Şekil Sınıflandırma için İskelet Ayrım Mesafeleri

23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (2015 : Malatya, TURKEY)In this paper, we presented a novel shape recognition framework based on medial axis graph. After extracting medial axis graph of a shape, we constructed a multi-dimensional distribution by calculating distances between each node and all of the branch nodes in the graph. Then similarity rates between these distributions is found by using a transportation-based distance function. At last, we compared our results with results of similar works conducted in the past

İskelet Kritik Noktaları ile Şekil Sınıflandırma

24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) (2016 : Zonguldak, Turkey )In this paper, we presented a novel shape recognition framework based on medial axis graph. After extracting medial axis graph of a shape, we constructed a multi-dimensional distribution by calculating distances of each branch node to all other branch nodes in the graph. Then similarity rates between these distributions is found by using a transportation-based distance function. Finally, we compared our results with results of similar works conducted in the past.Bu bildiride, orta eksen çizgeleri (medial axis graph) kullanılarak şekil tanıma alanında yeni bir yaklaşım sunulmaktadır. İskeletleri çıkartılan şekillerin çizgelerinde, tüm kritik noktaların diger kritik noktalara olan en kısa yol uzaklığı hesaplanarak her bir şekil için çok boyutlu bir dagılım oluşturulmuştur. Önerilen şekil tanıma platformunda bu dagılımlar üzerinde taşıma tabanlı bir uzaklık fonksiyonu kullanılarak şekiller arasındaki benzerlik oranı bulunmuştur. Son olarak alınan sonuçlar daha önceden yapılmış benzer çalışmaların sonuçlarıyla karşılaştırılarak önerilen yaklaşımın başarımı gösterilmiştir

Görüntü Çözünürlü?ünün Otomatik Cinsiyet ve Yaş Sınıflandırmasındakı Etkisinin Analizi

24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) (2016 : Zonguldak, Turkey )In this paper, the effect of the image resolution for gender detection and age classification have been analyzed by conducting experiments with facial images that have 10 different image resolutions ranging from 2 x 1 to 329 x 264. K Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machine (SVM) and Random Forests (RF) classifiers, which have been successfully used in several applications, have been employed to extract gender and age information from the images. Experiments for age classification and gender detection have been performed separately.Bu bildiride, yüz görüntülerinde 2 × 1 ile 329 × 264 arasında degişen 10 farklı görüntü çözünürlüğü için yaş ve cinsiyet sınıflandırması deneyleri yapılarak görüntü çözünürlügünün yaş ve cinsiyet sınıflandırması başarımı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Görüntülerden yaş ve cinsiyet bilgilerinin çıkarılabilmesi için bir çok uygulamada başarılı bir şekilde kullanılmış olan K En Yakın Komşu (k-NN), Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Rastgele Orman (RF) sınıflandırıcıları kullanılmıştır. Deneyler yaş ve cinsiyet sınıflandırması için ayrı ayrı yapılmış, son olarak alınan sonuçlar degerlendirilmişti

A Deep Learning based Stock Trading Model with 2-D CNN Trend Detection

IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI) (2017 : Honolulu, HI)The success of convolutional neural networks in the field of computer vision has attracted the attention of many researchers from other fields. One of the research areas in which neural networks is actively used is financial forecasting. In this paper, we propose a novel method for predicting stock price movements using CNN. To avoid the high volatility of the market and to maximize the profit, ETFs are used as primary financial assets. We extract commonly used trend indicators and momentum indicators from financial time series data and use these as our features. Adopting a sliding window approach, we generate our images by taking snapshots that are bounded by the window over a daily period. We then perform daily predictions, namely, regression for predicting the ETF prices and classification for predicting the movement of the prices on the next day, which can be modified to estimate weekly or monthly trends. To increase the number of images, we use numerous ETFs. Finally, we evaluate our method by performing paper trading and calculating the final capital. We also compare our method's performance to commonly used classical trading strategies. Our results indicate that we can predict the next day's prices with 72% accuracy and end up with 5:1 of our initial capital, taking realistic values of transaction costs into account