6 research outputs found
İnsan-İnsan Etkileşimini Arttırmaya Yönelik Çok Oyunculu Mobil ve Sosyal Oyun Tasarımı
Akıllı telefonlar iletişim kalıplarımızı önemli derecede değiştirmiştir. Bir taraftan insanlar arasında her zaman ve her yerde bağlanabilirlik sağlayarak iletişimi kolaylaştırırken, bir yandan da ilgimizi çekip, zamanımızı alıp bizi birbirimizden soyutlamıştır. Bu sorunu önlemek için, bu makalede, insan-insan etkileşimini arttırmayı ve kişilerin sosyal etkileşimini geliştirmeyi hedefleyen görüntü işlemeye dayalı yenilikçi bir çok oyunculu mobil oyun sunmaktayız. Çalışmada geliştirilen oyun, paintball ve laser tag tarzı oyunları örnek alan, gerçek hayatta geçen, çok oyunculu mobil ve sosyal bir oyundur. Oyunda, her oyuncu kimliğini temsil edecek şekilde farklı renkte kıyafet giymeli ve oyun başlangıcında diğer oyuncuların kıyafetlerini oyuna tanıtmalıdır. Farklı renkte kıyafet giyen oyuncuları tanımak için görüntü işleme yöntemlerinden yararlanılmıştır. Yapılan çalışmada, histogram benzerliği tabanlı bir yaklaşım, farklı uzaklık ölçütleri ve renk uzayları kullanılarak, farklı deney senaryolarında test edilmiştir. Deney sonuçlarına göre, Bhattacharyya uzaklık ölçütünün Chong renk uzayı ile kullanılması, oyun için en uygun çözüm olarak bulunmuştur
Sunitinib ile tedavi edilen metastatik kanserli hastalarda koroner akım rezervinin değerlendirilmesi
Multi-modal person recognition for vehicular applications
In this paper, we present biometric person recognition experiments in
a real-world car environment using speech, face, and driving signals. We have
performed experiments on a subset of the in-car corpus collected at the Nagoya
University, Japan. We have used Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC)
for speaker recognition. For face recognition, we have reduced the feature
dimension of each face image through principal component analysis (PCA). As
for modeling the driving behavior, we have employed features based on the
pressure readings of acceleration and brake pedals and their time-derivatives.
For each modality, we use a Gaussian mixture model (GMM) to model each
person’s biometric data for classification. GMM is the most appropriate tool for
audio and driving signals. For face, even though a nearest-neighbor-classifier is
the preferred choice, we have experimented with a single mixture GMM as
well. We use background models for each modality and also normalize each
modality score using an appropriate sigmoid function. At the end, all modality
scores are combined using a weighted sum rule. The weights are optimized
using held-out data. Depending on the ultimate application, we consider three
different recognition scenarios: verification, closed-set identification, and
open-set identification. We show that each modality has a positive effect on
improving the recognition performance