Bilgilendirme: Sürüm Güncellemesi ve versiyon yükseltmesi nedeniyle, geçici süreyle zaman zaman kesintiler yaşanabilir ve veri içeriğinde değişkenlikler gözlemlenebilir. Göstereceğiniz anlayış için teşekkür ederiz.

Veri Analitiği Bölümü Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/7218

Browse

Browsing Veri Analitiği Bölümü Tezleri by Department "Fen Bilimleri Enstitüsü / Veri Analitiği Ana Bilim Dalı"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Deep Learning Based Violence Detection
    (2024) Keser, Mustafa; Sever, Hayri; 06.01. Bilgisayar Mühendisliği; 06. Mühendislik Fakültesi; 01. Çankaya Üniversitesi
    Hareket tanıma, bilgisayarlı görü alanı içerisinde hem RGB alanında hem de derinlik haritaları üzerinde oldukça fazla çalışılmış bir konu olsa da videolardaki şiddet içeren hareketlerin tespiti nispeten daha az çalışılmış güncel bir alandır. Günümüzde insanların yaşadığı hemen her alanda kamera sistemi bulunmasına karşın bu görüntülerin analizi konusunda hâlen çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Artan kamera sayısı ile beraber biriken veri miktarı sonucunda akıllı aktivite tespit sitemlerine oldukça gereksinim duyulmaktadır. Bu proje ile kamera sistemlerinde video etiketleme sistemleri kapsamında kullanılabilecek bir şiddet tanıma yaklaşımı geliştirmek hedeflenmektedir. Gelişen teknolojiyle beraber yaygınlaşan ve bant genişliği artan internet sayesinde büyük miktardaki video verisine kolayca erişilebilmektedir. Videolarda şiddet içeren sahnelerin etiketlenmesi, güvenlik ve içerik tabanlı video arama sistemi bakımından önem arz etmektedir. Güvenlik kameraları şiddet eylemlerini tespit etmek için uygun değildir. Büyük ölçekli kamera sistemlerinde insan operatörünün bütün kameraları izlemesi neredeyse imkânsızdır. Bu nedenle videolarda şiddet tespiti önem kazanmaktadır. Bu projeyle, mevcut yöntemlerden daha verimli sonuçlar üreten yeni bir derin öğrenme tabanlı şiddet detektörü geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu çalışmada, video görüntüleri üzerinden Transfer Öğrenme ve Long Short Term Memory (LSTM) ağı yaklaşımlı bir yöntem kullanılmıştır. MobileNetV2 ardışık video karelerinden uzamsal özellikleri çıkartmak için yararlanılmıştır. Ayrıca, BILSTM yerel uzamsal özellikleri koruyup video kareleri arasındaki ilişkiler zamansal olarak analiz edilmiştir. Bu çalışmada en iyi sonucu hockey fight veri seti kullanılarak %99,37 değeri elde edilmiştir. Bu değer, yapılan birçok çalışmadan daha yüksek başarı oranına sahiptir.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Risk and Threat Analysis and Crisis Management Strategies in the Context of Security
    (2024) Çırakoğlu, Harun; Görür, Abdül Kadir; 06.01. Bilgisayar Mühendisliği; 06. Mühendislik Fakültesi; 01. Çankaya Üniversitesi
    Uluslararası ilişkiler doktrini içerisinde büyük önemi bulunan ve üzerinde yoğun biçimde çalışmalar meydana getirilmiş olan hususlardan biri 'güvenlik' konusu olmaktadır. Güvenlik ifadesi genel biçimde ulusal güvenlik durumuyla aynı anlama gelecek biçimde kullanım görmüş ve siyasi kuvvetin sürekliliği adına büyük öneme sahip öge haline gelmiştir. Bu yönde yoğunlaşılmakta olan temel husus askeri güvenlik hususu şeklinde bulunmuştur. Süreç içerisinde özellikle dünyanın küresel biçime evrilmesiyle beraber güvenlik ifadesinin kapsamı da genişleme göstermiştir. Devlet merkezli güvenlik durumuna ek olarak toplum ve kişi güvenliği de bu süreç içerisinde gündeme gelmiş ve kapsamı genişlemiştir. Güvenlik ifadesinin bu dönemde önemi artmış ve güvenlik ifadesinin kapsamı da bu yönde genişleme göstermiştir. Çalışma içerisinde güvenlik kavramının tanımı, tarihi, kapsamı, güvenlik yaklaşımları gibi ifadeler ve bu yönde risk kavramı, tehdit kavramı ve yönetimi, kriz ve güvenlik ifadesi arasında bulunan ilişki teorik biçimde incelenmiştir. Güvenlik durumu tehdidin algılanmasıyla başlangıç gösteren bir durum şeklinde bulunmakta ve Soğuk savaşın sonlandığı dönem içerisinde bahsi geçen algılar değişime uğrayarak yerini yeni tehdit çeşitlerinin meydana gelmesine sebep olmuştur.