Down syndrome is a chromosomal condition caused by the presence of all or part of an extra 21st chromosome. It has different facial symptoms. These symptoms contain distinctive information for face recognition. In this study, a novel method is developed to distinguish Down Syndrome in a custom face database. Gabor Wavelet Transform (GWT) is used as a feature extraction method. Dimension reduction is performed with Principal Component Analysis (PCA). New dimension which has most valuable information is derived with Linear Discriminant Analysis (LDA). Classification process is implemented with k-nearest neighbor (kNN) and Support Vector Machine (SVM) methods. The classification accuracy is carried out 96% and 97,34% with kNN and SVM methods, respectively. Different from the studies related with the Down Sydrome, feature selection process is applied before PCA according to the correlation between components of feature vectors. Best results are achieved with euclidean distance metric for kNN and linear kernel type for SVM. In this way, we developed an efficient system to recognize Down syndrome.
Doğal malzemelerden farklı elektromanyetik özellikler gösteren yapay malzeme Küçük boyutlarda, bant genişliği ve kazancı artırılmış metamalzeme anten tasarımı Elektromanyetik girişim ve kasıtlı karıştırmalara karşı frekans değiştirmeye imkân sağlayan geniş bant metamalzeme antenlere dayalı elektromanyetik çit
Özetçe-Bu çalışmada, Microsoft Kinect sensörü tabanlı iskelet takip sistemi MATLAB ortamında kullanılarak insan beden hareketlerine duyarlı çalışan bir komut tanıma yöntemi geliştirilmiştir. Günümüzde, Kinect sensöründen yararlanılarak kullanılan görüntü işleme teknikleri hızla gelişmektedir. Bu çalışmada kullanılan İskelet Takip Sistemi algoritması da Kinect sensörünün ortamın derinlik haritasını çıkarma özelliğini kullanarak çalışmaktadır. İlk olarak, Kinect sensörünün görüş alanındaki insan bedeni saptanır ve daha sonra hareketlerin sisteme önceden tanımlanan komutlarla benzerliği karşılaştırılır. Gelen görüntü verisindeki kullanıcının iskelet çıkarımından alınan komutlar, belirlenen tolerans aralığını aşmıyorsa; hareket sistem tarafından tanınmakta ve çıktı olarak sunulmaktadır. Çalışmanın test aşamasında 9 ayrı katılımcıdan toplanan 8'er komut hareketi görüntüsü, veri seti olarak kullanılmıştır ve yüksek bir doğruluk oranıyla komutların doğru tanındığı gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelimeler -Kinect Xbox 360, İskelet takibi, Hareket tanıma, Komut tanımaAbstract-In this study, a command recognition method which works responsively to human body motion is developed by using a skeletal tracking system based on Microsoft Kinect sensor in MATLAB environment. Nowadays, image processing techniques that are used by benefiting from Kinect sensor are developing rapidly. The skeletal tracking system algorithm used in this study also works using the depth mapping ability of Kinect sensor. Firstly, the human body in sight of Kinect sensor is detected and afterwards the similarity of gestures and predefined commands in the system are compared. If the commands received from skeletal inference of user in incoming image data don't exceed the determined tolerance range, the gesture is identified by the system and presented as output. During the test stage of study; the 8 command gesture images taken from each of 9 participants are used as the data set and the correct identification of commands with high accuracy is observed.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.