Çankaya GCRIS Premium Database
The scientific memory of Çankaya University. Publications, projects, and researchers—all in one place. The heart of open science beats here. 'Open Science. Visible Impact.'
Most Viewed Publications
Most Downloaded Publications
Recent Submitted Publications
Derın Arap Duygusu Arap Toplumsal Söylemınde Duygu Analızının İncelenmesı
(2025) Hamadani, Salam Ali Saloom Al; Sever, Hayri
Son yıllarda, çok modlu duygu analizi; metin, ses ve görsel gibi çeşitli kaynaklardan veri toplayarak insan duygularını anlama ve tanıma konusunda güçlü bir araç hâline gelmiştir. Geleneksel yöntemlerin yalnızca tek bir girdi türüne dayanmasının aksine, bu sistemler dil, ses tonu ve yüz ifadelerini aynı anda değerlendirerek insan ifadesinin tamamını anlamayı amaçlar. Bu bütüncül yaklaşım, duygu tanıma doğruluğunu önemli ölçüde artırmakta ve bireysel duyguların daha derinlemesine ve doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlamaktadır. İngilizce için çok modlu modellerin ve veri kümelerinin geliştirilmesinde önemli ilerlemeler kaydedilmiş olmasına rağmen, Arapça duygu analizi hâlâ geride kalmaktadır. Arapçanın karmaşık sözdizimi, çok sayıda lehçesi ve kendine özgü gramer yapısı, duygu tanımayı özellikle zorlaştırmaktadır. Ayrıca, Arapça için kapsamlı, büyük ve ayrıntılı bir çok modlu veri kümesinin eksikliği bu alandaki ilerlemeyi sınırlamaktadır. Bu çalışma, Arapçanın dilsel özelliklerine etkili şekilde uyum sağlayabilen ve duygu analizinin doğruluğunu artırmayı hedefleyen derin öğrenme modellerinin inşasını amaçlamaktadır. Bu tez, metin, ses ve görsel medyanın gelişmiş derin öğrenme çerçeveleri ile entegrasyonu yoluyla çok modlu duygu ve his analizi yöntemlerinin etkinliğini incelemektedir. Araştırma, özellikle CMU-MOSI, MELD ve Arapça Çok Modlu Veri Kümeleri üzerinde, duygu analizinin doğruluğunu artırmayı amaçlamaktadır.Çalışmada, Multimodal Transformer (MULT) gibi gelişmiş modeller; erken ve geç füzyon süreçleriyle birlikte kullanılarak farklı girdi türlerinden duygu analizi bilgilerini hassas bir şekilde yakalama ve yorumlama imkânı sunulmuştur. Sonuç olarak, bu tez CMU-MOSI, MELD ve Arapça Çok Modlu Veri Kümeleri üzerinde gerçekleştirilen özel değişikliklerle duygu ve his tanımlama doğruluğunu artırmaya yönelik kapsamlı bir analiz sunmaktadır. Özellikle CMU-MOSI veri kümesinde DeBERTa, Whisper ve ViT özellik çıkarıcılarıyla güçlendirilmiş MULT modeli kullanılarak doğruluk oranı %80.0'dan %84.89'a yükselmiş ve %4.89'luk bir artış sağlanmıştır. MELD veri kümesinde ise erken füzyon stratejisi doğruluk oranını %67.33'ten %69.89'a çıkararak %3.80'lik bir iyileşme sağlamıştır. Kaynakların sınırlılığı ve dil çeşitliliği nedeniyle başlangıçta zorluklar barındıran Arapça çok modlu veri kümesinde, transformer tabanlı füzyon yöntemlerinin benimsenmesi doğruluğu %63.46'dan %72.73'e yükseltmiş ve %9.27'lik bir gelişme sağlamıştır. Toplu olarak değerlendirildiğinde, bu iyileştirmeler yalnızca doğruluk oranlarını artırmakla kalmayıp aynı zamanda hata oranlarını ve yanlış sınıflandırmaları da azaltarak, çok modlu füzyon ve transformer mimarilerinin farklı dilsel ve kültürel bağlamlarda üstünlüğünü kanıtlamaktadır.
Parmak İzi Biyometrik Kimliklendirme için Derin Öğrenme Modeli
(2025) Abdulkarım, Anas Jalal Abdulkarım; Sever, Hayri
This thesis concerns the development, training, and testing of a deep learning model that recognizes fingerprints. We will use convolutional neural networks (CNNs) to carry out identification and verification activities. The study uses two different fingerprint sets containing various types of fingerprints, including contact-based and contactless images. These sets include the FVC2006 (DB1, DB2, DB3, and DB4) and the Hong Kong Polytechnic University Fingerprint Images Database. The study involves improving fingerprint images, extracting features from those images, and training a CNN classifier that can effectively handle the two different modalities. First, the FVC2006 DB1 Electric-Field dataset is investigated to study contact-based fingerprint recognition. The second stage considers the PolyU 2D-to-contact dataset, which consists of contact-based and contactless fingerprint images. Discriminative features with the potential for accurate fingerprint matching and classification are extracted using effective methods such as Gabor filters, orientation analysis, and texture descriptors. The single-point detection that was also studied includes core and delta detection, which is important for reliable fingerprint classification and matching. Some of the metrics used to measure the performance of the proposed system are classification accuracy, equal error rate (EER), and receiver operating characteristic (ROC) curves. The system attained classification accuracies of 92.76% on the v FVC2006 (DB1) dataset and 93.75% on the PolyU dataset. The EER values for the FVC2006 and PolyU datasets were 14.26% and 2.99%, respectively, demonstrating the efficiency of the CNN method for fingerprint recognition. This work contributes to the growing field of fingerprint biometrics by providing information about issues and processes in cross-modality fingerprint recognition. The results demonstrate the advantages of CNNs in enhancing the performance of fingerprint classification systems, particularly with regard to different acquisition methods and datasets.
Görünür Işıklı Taşıt İletişimlerinde Işın Tiplerinin Etkisi
(2025) Demirci, Caner; Baykal, Yahya Kemal; Arpali, Çağlar
Görünür Işıkla Haberleşme (VLC) sistemleri, özellikle düşük gecikme, yüksek güvenilirlik ve elektromanyetik uyumluluğun kritik olduğu araçlar arası iletişim (V2V) senaryolarında, geleneksel radyo frekansı (RF) tabanlı iletişime güçlü bir alternatif olarak öne çıkmaktadır. VLC performansını etkileyen birçok faktör arasında, optik ışık huzmesinin (beam) uzamsal yapısı, alınan sinyal gücünü ve kanal kalitesini doğrudan etkileyen önemli bir parametredir. Gaussian beam, iyi tanımlanmış yayılım özellikleri nedeniyle geleneksel olarak tercih edilse de, son araştırmalar halkasal (annular) beam gibi alternatif yapıların belirli koşullarda daha iyi performans gösterebileceğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, VLC sistemlerinde kullanılan farklı beam tiplerinin (Gaussian ve annular) zayıflama (path loss) üzerindeki etkilerini incelemektedir. Teorik modelleme ve MATLAB tabanlı simülasyonlara dayanan analizlerde, farklı iletim mesafeleri, alıcı açıklık yarıçapları ve çeşitli atmosferik koşullar (sisli, açık ve nemli hava) dikkate alınmıştır. Yapılan gözlemler, her iki beam yapısının da ışık yoğunluğunun uzaysal dağılımı ve ortam koşullarına tepkisi bakımından farklı özellikler sergilediğini ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular, beam profilinin sistem performansı üzerinde belirleyici bir etken olduğunu göstermektedir. Elde edilen bulgular, beam profilinin 'her duruma uygun' sabit bir seçim olmaktan ziyade, uygulamaya özel olarak belirlenmesi gerektiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, beam tipinin path loss modellerine açık şekilde dahil edilmesini önererek ve dinamik beam şekillendirme (beam shaping) tekniklerine olan ihtiyacı vurgulayarak, daha uyarlanabilir ve dayanıklı VLC tabanlı haberleşme sistemlerinin geliştirilmesine katkı sunmaktadır. Nihayetinde, bu tez çalışması gelecekteki akıllı ulaşım sistemleri için daha verimli ve sağlam optik haberleşme kanallarının tasarımına destek sağlamaktadır.
Toplumsal Koruma Pratikleriyle Kırsal Kültürel Peyzajlarda Kültürel Mirasın Korunması: Kapadokya Cemil Köyü Örneği
(2025) Yeşilbağ, Damla; Ürey, Zeynep Çiğdem Uysal; Kahraman, Zerrin Ezgi
Kültürel mirasın korunması disiplini, zaman içinde mirasın yalnızca fiziksel bütünlüğünü temel alan teknik bir uygulama alanı olmaktan çıkarak, miras ile ilişkili bireyleri ve toplumları merkezine alan sosyo-kültürel bir pratiğe dönüşmüştür. Bu dönüşüm, eleştirel miras çalışmalarıyla birlikte mirasın fiziksel niteliklerin yanı sıra, kültürel süreklilik, toplumsal bağlar ve gündelik yaşam pratikleri üzerinden yeniden üretildiği görüşünü güçlendirmiştir. Buna karşın Türkiye'de mevcut yasal ve kurumsal çerçeve, toplum odaklı bu yaklaşımları uygulamada büyük ölçüde sınırlı kalmaktadır. Kültürel miras alanlarına karşı toplumun yer ile kurduğu bağlar ve bu bağların şekillendirdiği ilişkiler temel alınarak geliştirilecek yaklaşımlar, insan ve toplumu odağına alan yeni bir koruma perspektifinin oluşturulması açısından önem taşımaktadır. Kırsal kültürel peyzajlar, toplumların doğal ve yapılı çevre ile kurdukları özgün ilişkileri sürdürdükleri ve gündelik yaşam pratiklerini bu çerçevede şekillendirdikleri yerleşimler olarak, bu nitelikte bir araştırma için önemli bir potansiyel sunmaktadır. Bu bağlamda, bu çalışma, koruma amaçlı imar planı, kapsamlı restorasyon ve/veya sokak sağlıklaştırma projeleri gibi resmi koruma uygulamarının olmadığı kırsal kültürel peyzajlarda toplumların miras bileşenlerinin varlığını nasıl sürdürdüğünü incelemeyi amaçlamaktadır. Nevşehir'in Ürgüp ilçesinde bulunan Cemil Köyünde yürütülen araştırma, toplumsal koruma pratiklerini; toplumun mirasla kurduğu ilişkiler, bu ilişkilerin ortaya çıkardığı koruma motivasyonları ve köyün geleneksel dokusu üzerinden ele almaktadır. Araştırma, kültürel mirasın korunması ve kırsal kültürel peyzaj kuramlarının yanı sıra, yer bağlılığı (place attachment) literatürünü kuramsal çerçeve olarak benimseyerek, toplum-miras ilişkilerinin koruma pratikleri üzerindeki belirleyici rolünü bireysel, toplumsal ve mekânsal boyutlarda ortaya koymaktadır. Alan çalışması kapsamında yürütülen mekânsal analizler ve derinlemesine mülakatlar, köyde koruma pratiklerinin beş temel motivasyon doğrultusunda şekillendiğini göstermiştir: tarihî ve kültürel sembollerin korunması, doğal çevreyle kurulan bağ, geleneksel yapıların yapısal nitelikleri, tarımsal faaliyetlerin sürekliliği ve toplumsal ilişkilerin devamlılığı. Resmi müdahaleler olmaksızın kültürel mirasın sürdürülmesini mümkün kılan yerel pratikler, bu motivasyonların yer bağlılığının farklı boyutları (bireysel, toplumsal ve mekânsal) ile geleneksel yapılara yönelik müdahale biçimlerinin birlikte değerlendirilmesiyle belirlenmiştir. Bulgular, Cemil Köyünde toplumsal koruma pratiklerinin, düzenli bakım ve yerel tekniklerin sürekliliğini sağlayan uygulamalardan, imkân yetersizlikleri ve zayıf yer bağları nedeniyle zayıf uygulamalara uzanan bir çeşitliliğe sahiptir. Bu çeşitlilik, oruma pratiklerinin toplumsal düzeyde çok boyutlu bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Cemil Köyü örneği, kırsal kültürel peyzajlarda kültürel mirasın, resmi koruma uygulamalarının yokluğunda, toplumun yer ile kurduğu çok boyutlu bağlar aracılığıyla sürdürüldüğünü göstermektedir. Bu bulgular, kültürel mirasın korunmasına yönelik toplum odaklı eleştirel yaklaşımlara kuramsal ve yöntemsel katkılar sunmakta ve Türkiye'de kırsal miras alanlarına yönelik toplum odaklı politikaların geliştirilmesi için özgün bir zemin sağlamaktadır.
Developing Arabic Sign Language Recognition System
(2025) Juboorı, Mohammed Khaleel Naser Al; Taşel, Faris Serdar
Bu çalışma, hem geleneksel makine öğrenimi hem de derin öğrenme tekniklerini kullanarak Arap İşaret Dili (ArSL) tanımlaması için eksiksiz bir çözüm önermektedir. 31 sınıfı kapsayan 7.857 ArSL resminden oluşan bir veri kümesinde, geleneksel sınıflandırıcıları (SVM, Random Forest) kullanarak çeşitli özellik çıkarma yöntemlerini (HOG, SIFT, SURF, LBP) derin öğrenme modelleri CNN, MobileNet+Transformer ile karşılaştırdık. Araştırmalarımız, SVM-RBF ile HOG özelliklerinin diğer çıkarma tekniklerinden SIFT, SURF ve buna bağlı olarak büyük ölçüde daha iyi performans gösterdiğini buldu. Bu, uygun özellik mühendisliğinin geleneksel model performansını ne kadar önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir. Google Colab'ın donanım kısıtlamaları olmasına rağmen, MobileNet+Transformer modelimiz yalnızca 20 epoch'un ardından %76 doğruluk elde etti ve şaşırtıcı bir şekilde 100 epoch'un daha uzun bir eğitimden sonra %98'e ulaştı. Amerikan (%99,22), İrlanda (%99'dan fazla) ve Alman (%97,5) gibi çeşitli işaret dilleri için performansı son teknoloji sistemleri geride bırakıyor. Bellek sınırlarının ötesine geçmek için diğer teknolojik ince ayarlar arasında etkin bellek yönetimi, çözünürlük ölçekleme ve toplu boyut azaltma kullandık. Sonuçlarımız, derin öğrenme modellerinin hiyerarşik gösterimleri otomatik olarak öğrendiğini, dolayısıyla olay içinde bile insan mühendisliğini ortadan kaldırdığını, geleneksel yaklaşımların karmaşık özellik çıkarımına ihtiyaç duyduğunu göstermektedir. Bu çalışma, ArSL tanıma konusunda içgörülü bir analiz sunar ve uygun yaklaşımlarla, kısıtlı işlem kapasitesiyle bile uluslararası standartlarla aynı seviyede performansın mümkün olduğunu gösterir.