edilen hata bildirimlerini analiz etmektedir. Zeki sohbet etmeni (Intelligent Chatbot Agent) ise bu çıkarımları kullanarak öğrencinin hatasının sebebini tespit etmekte ve buna bir çözüm önerecek makine öğrenmesi alt sistemi içermektedir. Kullanıcının hatasını çözebilecek olası en iyi çözüm tespit edilerek ChatBot aracılığıyla kullanıcıya aktarılmakta ve kullanıcı onay verirse kod içindeki hata düzeltilmektedir. Önerdiğimiz bu yapıya 'PyNar' adı verilmiştir. PyNar, kodlamaya yeni başlayanların kolay uyum sağlayabileceği ergonomiye sahip olacak şekilde kullanılabilirlik ilkeleri ışığında tasarlanmıştır. PyNar editörü tek başına bir masaüstü yazılım olarak kullanılabileceği gibi, yazılan kodları bulut ortamında depolama özelliğine de sahiptir. Bulut ortamında eğitici/öğretmen tarafından kullanıcıya atanan ödevleri alabilme ve öğrencilerin çözümlerini tekrar eğiticiye gönderebilme özelliklerine sahiptir. Ayrıca, her bir kullanıcının hata analizlerinin yapılabilmesine olanak sağlayarak öğrenmenin ne ölçüde gerçekleştiği raporlanabilmekte ve buna ek olarak çözümlerin intihal analizleri de gerçekleştirilebilmektedir. Kodlama editörü tüm işletim sistemlerinde çalışabilir şekilde platform bağımsız masaüstü uygulama olarak geliştirilmiştir. Projenin tüm kodları, projenin tamamlanmasından sonra genel kullanıma açık bir kod deposuna yüklenmiş ve ülkemizdeki geliştiricilerin katkı verebilmesi için gerekli tüm teknik ve kullanıcı dokümantasyonları da oluşturulmuştur. Bu proje kapsamında geliştirilen PyNar kodlama editörü ve Web Portalı, Teknoloji Hazırlık Seviyesi 1 (THS1) ile başlamış ve THS6 seviyesi olgunluğa gelmiştir. Proje bitimi sonrasında kolaylıkla THS7 ve yukarısına çıkabilecek düzeydedir.Öğe Low-Cost Embedded System Design for Smart Home Automation Using RF Technology(Sciendo, 2024) Yavuz, ErdemApplications for smart home technologies can be described as the adaptation of control systems used in industrial areas to modern living environment of people. Home automation systems are the systematic and seamless adaptation of smart home technologies to the individual's personal needs and desires. Smart homes encompass a range of technologies designed to cater to the needs of residents, simplifying their daily routines and contributing to a more comfortable and secure way of life. Nowadays, most buildings are constructed with expensive, builtin smart home technology. However, when it comes to old buildings without smart home technology, integrating this technology into those structures can be challenging due to the requirement for intrusive overhead wall modifications necessary for installing the technological infrastructure. In this study, a radio frequency based low-cost embedded system is designed to bring intelligent technology to existing homes or old buildings. Various sub-units have been designed and established to be situated in different places of the house. Physical events and situations that occur in the house are sensed by the sub-units and transmitted to the main control unit by means of a specially developed communication protocol via radio frequency signals. This removes the cable clutter and creates a more flexible and easy installation environment.Öğe Meme Kanseri Teşhisi İçin Yeni Bir Skor Füzyon Yaklaşımı(2019) Yavuz, Erdem; Eyüpoğlu, CanMeme kanseri tüm dünyada yaygın bir hastalık olması sebebiyle hastalığın erken teşhisi, hastaların bu hastalıktan tamamen kurtulabilmeleri açısından kritik öneme sahiptir. Hastalığın teşhisini kolaylaştırmak için tıp doktorları bilgisayar destekli uzman sistemlerden yararlanabilmektedir. Bu çalışmada meme kanseri veri örneklerini iyi huylu veya kötü huylu sınıflarına ayırmak için genel regresyon sinir ağı (Generalized Regression Neural Network-GRNN) ve ileri beslemeli sinir ağı (Feed Forward Neural Network-FFNN) temelli bir skor füzyon yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem Wisconsin Teşhis Meme Kanseri (Wisconsin Diagnostic Breast Cancer-WDBC) veri seti üzerinde test edilmiştir. Bu iki temel ağın ve önerilen yöntemin kullanışlılığı incelenmiş ve performans sonuçları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Önerilen yöntem sınıflandırma doğruluğu bakımından literatürde WDBC veri setini kullanarak yapılan mevcut çalışmalar ile kıyaslanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar önerilen yöntemin, meme kanseri teşhisi için umut vadettiğini ve tıp uzmanlarının hastalığa ilişkin karar vermelerinde yardımcı bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.Öğe Reversible data hiding in encrypted images using chaos theory and Chinese Remainder Theorem(Springer, 2025) Yavuz, ErdemReversible data hiding in encrypted images (RDHEI) has recently garnered attention for embedding secret data within anonymized images, overcoming the spatial-correlation dependency of traditional RDH methods. In particular, this paper introduces a new RDHEI scheme based on chaos theory and Chinese Remainder Theorem (CRT). Initially, the host image is encrypted using a chaos-based symmetric cipher that adheres to strong cryptographic principles and demonstrates robust security features. Next, bits from the secret image are XORed with a random bit sequence generated by a chaotic function, initiated by a data-hiding key. Subsequently, a new data embedding method, based on pixel fusion and the CRT, is introduced. This data-hiding and encoding process, which incorporates two encrypted image bytes and one secret image bit, maintains a consistent embedding capacity of 0.5 bits per pixel (BPP), independent of the host image's complexity, while ensuring reversibility. At the receiving end, both the original host image and the embedded secret data can be flawlessly recovered. Furthermore, the proposed scheme enables extraction of the secret image based solely on the data-hiding key, without necessitating the decryption key, thereby achieving the method's semi-separability property. Experimental results indicate that the proposed scheme, which offers a fixed embedding capacity and induces only a minimal increase in the watermarked-to-original image size ratio (WOSR), upholds essential theoretical values necessary for encryption and withstands common cryptographic attacks. Moreover, as a fully reversible and semi-separable technique, the proposed scheme demonstrates both feasibility and efficiency in data hiding, surpassing several state-of-the-art methods in certain performance metrics.Öğe Secret image sharing in encrypted domain based on chaos theory and Chinese Remainder Theorem(Elsevier, 2026) Yavuz, ErdemThe increasing reliance on digital images emphasizes the need for stronger security. While encryption offers protection, it remains vulnerable to single points of failure or attack. Secret Image Sharing in the Encrypted Domain (SIS-ED) improves security by combining encryption with secret sharing, addressing issues like image leakage and unauthorized reconstruction. This paper proposes a new (n,n)-threshold SIS-ED scheme based on chaos theory and the Chinese Remainder Theorem (CRT) to enhance image protection in practical applications. In the sharing stage, a chaos-based cryptosystem scrambles the pixels of the secret image, disrupting spatial correlations. The scrambled image is split into n one-dimensional vectors, which undergo pixel fusion process. The n-tuple bytes are encoded into a single unique number using CRT with a set of mutually coprime numbers greater than 255, ensuring full reversibility and lossless recovery. The resulting (8n + 1)-bit numbers are converted to binary and split into 8-bit chunks to form a byte vector of encoded image. A random byte sequence generated by a chaotic function (Logistic map) is XORed with this vector to add additional perturbation to the encoded image. The perturbed image is then divided into n shares for distribution. In the recovery stage, pixel separation is performed by solving linear congruence equations using modular arithmetic. The proposed SIS-ED framework enables perfect data reconstruction, eliminating the need for random pixel expansion and producing compressed, more compact shares. Experiments validate the effectiveness and robust cryptographic properties of the approach.Öğe Sözdizimi Hatalarını Analiz Eden ve Düzelten Türkçe Sohbet Robotuna sahip Python Tümleşik Geliştirme Ortamı Kavramsal Tasarımı(Osman SAĞDIÇ, 2021) Bilgin, Turgay Tugay; Yavuz, ErdemZeki etmenler, bir bilişsel araç olarak hizmet etmenin yanı sıra, kullanıcıların geçmişteki davranışlarından hareketle kullanıcının davranış biçimini öğrenebilecek şekilde, yani öğrenen etmen olarak tasarlanabilirler. Bu şekilde tasarlanmış etmenler kullanıcının/öğrencinin bir göreve yaklaşımını analiz edebilir, geçmiş faaliyetler için bir veri tabanı oluşturabilir ve daha iyi stratejiler önerebilir. Bu çalışma, zeki etmenler ile etkileşimli yönlendirme çalışmaları hakkında detaylı bir inceleme sunmakta ve ardından kullanıcı hatalarını analiz edebilen diyalog tabanlı Türkçe Python kod editörü tasarımı için bir konsept model ortaya koymaktadır. Bu çalışmada önerilen sistem, üç katmanlı mimariye dayandırılmaktadır. Bu katmanlar kullanıcı arayüzü katmanı, orta katman ve Python yorumlayıcısı katmanlarıdır. Kullanıcı arayüzü katmanı; editör ve sohbet robotu bileşenlerinden oluşmaktadır. Orta katman; kod yapısal kontrol, kod hata yöneticisi ve öğrenen zeki etmen alt sistemlerini içerir. Kod yapısal kontrol modülü kullanıcının kodundaki koşul, döngü, dallanma ve diğer tür program akış kontrollerinin analizini yapar. Kod hata yöneticisi, kullanıcının yazdığı Python kodunun, Python yorumlayıcı tarafından çalıştırılması sonucunda elde edilen hata bildirimlerini analiz eder. Öğrenen zeki etmen ise bu çıkarımları kullanarak öğrencinin hatasının sebebini anlayarak bunları düzeltmesi için gereken işlemleri sohbet robotu aracılığıyla kullanıcıya aktarır ve olası düzeltmeler önerir. Önerilen geliştirme ortamının, kodlamaya yeni başlayanların kolay adapte olabileceği ergonomiye sahip olması planlanmıştır. Bu amaçla kullanıcıya yönlendirme sağlamak için diyalog tabanlı etmen içeren bir alt sistemin düşünülmüştür. Kodlama editörü tek başına bir masaüstü yazılım olarak kullanılabileceği gibi, yazılan kodları bulut ortamında depolama özelliğine de sahip olabilmektedir. Bulut ortamında eğitici/öğretmen tarafından kullanıcıya atanan ödevleri alabilme ve öğrencilerin çözümlerini tekrar eğiticiye gönderebilme özelliklerine sahip olması planlanmıştır. Ayrıca, her bir kullanıcının hata analizlerinin yapılabilmesine olanak sağlayarak öğrenmenin ne ölçüde gerçekleştiği ve öğrencilerin hangi konularda eksiklerinin olduğunun görülebilmesine olanak sağlayan bileşenler tasarlanmıştır.
