Çankaya GCRIS Standart veritabanının içerik oluşturulması ve kurulumu Research Ecosystems (https://www.researchecosystems.com) tarafından devam etmektedir. Bu süreçte gördüğünüz verilerde eksikler olabilir.

Browsing by Author "Erol, Mehmet Murat"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Conference Object
    A Robust Watermarking Scheme Over Quadrant Medical Image in Discrete Wavelet Transform Domain
    (IEEE, 2018) Göker, Onur; Nazlı, Nazlı; Erol, Mehmet Murat; Choupani, Roya; 21259
    The diffusion of digital content is very fast in today's technology. The velocity of gathering data might cause unlawful distribution of content. The major problem in content authorization is the robustness of methodology. Since frangible methodologies result unauthorized content access quicker, more robust solutions are essential for copyright protection. Watermarking technology is considered as a robust solution for copyright protection and authentication. In watermarking, quality of the image is a challenge. Applying a watermark on a medical image might cause corruption in original image, which leads to misleading content. The proposed copyright protection mechanism includes Quadtree algorithm which finds a region of non-interest to apply watermark on medical image in Discrete Wavelet Domain to provide authentication of the content without altering region of interest. Furthermore, in this paper, the visual quality of watermark implemented medical images and sample values are also discussed with the experimental results as well.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Citation Count: Erol, Mehmet Murat (2019). Temporal video segmentation / Zamansal video bölümleme. Yayımlanmış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
    Temporal video segmentation
    (2019) Erol, Mehmet Murat
    Teknolojinin ilerlemesi ile birlikte video içerik üretimi de hızlı bir şekilde artmıştır. Teknolojideki bu ilerleme aynı zamanda görsel bilgi kullanımını da arttırdı. Video içeriğinin üretimindeki ve tüketimindeki bu artışlar, videoların etkili bir şekilde bölümlenmesi, özetlenmesi ve sıralanması ihtiyacını doğurmuştur. Video bölümle, video özetleme ve sıralama işlemlerinin ilk adımıdır. Video bölümleme bir video anlamlı ve kendi içinde bütüncül parçalara ayırmayı hedefler. Videoyu kendi içinde bütüncül parçalara böldükten sonra videonun daha ileri analizi için anlamsal bölümleme tekniklerini uygulayabiliriz. Bu tezde, Zamansal Video Bölümleme sıkıştırılmış ve sıkıştırılmamış alanlarda incelenmiştir ve yapay sinir ağları kullanılarak ilgili çalışmada geçen metotlardan daha iyi performans gösteren bir metot sunulmuştur.