A multi-camera system inspired from the visual system of flying insects is introduced which is referred to as the Panoptic camera. In the Panoptic system each camera is mounted over a hemispherical geometry and has its own vision of surrounding and distinct focal direction. The Panoptic device finds application in the area of omnidirectional vision and 3D imaging. A systematic approach is presented for the coverage analysis and design guidelines of the Panoptic device. The presented approach enables the construction of arbitrary multi-camera systems based on the Panoptic principle. An implemented hardware architecture based on FPGA is introduced which is capable of real-time omnidirectional vision reconstruction. The implemented hardware is capable of live video streaming at a rate of 6.25M pixels per second and a maximum image resolution of 32M pixels per FPGA board. 1

Character recognition in natural scene images is a fundamental prerequisite for many text-based image analysis tasks. Generally, local image features are employed widely to recognize characters segmented from natural scene images. In this paper, a curvature-based global image feature and description for segmented character recognition is proposed. This feature is entirely dependent on the curvature information of the image pixels. The proposed feature is employed for segmented character recognition using Chars74k dataset and ICDAR 2003 character recognition dataset. From the two datasets, 1068 and 540 images of characters, respectively, are randomly chosen and 573-dimensional feature vector is synthesized per image. Quadratic, linear and cubic support vector machines are trained to examine the performance of the proposed feature. The proposed global feature and two well-known local feature descriptors called scale invariant feature transform (SIFT) and histogram of oriented gradients (HOG) are compared in terms of classification accuracy, computation time, classifier prediction and training time. Experimental results indicate that the proposed feature yielded higher classification accuracy (%65.3) than SIFT (%53), performed better than HOG and SIFT in terms of classifier training time, and achieved better prediction speed than HOG and less computational time than SIFT.

With the rise of web-based education systems and the increased use of information systems in education institutions, the amount of data recorded on student performance and behavior has increased exponentially. Thus, bringing about a large number of contributions to the field of educational research, which in itself contributed to the further evolution off the field in the last two decades alone, with terms such as Educational Data Mining (EDM), Learning Analytics, Data-driven Education, Teaching Analytics and others being added to the literature. In this paper, we evaluate the usefulness of a model using Rough Set Theory (RST) and Backpropagation Neural Network (BPNN) in effectively predicting the students’ overall performance. The dataset used consists of 10 different attributes and one decision factor belonging to 53 students collected from a language course which administers in-person education with the aid of an online platform for assignments. RST was implemented in order to reduce the number of attributes used as input in the neural network and the BPNN made an accurate prediction using only 5 of the initial attributes. Thus outperforming a model based solely on BPNN used on the original dataset and reducing computational costs.

ÖzBilgi çağının hızla büyümesi nedeniyle işletmeler için Fikri ve Sınai hakların önemi hızla artmıştır. Günümüzde özellikle ARGE merkezleri bünyesinde geliştirilen yeni ve teknolojik ürünlerin korunması ve gelişim sürecinde Fikri ve Sınai haklar büyük bir öneme sahiptir. Fikri haklar bünyesinde telif hakları korunurken Sınai haklar alanında Patent, Faydalı model, Marka ve Tasarımı kapsamaktadır. Patenti oluşturan temel unsur buluştur. Buluşu oluşturan en önemli unsur ise teknolojik alanda yapılan yenilik ya da problemin çözümünü içermesidir. Bu kapsamda oluşturulan fikri ve sınai haklar şirketlerin büyümesinde ve karlılık oranlarının artmasında büyük bir role sahiptir. Şirketlerin sahip oldukları entelektüel varlıkları (Fikri ve Sınai hakları) aktif ve verimli bir şekilde katma değer üretme yarışına girmişlerdir. Patent değerinin belirlenmesi için kullanılan patent değerleme sürecine girdi sağlayacak patentin değerlendirme işleminin yapılması gerekmektedir. Bu buluşun haklarının transfer edilebilir ve tek başına gelir getirebilir olması gerekmektedir. Buluş haklarının buluş sahiplerine bildirimi mutlaka yapılmalıdır. Başvuru süreci tamamlanan ve tescillenen patentin değeri ölçülürken mutlaka değerlendirme zamanının tanımlanması gerekmektedir. Bir varlığın değeri ifade edilirken, gelecekte getireceği faydanın değişkenliğine göre belirlenmektedir. Patentin değeri ölçülürken oluşturduğu/oluşturabileceği parasal değerin tespit edilmesi süreci olarak tanımlanabilir. Patentin teknolojik durumu, hukuki durumu ve Pazar durumunu kapsayacak şekilde üç ana unsur çerçevesinde değerlendirme işlemleri yürütülmektedir. Bahsedilen üç ana unsura girdi sağlayacak ana göstergelerin belirlenmesi ve iyileştirilmesi adına araştırmalar yapılmıştır. Patent değerinin ölçülmesinde temel faktörlerin ortaya konulması ve bu göstergelerin aldığı değer sonucunda patentin değerinin puanlanması üzerine çalışma yapılmıştır. Göstergelerin hangi başlıklardan oluşması gerektiği, bu göstergelerin hangi alt başlıklar altında oluşması gerektiği bir iklimlendirme firmasında uygulanmış ve belirlenen yeni göstergelerin sonuçları değerlendirilmiştir.

Across a range of manufacturing contexts, automated quality control has been gaining significantattention because it offers competitive advantages such as cost reduction, high accuracy in defect detection, and system stability over time. Although computer vision has historically been the most commonly applied method in this context, novel approaches such as deep learning have recently become more frequent and are used in cases where traditional methods cannot be applied. Because of the surface texture and curvature of many metallic parts, detection of defects such as scratches, cracks, and dents can be challenging for traditional computer vision methods. In this study, an image acquisition system supported by a special lighting device that provides processable images from an extremely reflective cylindrical metallic surface has been developed. Multiple images obtained from a single lateral line of the surface, which is rotated at a specified speed, are combined using photometric stereo and given as input to a convolutional neural network that is employed to classify defective and non-defective samples. The results obtained from this method are close to 98.5% accurate.

Sanayi sektöründe firmalar üretim, depolama, dağıtım ve idare faaliyetleri için çoğunlukla kapalı ve açık alanlara sahip büyük yerleşkelere ihtiyaç duymaktadır. Muhtemel acil durum veya afet olaylarında, çalışan kayıpları ve yaralanmaların yaşanmaması ya da istenmeyen bu durumların en aza indirilmesi amacıyla bu tip yerleşkelerde yasal zorunluluklara bağlı olarak acil toplanma bölgeleri oluşturulması ve yılda en az bir kere tatbikat yapılması gerekmektedir. Geleneksel olarak afet tatbikatlarında çalışanların sayısı toplanma noktalarındaki sorumlular tarafından listeler üzerinden kontrol edilmekle birlikte, çalışan sayısının fazla olduğu durumlarda teknolojik araçların kullanımıyla sayımların otomatik olarak yapılması gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Alandaki uygulamalar incelendiğinde çalışan sayımı için kullanılan sürenin uluslararası standartlarla belirlenen değerlerden yüksek olduğu ve çalışanların sayımlarda olması gereken toplanma bölgesinde bulunmaması sebebiyle eksik ya da fazla sayıda çalışanın rapor edildiği görülmektedir. Firmalar açısından sayım süresinin fazla olması ya da sayımda ulaşılamayan çalışan olması ciddi problemler olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada, acil durum ve afet tatbikatlarında çalışanların kendilerine en yakın acil toplanma bölgesine giderek sayıma katılabilmesine olanak veren bulanık mantık temelli bir yöntem ile acil durum toplanma bölgeleri sayısı optimizasyonu sağlanmıştır. Bu sayede sayım için kullanılan sürenin %25 oranında azaltılması sağlanmıştır. Ayrıca hatalı bildirimlerde de gözle görülür azalma sağlanmıştır.

Motion tracking is a well-defined yet application-specific problem of computer vision field, mostly entailing real-time constraints. Methods addressing such problems are expected also to ensure achievements such as high accuracy and robustness. A probabilistic estimation-based approach is proposed in this paper, in order to enhance the real-time motion tracking process of an RGB-Depth device, in terms of accuracy. A novel method is presented for tracking handpalm of a moving human subject to this end, under a sequence of assumptions such as indoor environment, single object, smooth movement and stable illumination. Tracking accuracy is improved within a particle filter framework by fusing device output with the newly extracted information from RGB and depth images. Experimental results are shared revealing the advantages of the proposed method over the built-in device algorithms. The results demonstrate that the proposed method produces smaller RMSE values both for single implementations and multiexecution trials without violating real-time constraints.

In today's World, huge multi-media databases have become evident due to the fact that Internet usage has reached at a very-high level via various types of smart devices. Both willingness to come into prominence commercially and to increase the quality of services in leading areas such as education, health, security and transportation imply querying on those huge multi-media databases. It is clear that description-based querying is almost impossible on such a big unstructured data. Image mining has emerged to that end as a multi-disciplinary field of research which provides example-based querying on image databases. Image mining allows a wide variety of image retrieval and image matching applications intensely required for certain sectors including production, marketing, medicine and web publishing by combining the classical data mining techniques with the implementations of underlying fields such as computer vision, image processing, pattern recognition, machine learning and artificial intelligence.