Welcome to the Open Access System
Bahçeşehir University Open Access System serves scientific and artistic products such as books, articles, papers, theses, encyclopedias and artistic works produced by our faculty members and students in accordance with international standards and intellectual property rights.
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Erkuş, Ahmet
Profesör Doktor
Üstündağ-Budak, A. Meltem
Doktor Öğretim Üyesi
Inertial sensor fusion for 3D camera tracking
(Bahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012-02) Özer, Nuri; Eroğlu Erdem, Çiğdem
3D motion tracking becomes more important in computer vision with increase of robotics and augmented reality's (AR) applicable areas such as medical education, remote robot control, entertainment and cultural heritage. In order to achieve a realistic feeling of immersion, the rendering of the virtual content has to be in alignment with real objects in the video and this requires a high-accuracy 3D tracking. The methods using only camera measurements generally perform well at slow camera motion; however they become less accurate at high velocities and accelerations due to motion blur. Inertial sensors on the other hand measure the derivatives of the camera pose and hence can be employed to improve the tracking performance at high velocities and accelerations, but cannot perform well at slow motion because of the error drift. Therefore, we present a high-accuracy 3D camera tracking method using inertial sensors but not require placing any devices or points on the scene. 3D information of scene where 3D motion tracking is done is previously known. The method consists of an Extended Kalman filter (EKF) that fuses the information from visual and inertial sensors. A hybrid filter combining the Bayesian filter and the direct linear transformation (DLT) is also used instead of EKF. The biases of the inertial sensors are also considered during the motion. In addition to performance comparison of these two filter, the performance of using both or one of accelerometer and gyroscope measurements as control input is compared to using both or one of accelerometer and gyroscope measurements as measurement. It is concluded via simulations that using inertial sensors in 3D camera tracking gives more accurate results and using inertial sensors as measurement or control input does not affect the performance of 3D camera tracking, while providing a lower complexity tracker. Also, EKF always performs better than the hybrid filter in simulations.
GSM şebekelerinde sahtekarlık yönetimi için veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması
(Bahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012-02) Tavacı, Hülya; Karahoca, Adem
Teknolojinin ve yerel ağ sistemlerinin hızlı gelişip yayılması, ağ sistemlerine izinsiz girişi de beraberinde getirdi. Bu zararı önlemek için, şirketler sahip olduğu ağlardaki veri akışının güvenliğini sağlamak amacıyla yeni sistemler geliştirmeye başladılar.
Veri madenciliği tüm iş alanlarında uygulanabilen bir yöntem olsada, sıklıkla finans sektöründe, bankacılıkta, GSM sektöründe ve biomedical alanlarda; sahtekarlık belirleme, müşteri tutma, pazarlama ve risk yönetimi gibi amaçlar için kullanılmaktadır.
Sahtekarlık yönetimi (Fraud Management) alanı, veri madenciliği teknikleri uygulanarak, verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülebileceği alanlardan biridir. Geçmişte bu konuyla ilgili bir çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalara, alan yazım çalışması bölümünde örnekler verilmiştir.
Bu çalışmada; GSM sektörlerindeki sahtekarlık yönetimi için, müşteri verilerinin sınıflandırılması problemi üzerinde durulmuş ve sahtekarlık çeşitlerinden olan abone sahtekarlığı (invoice) incelenmiştir. Müşteri bilgileri olarak; yaş, cinsiyet, abonelik yaşı, ortalama aylık fatura tutarı, ortalama aylık kullanılan sms sayısı, geç ödenen fatura sayısı, son borç durumu, sondan 3. fatura ödemesi, sondan 2. fatura ödemesi, son fatura ödemesi ve fraud mu abone bilgilerine sınıflandırma yöntemleri uygulanmıştır.
Sahtekarlığın kesin tanısının konulmasında ise, abonelerin ödeme ve ödememe durumları göz önünde bulundurulmuştur.
Çalışmada uygulanan sınıflandırma yöntemleri; Weka 3.7.1 (Witten & Frank, 2005) veri madenciliği ara yüzü ile; Karar Ağaçları, Çok Katmanlı Algılayıcı, Bayes Kuralı, Bayesian Ağları, Part, Zeror, Oner, Rbf Ağları‟ dır. MATLAB 7.8.0 (R2009a) (Moler, 2008) Bulanık Mantık aracı kullanılmıştır. Uygulanan sınıflandırma yöntemleri neticesinde; Bulanık Mantık ile diğer sınıflandırma yöntemlerinin performansları kıyaslanmıştır.
Yapılan çalışmalar sonucunda, Bulanık Mantık çalışmasının performansının diğer sınıflandırma yöntemleri olan, Karar Ağaçları, Çok Katmanlı Algılayıcı, Bayes Kuralı, Bayesian Ağları, Part, Zeror, Oner, Rbf Ağları‟ na göre daha tutarlı ve güvenilir olduğu gözlemlenmiştir.