Browsing by Author "Dirik, Ahmet Emir"
Now showing 1 - 20 of 29
- Results Per Page
- Sort Options
Item 3 boyutlu derinlik kamerası ile derin öğrenme tabanlı güvenli yüz tanıma(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2021-02-11) Yıldız, Sedat; Dirik, Ahmet Emir; Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.; 0000-0003-4632-8186Derin öğrenme ile yüz tanıma teknikleri, son yıllarda çok hızlı gelişim gösteren ve günlük hayatta pek çok alanda uygulaması olan bir araştırma konusudur. Suçluların takip edilmesi, personellerin şirkete giriş çıkış takibi gibi alanlar yüz tanıma sistemlerinin kullanılabileceği alanlardır. Yüz tanıma ile birlikte bir diğer önemli nokta ise yüz tanıma sistemlerine karşı yapılan saldırıların önlenmesidir. Örneğin yüz tanıma sistemleri, vesikalık fotoğraf, yazıcıdan kişinin yüz fotoğraf çıktısının alınması, telefon veya tabletten yüz fotoğrafı, video görüntüleri, maske kullanılması gibi yöntemlerle yanıltılabilmektedir. Bu nedenle başarılı bir yüz tanıma sistemi geliştirmek kadar yüz tanıma sisteminin aldatılmasını önlemek de önemli bir konudur. Bu çalışmada derin öğrenme teknikleri kullanılarak başarımı yüksek bir yüz tanıma sistemi geliştirilmiştir. 3D derinlik kamerası ile derinlik bilgisi analizi ve göz kırpma tespiti yapılarak yüz tanıma sistemlerini yanıltmaya yönelik gerçekleştirilen ataklara karşı güvenliği sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. 3D derinlik kamerasından alınan derinlik bilgilerinin gradyeni hesaplanarak genlik ve açı histogramları çıkarılıp bu histogramların ortalama, ortanca ve standart sapma gibi istatistiksel analizi yapılarak kamera karşısındaki kişilerin canlılık tespiti yapılmıştır. Derinlik bilgisine ek olarak karar ağacı regresyonu tekniği kullanılarak göz kırpma tespiti yapılıp sistemin canlılık tespit başarımı arttırılmıştır.Item Adaptive photo-response non-uniformity noise removal against image source attribution(Elsevier, 2015-03) Karaküçük, Ahmet; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-3175-6041; 0000-0002-6200-1717; 0000-0002-3175-6041; A-1996-2017; K-6977-2012; AAD-9762-2019; 56008029100; 23033658100The main objective of image source anonymization is to protect the identity of the photographer against any attempts to identify the source camera device through PRNU noise analysis. One way of impeding image source attribution is to suppress the PRNU noise as much as possible. In this paper, we introduce an improvement on the existing adaptive photo-response non-uniformity (PRNU) denoising method against source camera identification. We evaluate the performance of the proposed method with substantial experimental analysis. We also provide anonymization benchmarks with other source anonymization techniques. The benchmarks' results show that the proposed method outperforms the adaptive PRNU denoising methods for various cameras including compact and smartphone in terms of speed and image quality. The experimental analysis also shows that it is possible to impede source camera identification by PRNU noise suppression even under extreme attack conditions.Item Adli bilişimde kaynak doğrulama ve tanılamada ileri metodlar(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2021-06-15) Karaküçük, Ahmet; Dirik, Ahmet Emir; Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.; 0000-0002-3175-6041İçerisinde bulunduğumuz çağ bilgi çağıdır. Bilgiye erişim oldukça ucuzlamış, birkaç yıl öncesinde tahmin bile edilemeyen yüksek kapasitede ve özellikteki bilgi işleme cihazları erişilir olmuştur. Akıllı telefonlar, çevrim-içi platformlar, bilgisayarlar ve genişband internet sayesinde bilginin mecrası internet haline gelmiş, bu mecra üzerinden sayısal içerik üretimi ve paylaşımı büyük bir ivme kazanmıştır. Bu gelişmeler, beraberinde bir takım olumsuzluklar doğurmuştur. Bilginin korunması çok zorlaşmış, büyük bir çaba ve emek harcasansa dahi bireylerin bizzat kullandıkları platformlar tarafından bilgilerinin ticarete konu edildiği ya da bu platformlarda tutulan kullanıcı bilgisinin kolaylıkla çalınabildiği görülmüş, yasadışı faaliyetlere ilişkin suçlayıcı bilgileri saklamak ve adli denetimden kaçınmak için yeni araçlar ortaya çıkmıştır. Sayısal görüntülerin kaynaklarının, adli bilişim literatüründe “Photo-Response Non- Uniformity” (PRNU) izi adı verilen ve kamera sensörlerinin ışığa karşı ürettiği birörnek olmayan cevap işaretinden dolayı oluşan iz üzerinden doğrulanması ve tanımlanmasına ilişkin geliştirdiğimiz ve bireyin mahremiyetinin korunmasına ve suçlayıcı bilgileri gizlemekte kullanılabilen yöntemlerin aşılmasına yönelik yüksek başarımlı üç yöntem bu tez çalışması kapsamında literatüre kazandırılmıştır. Yöntemlerden ilki, mahremiyetin korunmasına yöneliktir. Kullanıcıların çektikleri fotoğraflar üzerinden takip edilebilmeleri PRNU-izi ile mümkün hale gelmiştir. PRNU, görüntüye çarpımsal olarak etki ettiğinden, bu izin bilinen şekillerde kaldırılması mümkün değildir. Önerilen yöntemle bu izin kaldırılması mümkün olabilmektedir. Yöntemlerden ikincisi, PRNU ile kaynak kamera takibini engelleyebildiği gösterilmiş olan “Yama-Eşleştirme” algoritmasıyla işlenmiş görüntülerde kaynak kamera tanımanın nasıl yapılabileceğini göstermektedir. Yöntemlerden üçüncüsü, görüntü dönüşümlerinin, yine PRNU bilgisi kullanılarak nasıl terslenebileceğini ve bu görüntülerde kaynak kamera tanımanın nasıl uygulanabileceğini göstermektedir. Çalışmamızın, araştırmacılara daha iyi adli bilişim araçları geliştirmekte yol gösterici olacağını ve çağın olumsuzluklarını azaltmak için kullanılacağını ümit etmekteyiz.Item Analysis of rolling shutter effect on ENF-based video forensics(IEEE, 2019-06-14) Memon, Nasir; Vatansever, Saffet; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-6200-1717; K-6977-2012; 23033658100Electric network frequency (ENF) is a time-varying signal of the frequency of mains electricity in a power grid. It continuously fluctuates around a nominal value (50/60 Hz) due to changes in the supply and demand of power over time. Depending on these ENF variations, the luminous intensity of a mains-powered light source also fluctuates. These fluctuations in luminance can be captured by video recordings. Accordingly, the ENF can be estimated from such videos by the analysis of steady content in the video scene. When videos are captured by using a rolling shutter sampling mechanism, as is done mostly with CMOS cameras, there is an idle period between successive frames. Consequently, a number of illumination samples of the scene are effectively lost due to the idle period. These missing samples affect the ENF estimation, in the sense of the frequency shift caused and the power attenuation that results. This paper develops an analytical model for videos captured using a rolling shutter mechanism. This model illustrates how the frequency of the main ENF harmonic varies depending on the idle period length, and how the power of the captured ENF attenuates as idle period increases. Based on this, a novel idle period estimation method for potential use in camera forensics that is able to operate independently of video frame rate is proposed. Finally, a novel time-of-recording verification approach based on the use of multiple ENF components, idle period assumptions, and the interpolation of missing ENF samples is also proposed.Item Analysis of seam-carving-based anonymization of images against PRNU noise pattern-based source attribution(IEEE-INST Electrical Electronics Engineers, 2014-12) Sencar, Hüsrev Taha; Memon, Nasir D.; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-6200-1717; K-6977-2012; 23033658100The availability of sophisticated source attribution techniques raises new concerns about privacy and anonymity of photographers, activists, and human right defenders who need to stay anonymous while spreading their images and videos. Recently, the use of seam-carving, a content-aware resizing method, has been proposed to anonymize the source camera of images against the well-known photoresponse nonuniformity (PRNU)-based source attribution technique. In this paper, we provide an analysis of the seam-carving-based source camera anonymization method by determining the limits of its performance introducing two adversarial models. Our analysis shows that the effectiveness of the deanonymization attacks depend on various factors that include the parameters of the seam-carving method, strength of the PRNU noise pattern of the camera, and an adversary's ability to identify uncarved image blocks in a seam-carved image. Our results show that, for the general case, there should not be many uncarved blocks larger than the size of 50x50 pixels for successful anonymization of the source camera.Item Copy detection pattern-based document protection for variable media(Wiley, 2012-11) Haas, Bertrand; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik-Mimarlık Fakültesi/Elektronik Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-6200-1717; K-6977-2012; 23033658100A copy detection pattern (CDP) is a shape (typically a rectangle) filled with pixels of random grey levels and incorporated in a digital document to be printed as a unique physical document. It is a powerful tool to detect copies. Whenever a document is printed and scanned, the grey levels of the pixels intermix in a measurable way. When a document of unknown legitimacy containing a CDP is scanned, the CDP distortion is measured and matched against a pre-determined threshold. If this measure is higher than the threshold, an intermediary scan and re-print most likely occurred. For acceptable accuracy, the print quality needs to be reasonably good; therefore in CDP applications, the printer, the CDP media and the scanner must usually be of known type. However, some applications could greatly benefit from CDP features, but have little control over the media. In such applications, the variance of the measurements, owing to media quality variability, is simply too large for a reasonably conclusive detection, at least with current verification techniques. Thus, the authors propose a print-scan model and a smart attack based on the model that causes the CDP copy detection to be mostly ineffective. To handle such an attack scenario and allow a range of different media, new CDP detection metrics were proposed. Their efficacies were tested for different paper types and different attack scenarios. Experimental analysis shows that the proposed features can be used to significantly improve copy detection accuracy.Item Deep learning based autonomous vehicle systems(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2019) Aki, Koray; Dirik, Ahmet Emir; Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.; 0000-0002-3661-3058; 0000-0002-6200-1717Makine öğrenmesi (Machine Learning) ve özellikle derin öğrenme (Deep Learning) alnındaki gelişmeler pek çok farklı alanda ve özellikle de karmaşık problemlerin çözümü gibi birçok uygulamanın geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Makine öğrenmesi otomotiv endüstrisi üzerinde ve sürücüsüz araçların geliştirilmesinde büyük bir etkiye sahiptir. Sürücüsüz araç, insan müdahalesi olmadan kendi kendine hareket edebilen bir araçtır. Son yirmi yılda, sürücüsüz araçlar askeri, lojistik ve endüstriyel üretimdeki potansiyel uygulamaları ile hem akademiden, hem de endüstriden büyük ilgi görmeye başlamıştır. Sürücüsüz araçların geliştirilmesi, ölüm sayısını ve günümüz trafiğinin çevresel etkilerini azaltmak gibi birçok konuda toplumsal fayda sağlamaktadır. Sürücüsüz araç herhangi bir insan etkileşimi olmadan kendi kendini yönlendirebilmektedir. Sürücüsüz araçlar navigasyon için GPS, çarpışmaları önlemek için sensörler ve nesne tespit etmek için kameralar gibi çeşitli teknolojiler kullanmaktadırlar. Derin öğrenme ve PID kontrol ile otonom sürüş yapılabilmektedir. Bu tez çalışmasında simülasyon ortamında sürücüsüz araç eğitimi gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda PID kontrol ile aracın otonom hareket etmesi sağlanmış ve derin öğrenme ile eğitilen aracın otonom hareketi ile PID kontrol ile otonom hareket eden aracın performansları karşılaştırılmıştır.Item Deep learning based vehicle make and model classification(Uludağ Üniversitesi, 2018-09-11) Satar, Burak; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.Many pieces of research have been performed on the vehicle make & model classification recently. This thesis studies the problems regarding this topic. Being able to reach high classification accuracy is one of the main challenges as well as to reduce the annotation time of the images. In this thesis, it is first created a fine-grained dataset by using online marketplaces of Turkey to address these challenges by implementing all experiments on it. Then, it is proposed a pipeline to combine an SSD (Single Shot Multibox Detector) model with a CNN (Convolutional Neural Network) model. In the pipeline, the vehicles are detected by following an algorithm to diminish the time of annotation. The detected vehicles are fed into the CNN model. The results show that the classification accuracy reaches roundly 4% better score when compared with a conventional CNN model. Later, the detected vehicles are picked as Ground Truth Bounding Boxes (GTBB) of the images. Thus, every single image in the dataset contains its GTBB. As a result, they are fed into an SSD model in a different pipeline. By that, it is reached acceptable classification & detection accuracy results even though it is not used perfectly shaped GTBB. Lastly, it is proposed an application which focuses on a use case by using our proposed pipelines. Assuming that license plates are readable, it detects the unlawful vehicles by comparing their license plate numbers and make & models.Item Deep learning based vehicle make-model classification(Springer, 2018) Kurkova, V.; Manolopoulos, Y.; Hammer, B.; Iliadis, L.; Maglogiannis, I.; Satar, Burak; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü.; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-6200-1717; K-6977-2012; 57204183877; 23033658100This paper studies the problem of vehicle make & model classification. Some of the main challenges are reaching high classification accuracy and reducing the annotation time of the images. To address these problems, we have created a fine-grained database using online vehicle marketplaces of Turkey. A pipeline is proposed to combine an SSD (Single Shot Multibox Detector) model with a CNN (Convolutional Neural Network) model to train on the database. In the pipeline, we first detect the vehicles by following an algorithm which reduces the time for annotation. Then, we feed them into the CNN model. It is reached approximately 4% better classification accuracy result than using a conventional CNN model. Next, we propose to use the detected vehicles as ground truth bounding box (GTBB) of the images and feed them into an SSD model in another pipeline. At this stage, it is reached reasonable classification accuracy result without using perfectly shaped GTBB. Lastly, an application is implemented in a use case by using our proposed pipelines which detects the unauthorized vehicles by comparing their license plate numbers and make & models. It is assumed that license plates are readable.Item Derin öğrenme tabanlı adli analiz uygulamaları(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2019-07-05) Poyraz, Ahmet Gökhan; Dirik, Ahmet Emir; Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.Günümüzde sayısal resimler üzerinde oynama yapabilmek oldukça kolay bir işlem haline gelmiştir. Bu oynama işlemleri genellikle kötü bir niyet taşımaksızın yapılmaktadır. Fakat bazı durumlarda bir resmin oynanıp oynanmadığı oldukça önem arz etmektedir. Özellikle siyasi kişilere karşı manipülasyon yapabilmek için sahte resimler oluşturulmaktadır. Bu bağlamda resimlerin güvenilirliği günümüzde adli kanıt olması açısından oldukça önem arz etmektedir. Mevcut adli analiz yöntemleri bazı durumlarda iyi sonuçlar üretebilmektedir. Ancak çoğu oynama çeşidinde mevcut yöntemler yetersiz kalmaktadır. Literatürdeki PRNU tabanlı kaynak cihaz tanıma yöntemi, adli bilişim alanında çalışanlar tarafından kabul görmüş ve eşdeğer yöntemler arasındaki en iyi yöntem olarak kabul edilir. Ayrıca son zamanlarda bu alana farklı bir açıdan çözüm getiren derin öğrenme tabanlı kamera model sınıflandırıcısı yöntemi de adli bilişim alanında başarısını kanıtlamaktadır. Bu çalışmada PRNU tabanlı yöntem ile derin öğrenme tabanlı yöntem irdelenmiş ve özel bir yaklaşımla birleştirilerek yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntem ile sayısal resimler üzerindeki oynanan bölgeler, eşdeğer yöntemlere göre daha doğru bir şekilde tespit edilebilmektedir. Hatta 100 x 100 piksel boyutundaki müdahalelerde dahi iyi derecede çalışmaktadır.Item Derin öğrenme tabanlı konuşma tanıma sistem tasarımı(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2021) Korcuklu, Burak; Dirik, Ahmet Emir; Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.; 0000-0002-9820-4444Doğal dil işleme, bilgisayarların, doğal yazı veya konuşma dilini nasıl anlayabileceğini ve manipüle edebileceğini çözümleyen araştırmalardan ve uygulamalardan oluşmaktadır. Konuşma işleme ise konuşma sinyalleri ve sinyal işleme yöntemlerini barındıran doğal dil işlemenin bir alt alanıdır. Konuşma sinyalleri çoğunlukla dijital gösterimleri üzerinden işlenerek farklı yöntemler ile yazı diline çevrilmektedir. Genellikle eğitim ve test aşamalarından oluşan bu süreç, eldeki etiketli veriler kullanılarak modeli eğitmek ve farklı etiketli veriler ile eğitilen modelin tutarlılığının ölçülmesini kapsamaktadır. Tarih boyunca birçok araştırmacı konuşulan dili yazıya dönüştürmek için farklı yaklaşımlar ve yöntemler geliştirmişlerdir. Günümüzde özel firmaların geliştirdikleri çevrimiçi konuşma tanıma modelleri birçok çalışma alanında kullanılmaktadır. Geliştirilen bu modeller Saklı Markov Modeli (HMM), yapay sinir ağları, gürültü temizlemek için kullanılan algoritmalar, derin öğrenme algoritmaları ve fonem sözlüklerinin bir arada kullanılmasıyla gerçekleştirilmektedir. Bu modellerin kullanımı akıllı ev sistemleri, otomotiv, askeriye, sağlık gibi çeşitli alanlarda gün geçtikçe artmaktadır. Kullanılan modellerin çoğunlukla çevrimiçi çalışması, kullanıcı tarafından yeni geliştirmelere izin vermemesi ve yetersiz dil desteği sebebiyle hala geliştirilmesi gereken birçok yanı bulunmaktadır. Bu tezde iki farklı doğal dilden yazıya dönüşüm modeli oluşturulmuştur. İlk model geleneksel yöntemlere alternatif olarak geliştiricinin işlem yükü ve karmaşıklığı daha az olan uçtan uca derin öğrenme yöntemi ile; ikincisi ise geleneksel yöntemlerle ön işlemeli bir süreç izlenerek gerçekleştirilmiştir. Bu modellerin konuşmacı bağımlılığı, veri seti boyutu, eğitim süresi gibi farklı koşullardaki başarıları saptanmaya çalışılmıştır. Ayrıca her iki modelin eğitim ve test aşamaları için gerekli veri setini oluşturmak amacıyla kullanıcılardan etiketli veri toplanabilecek ağ tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir.Item Derin ögrenme tabanlı nesne takibi(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2019-09-18) Başarır, Bilen; Dirik, Ahmet Emir; Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.; 0000-0002-6459; 0000-0002-6200-1717Bu tezde, derin ögrenme tabanlı SSD (Single Shot Multibox Detector) algoritmasını kullanarak, hareket eden kisileri takip eden ve bir lazer isaretçi ile hareket eden kisiye nisan alan bir sistemin tasarlanması ve gerçeklenmesi amaçlanmaktadır. SSD yöntemi nesne tespit konusunda literatürdeki en basarılı yöntemlerden biridir. Gelistirilen sistemin nisangahının yatay ve dikey hareketleri 2 adet adım motoru ile kontrol edilmektedir. Gelistirilen sistemim performansı ve isabetli vurus istatistikleri deneysel testlerle ölçülmüstür. Bulunan sonuçlar gerçek zamanlı olarak bilgisayar ortamında kaydedilerek akabinde sonuçlar istatistik olarak yorumlanmıstır.Item Detecting the presence of ENF signal in digital videos: A superpixel-based approach(IEEE, 2017-10) Memon, Nasir; Vatansever, Saffet; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-6200-1717; K-6977-2012; 57190736821; 23033658100Electrical network frequency (ENF) instantaneously fluctuates around its nominal value (50/60 Hz) due to a continuous disparity between generated power and consumed power. Consequently, luminous intensity of a mains-powered light source varies depending on ENF fluctuations in the grid network. Variations in the luminance over time can be captured from video recordings and ENF can be estimated through content analysis of these recordings. In ENF-based video forensics, it is critical to check whether a given video file is appropriate for this type of analysis. That is, if ENF signal is not present in a given video, it would be useless to apply ENF-based forensic analysis. In this letter, an ENF signal presence detection method is introduced for videos. The proposed method is based on multiple ENF signal estimations from steady super pixels, i.e., pixels that are most likely uniform in color, brightness, and texture, and intra-class similarity of the estimated signals. Subsequently, consistency among these estimates is then used to determine the presence or absence of an ENF signal in a given video. The proposed technique can operate on video clips as short as 2 min and is independent of the camera sensor type, i.e., CCD or CMOS.Item Evaluation of electromagnetic shielding effectiveness of fabrics produced from yarns containing metal wire with a mobile based measurement system(Inst Natl Cercetare-Dezvoltare Textile Pielarie-Bucuresti, 2017) Çeven, Erhan Kenan; Karaküçük, Ahmet; Dirik, Ahmet Emir; Yalçın, Uğur; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Tekstil Mühendisliği Bölümü.; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü.; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-3175-6041; 0000-0002-3175-6041; 0000-0003-3283-4117; 0000-0002-6200-1717; AAD-9762-2019; A-1996-2017; AAG-4653-2019; K-6977-2012; AAG-8951-2021; 6504089018; 56008029100; 57195737260; 16023664100This paper comprises an evaluation of electromagnetic shielding effectiveness of woven fabrics containing stainless steel wire with a new mobile based method. Cross covered hybrid weft yarns were produced with polyester and stainless steel metal wires. The conductive fabrics were produced by using the hybrid weft and texturized polyester warp yarns. Fabrics were tested in vertical and horizontal positions to determine the electromagnetic shielding effectiveness (EMSE). All EMSE measurements were performed with a mobile based test method. This method is based on the principle of measuring GSM signals by mobile-based software and analyzing them by statistical methods. EMSE property of the woven fabrics was found to be affected by the hybrid yarn parameters like fabric parameters of ply number and ply direction, as indicated by statistical analyses. Analyses based on Okumura-Hata Model also verified test results. It was concluded that the proposed new mobile based measurement system can be used reliably to determine the EMSE of conductive fabrics.Item Factors affecting enf based time-of-recording estimation for video(IEEE, 2019) Memon, Nasir; Vatansever, Saffet; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü.; Uludağ Üniversitesi/Bilgisayar Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-6200-1717; EDW-8535-2022; KDY-5674-2024; 57190736821; 23033658100ENF (Electric Network Frequency) oscillates around a nominal value (50/60 Hz) due to imbalance between consumed and generated power. The intensity of a light source powered by mains electricity varies depending on the ENF fluctuations. These fluctuations can be extracted from videos recorded in the presence of mains-powered source illumination. This work investigates how the quality of the ENF signal estimated from video is affected by different light source illumination, compression ratios, and by social media encoding. Also explored is the effect of the length of the ENF ground-truth database on time of recording detection and verification.Publication Fault diagnosis with deep learning for standard and asymmetric involute spur gears(Amer Soc Mechanical Engineers, 2021-01-01) Yuce, Celalettin; Dogan, Oguz; Karpat, Fatih; Dirik, Ahmet Emir; KARPAT, FATİH; DİRİK, AHMET EMİR; Kalay, Onur Can; Korcuklu, Burak; KORCUKLU, BURAK; Bursa Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi; 0000-0001-8474-7328; 0000-0002-6200-1717; 0000-0001-8643-6910; 0000-0003-1387-907X; A-5259-2018; R-3733-2017Gears are critical power transmission elements used in various industries. However, varying working speeds and sudden load changes may cause root cracks, pitting, or missing tooth failures. The asymmetric tooth profile offers higher load-carrying capacity, long life, and the ability to lessen vibration than the standard (symmefric) profile spur gears. Gearbox faults that cannot be detected early may lead the entire system to stop or serious damage to the machine. In this regard, Deep Learning (DL) algorithms have started to be utilized for gear early fault diagnosis. This study aims to determine the root crack for both symmefric and asymmefric involute spur gears with a DL-based approach. To this end, single tooth stiffness of the gears was obtained with ANSYS software for healthy and cracked gears (50-100%), and then the time-varying mesh stiffness (TVMS) was calculated. A six-degrees-of-freedom dynamic model was developed by deriving the equations of motion of a single-stage spur gear mechanism. The vibration responses were collected for the healthy state, 50% and 100% crack degrees for both symmefric and asymmefric tooth profiles. Furthermore, the white Gaussian noise was added to the vibration data to complicate the early crack diagnosis task. The main contribution of this paper is that it adapts the DL-based approaches used for early fault diagnosis in standard profile involute spur gears to the asymmefric tooth concept for the first time. The proposed method can eliminate the need for large amounts of training data from costly physical experiments. Therefore, maintenance strategies can be improved by early crack detection.Item Forensic use of photo response non-uniformity of imaging sensors and a counter method(Optical Soc Amer, 2014-01-13) Dirik, Ahmet Emir; Karaküçük, Ahmet; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü.; 0000-0002-6200-1717; 0000-0002-3175-6041; K-6977-2012; AAD-9762-2019; 23033658100; 56008029100Analogous to use of bullet scratches in forensic science, the authenticity of a digital image can be verified through the noise characteristics of an imaging sensor. In particular, photo-response non-uniformity noise (PRNU) has been used in source camera identification (SCI). However, this technique can be used maliciously to track or inculpate innocent people. To impede such tracking, PRNU noise should be suppressed significantly. Based on this motivation, we propose a counter forensic method to deceive SCI. Experimental results show that it is possible to impede PRNU-based camera identification for various imaging sensors while preserving the image quality.Item Göz kırpma tabanlı sürücü yorgunluk değerlendirme sistemi tasarımı(Uludağ Üniversitesi, 2017) Karagülmez, Soner; Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.Günümüzde birçok insan trafik kazalarında hayatlarını kaybetmektedir. Ölümcül trafik kazalarının en önemli nedeni olarak sürücülerin uykusuzluğu ve yorgunluğu gösterilmektedir. Bu çalışmada, araç sürücülerinin yorgun ya da dinç olduğuna karar veren yeni bir sistem sunulmaktadır. Önerilen sistem dört aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada sayısal bir kamera üzerinden göz bölgeleri tespit edilerek takip edilmektedir. İkinci aşamada takip edilen gözün açık ya da kapalı olup olmadığı kestirilmektedir. Bu aşama sonunda, sürücünün göz durumu ve zaman bilgisini veren bir göz durum vektörü oluşturulmaktadır. Üçüncü aşamada bu göz durum vektörü üzerinden 7 adet istatistiksel öznitelik çıkarılmaktadır. Son aşamada ise bu özniteliklerin kullanışlı olanları elenmekte ve elenen bu öznitelikler bir yapay sinir ağının değerlendirmesine sunularak sürücünün yorgun olup olmadığına karar verilmektedir. Deneysel sonuçlar, kişilerin yorgunluk derecelerinin 25 video ve 5 farklı kişi üzerinden %96'lık bir başarımla doğru olarak ölçülebildiğini göstermektedir.Item GPS ile çevrim içi araç takip sistemi(Uludağ Üniversitesi, 2002-07-25) Dirik, Ahmet Emir; Yeşilçimen, Halil; Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.Bu tezin amacı, çevrim içi araç takip sistemlerini incelemek ve bu incelemelerden elde edilen bulgular ışığında GPS tabanlı düşük maliyetli bir çevrim içi araç takip sistemi geliştirmektir. Çevrim içi araç takip sistemleri, modüler bir yapıya sahiptir. Bu tezde geliştirilen takip sistemi, konum belirleme, kablosuz haberleşme ve sayısal harita modülleri olmak üzere 3 ana modülden oluşmaktadır. Takip sistemlerinde konum belirleme modülü, hareketli araçların pozisyonlarının tespitinde kullanılmaktadır. Bu modül ile elde edilen pozisyon bilgisi, kablosuz haberleşme sistemi aracılığı ile takip merkezine iletilmekte, takip merkezine ulaşan pozisyon bilgisi merkezde işlenerek, araç konumlan sayısal harita üzerinde görüntülenmektedir. Tasarlanan sistemde 15-20 m arasında bir mesafe hatası ile gezici araçların pozisyonları hesaplanarak, bu araçlara ait pozisyon bilgileri takip merkezindeki bilgisayar üzerinden başarıyla izlenebilmiştir.Item Grafik tabanlı şifrelerin güvenlik analizi için bir yaklaşım(Uludağ Üniversitesi, 2006) Dirik, Ahmet Emir; Uludağ Üniversitesi/Mühendislik-Mimarlık Fakültesi/Elektronik Mühendisliği Bölümü.Grafik tabanlı şifreler, alfanümerik şifrelerden farklı olarak sistem ekranında görüntülenen bir imge üzerindeki bazı bölgelerin şifre olarak seçilmesi prensibine dayanmaktadır. Alfanümerik tabanlı şifrelere ait alfabe seti yaklaşık 70 karakterden oluşurken, grafik tabanlı şifrelerde alfabe boyutu kullanılan imgenin çözünürlüğüne bağlı olarak 1000 veya daha fazla olabilir. Bu da sistem güvenliğini önemli ölçüde arttırmaktadır. Bununla birlikte her yüksek çözünürlüklü imge yüksek entropiye sahip olmayabilir. Grafik şifrelerin alfanümerik şifrelere oranla daha güvenli olduğunu söyleyebilmek için kullanılan imgeye bağlı olarak grafik şifre entropisinin hesaplanması gerekmektedir. Bu çalışmada grafik şifrelerin güvenlik analizinde kullanılmak üzere bir grafik şifre entropi kestirim algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma grafik tabanlı şifrelemede kullanılan çeşitli imgeler üzerinde denenmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen algoritmanın grafik şifreleme sistemlerinde kullanılabileceğini göstermiştir.