Sinyal İşleme

Sinyal İşleme

Aytül Erçil
Aytül Erçil *

Research in Computer Vision and Pattern Recognition areas aim to automatically classify a given image or signal, such as the object in an image.

Our research activities include:

  • Invariant object recognition (Recognizing objects reliably using features extracted from the training image even under changes in image scale, noise and illumination. )
  • Activity monitoring (real time tracking, action recognition, exercise monitoring, fall detection)
  • Texture analysis (analyze spatial arrangement of color or intensities in an image or selected region of an image for defect inspection of textured surfaces, automatic assembly of puzzles)

VPALAB – Computer Vision and Pattern Analysis Laboratory has been selected as a potential center of excellence by the European Union and our work on 3D scanning of specular surfaces received first price in 1st Machinery and Parts Production Technologies award

Mehmet Keskinöz
Mehmet Keskinöz
Multimedya Güvenliği ve Enformasyon Gizleme
Multimedya Güvenliği ve Enformasyon Gizleme İnternetin hızlı gelişmesiyle, digital multimedya oluşturulmasına, saklanmasa ve dağıtmasına olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Multimedia yasadışı kopyalama, dağıtım, manipülasyon ve diğer saldırılara karşı son derece savunmasız olduğundan güvenlik kaygıları artırmaktadır. Bu güvenlik problemlerini çözümlemek için “dijital damgalama” ve “stenografi” fikri önerilmiştir ki burada gizli enformasyon taşıyıcı bir sinyale gömülür. Örneğin,

  • Bir yol harıtası bir resme,
  • Kanunsuz kopyalamayı engel olmak için dijital bir imzayı ses sinyaline,
  • Bir logoyu bir videoya,
  • Bir hastanın ismini X-ışını raporuna ve MRI taramalarına
  • İçerinin değişmediğinden emin olmak için dijital bir damgayı bir yazıya gömülebilir.

Sabancı Üniversitesi'nde Dr. Keskinöz’ün danışmanlığını yaptığı İletişim Teori ve Teknolojileri (CTT) Grubu multimedia güvenliği ve enformasyon saklama için pratik ve etkili algoritmalar geliştirmeye yönelik araştırma yapmaktadır.

Korelasyon Filtreleri Kullanılarak Güvenli Biyometrik Kimlik Tesbiti
Multimedya Güvenliği ve Enformasyon Gizleme

Biyometrik kişi tanıma ve doğrulama kimlik tespiti uygulamaları için umut verici bir yöntemdir . Ancak, biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinde biyometrik şablonların güvenliğini sağlama açısından ele alınması gereken birçok problem vardır. Güvenliği sağlamada bir yön biyometrik şablonun kendini iptal-edebilmesi özelliğidir. Mesela, bir kullanıcının kimlik tespiti için bir kartta saklanmış biyometrik şablonun olduğu bir senaryoyu ele alalım. Kişinin biyometrik şablonu çalınır ve kaybolursa ne olur? Çalınan veya kaybolan kart nasıl iptal edilir ve o kullanıcı için yeni bir biyometrik kart yenilen nasıl çıkarılır? Olası hacklemeye karşı kişinin biyometrik şablonunu korumak için ve iptal-edilebilirliği sağlamak için, şablonların bir şekilde şifrelenmesi gereklidir. Çalınması veya kaybolması durumunda, orijinal biyometrik örüntü kullanılarak farklı bir şifreli şablon yeniden oluşturulabilir. Son çalışmalar korelasyon filtrelerinin bu amaçla kullanılmasının oldukça umut verici olduğunu göstermektedir. Korelasyon filtreleri kaydırma ile değişmezlik ve bozulmalara karşı dayanıklılık avantajları sağlamaktadır.

Sabancı Üniversitesi'nde Dr. Keskinöz’ün danışmanlığını yaptığı İletişim Teori ve Teknolojileri (CTT) Grubu yeni korelasyon filtrelerini tasarlama ve/veya korelasyon filtre tabanlı güvenli biyometrik kimlik tespit sistemleri geliştirmek için araştırmalar yürütmektedir.

Detaylı Bilgi
Müjdat Çetin
Müjdat Çetin
Müjdat Çetin çalışmalarını SPIS ve VPA Laboratuvarları’nda yürütmektedir. Kendisinin araştırmaları ölçülmüş belirsiz verilerden dayanıklı ve verimli biçimde bilgi çıkartılmasını sağlayacak yöntem ve algoritmalar geliştirme teması üzerinde odaklanmıştır. Mevcut araştırma alanları arasında şu konular bulunmaktadır:
  • ters problemler ve hesaplamalı görüntüleme ve bunların radar ve biyomedikal görüntüleme uygulamaları;
  • seyrek sinyal temsili ve sıkıştırılmış algılama;
  • EEG tabanlı beyin bilgisayar ve beyin makine arayüzleri için makine öğrenmesi yöntemleri;
  • biyomedikal ve biyolojik veriler için görüntü analizi yöntemlerinin geliştirilmesi ve bu yöntemlerin MR ve mikroskopi görüntülerine uygulanması;
  • sentetik açıklıklı radar görüntüleri gibi uzaktan (havadan ya da uzaydan) algılanmış verilere dayalı savunma uygulamaları için görüntü analizi ve örüntü tanıma yöntemlerinin geliştirilmesi.

Dr. Çetin ve öğrencilerinin araştırmaları uluslararası dergilerden en iyi makale ödülleri kazanmıştır. Bu ödüllerden bazıları IEEE Signal Processing Society; Elsevier Signal Processing; ve IET Radar, Sonar and Navigation En İyi Makale ödülleridir.

Detaylı Bilgi