Boosted Multiple Kernel Learning for First-Person Activity Recognition

Activity recognition from first-person (ego-centric) videos has recently gained attention due to the increasing ubiquity of the wearable cameras. There has been a surge of efforts adapting existing feature descriptors and designing new descriptors for the first-person videos. An effective activity recognition system requires selection and use of complementary features and appropriate kernels for each feature. In this study, we propose a data-driven framework for first-person activity recognition which effectively selects and combines features and their respective kernels during the training. Our experimental results show that use of Multiple Kernel Learning (MKL) and Boosted MKL in first-person activity recognition problem exhibits improved results in comparison to the state-of-the-art. In addition, these techniques enable the expansion of the framework with new features in an efficient and convenient way.Comment: First published in the Proceedings of the 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO-2017) in 2017, published by EURASI

İRAN’DA TÜRKÇE ÖĞRETİMİ

Bu çalışmada; İran’da Türkçe öğretiminin tarihçesi, İran’da Türkçenin öğretildiği mekanlar, Türkiye Cumhuriyeti Tahran Büyükelçiliği bünyesindeki Türkçe Öğretim Merkezi, bu merkezde yapılan faaliyetler, Tahran Allame-i Tabatabai Üniversitesi’ndeki Türk Dili ve EdebiyatıBölümü, bu bölümün kuruluştarihçesi, bölümün kurulmasıile ilgili olarak Türkiye ve İran arasında yapılan mutabakat metni, bölümün resmi olarak açılışıesnasında İran’da bulunan Türkiye Cumhuriyeti CumhurbaşkanıSayın Ahmet Necdet Sezer’in Allame-i Tabatabaî Üniversitesi Fars Edebiyatıve YabancıDiller Fakültesini ve bünyesindeki Türk Dili ve EdebiyatıBölümünü ziyareti esnasında dile getirdiği duygu ve düşünceleri, yine bölümün kurulmasısırasında ve daha sonrasında karşılıklıyardımların yapılmasıamacıyla Ankara Üniversitesi ile Allame-i Tabatabaî Üniversitesi arasında yapılan Akademik İşbirliği Protokolü, bölümün öğrenci durumu, bölümde okutulan dersler, bölümde görev yapan öğretim elemanlarıgibi konulara değinilmiştir

İran’da EFL Derslerinin Sözlü İletişimi ve Beceri ve Motivasyon Stratejilerine Yönelik Bir Araştırma

İran’da İngilizce öğrenme tutkusu artmaktadır. İran’da resmi rakamlar yaklaşık 8 milyon öğrencinin ortaokul, lise, üniversite ve özel dil eğitim kurumlarında ikinci bir dil olarak İngilizce öğrenmekte olduğunu göstermektedir. İran’da 14 yaşından sonra İngilizce öğrenimi zorunludur ve öğrenciler orta öğrenim düzeyinden 18 yaşında kadar İngilizce öğrenimine devam etmektedirler. 7 yıllık İngilizce öğretiminden sonra öğrencilerin İngilizce konuşma becerilerinin çok sınırlıkalmasıdikkat çekicidir.Bu makalenin konusu İran’daki EFL orta öğretim öğrencileri arasında üç yıllık İngilizce öğrenimleri esnasında, sekizinci yıl odaklıolmak üzere, motivasyonla ilgili tavsiyeler konusundaki bir araştırmadır. Bu makalenin amacı, Orta öğrenimdeki 3 yıllık İngilizce dersinde hedef dilde konuşmak ve iletişim kurmak olarak düşünülen sözlü iletişim becerilerinin önündeki engelleri araştırma ve İran’daki yabancıdil sınıflarında iletişimde karşılaşılan farklımotivasyon engellerini içeren bir literatür incelemesi sunmaktır. Ayrıca, İran’daki yabancıdil sınıflarında uygun motivasyon stratejilerini ortaya koymaktır. Daha sonra İran’da İngilizce öğretiminin arka planına ışık tutulacak ve İran’da İngilizce öğretiminin sorunlarınıdeğerlendirdikten sonra, bazıpratik öneriler sunulacaktır. Yukarıdaki konularıgöz önüne alarak bu araştırmada görüşme ve anket olmak üzere iki yöntem kullanıldıve hem öğrenciler hem de öğretmenlerden en güvenilir ve doğru dönütleri almak için 7 farklıokuldan 111 öğrenci ile çalışıldı. İran eğitim ortamında en güvenilir ve doğru sonuçların alınmasınıiçin bu iki yöntemin kullanılmasıuygun görüldü. Bu yolla, orta öğrenim esnasında öğrencilerin motivasyonunun mu azaldığınıyoksa yöntemlerin mi öğrencilerin ihtiyaçlarınıkarşılamadığınıgörmek istedik. Araştırmanın amaçlarına uygun olarak, bu araştırmada bilgi ve eylem için iki önemli entelektüel proje türü uygulandıve aşağıdaki iki araştırma sorusuna cevap arandı: 1 İranlıöğrencileri yabancıbir dil olarak İngilizce konuşmaya ne motive etmektedir? 2 İran’daki sınıf ortamıiçin uygun motivasyon stratejileri nelerdir? Bu araştırma, İranlıöğrencilerin anadil konuşan öğretmenlerden yararlanamadığıve ana dili konuşmayan öğretmenlerinin konuşmanın önemi üzerinde yeteri kadar durmadıklarısonucunu ortaya koymuştur. Bu sonuç, Orta Doğu ülkelerinde benzeri yeni araştırmalar yapılmasınıgerekli hale getirmektedir

KAFKAS VE ORTA ASYA CUMHURİYETLERİNDE KALKINMANIN ENGELLERİ

Kafkaslarda ve Orta Asya cumhuriyetlerinde 20. yüz yılın iktisadi, ticari, ekonomik, siyasal, tarım, sanayi ve eğitim ve diğer tüm alanlarındaki yaşam kollarının Rusya’nın egemenliği altında geçtiği her kes tarafından bilinmektedir. Aşağıdaki bu çeviride 20. yüz yılda söz konusu bölgede yukarıdaki alanlarla ilgili durumlara işaret edilmekte ve arkasından 20. yüzyılın sonlarında bağımsızlığınıkazanan bölge Cumhuriyetlerinin iktisadi, ticari, ekonomik, siyasal, tarımsal, sanayi ve eğitim alanlarında nasıl bir koşulla karşıkarşıya kaldıklarıvurgulanmaktadır

Multi-modal Egocentric Activity Recognition using Audio-Visual Features

Egocentric activity recognition in first-person videos has an increasing importance with a variety of applications such as lifelogging, summarization, assisted-living and activity tracking. Existing methods for this task are based on interpretation of various sensor information using pre-determined weights for each feature. In this work, we propose a new framework for egocentric activity recognition problem based on combining audio-visual features with multi-kernel learning (MKL) and multi-kernel boosting (MKBoost). For that purpose, firstly grid optical-flow, virtual-inertia feature, log-covariance, cuboid are extracted from the video. The audio signal is characterized using a "supervector", obtained based on Gaussian mixture modelling of frame-level features, followed by a maximum a-posteriori adaptation. Then, the extracted multi-modal features are adaptively fused by MKL classifiers in which both the feature and kernel selection/weighing and recognition tasks are performed together. The proposed framework was evaluated on a number of egocentric datasets. The results showed that using multi-modal features with MKL outperforms the existing methods

Liver abscess due to Yersinia bacteremia in a well-controlled type I diabetic patient

Yersiniae enterocolitica, a gram negative rod-like organism, causes terminal ileitis and mesenteric adenitis in adolescents and adults. Some forms present with liver and spleen abscesses and have worse prognosis. We report a type 1 diabetic patient with a liver abscess mimicking metastatic liver disease who was successfully treated with percutaneous drainage and antibiotic administration; culture from blood was positive for Yersinia enterocolitica, but drainage material from the liver abscess did not yield a positive result for Yersinia enterocolitica. Although the prognosis is not good in such cases, with high mortality rates, our patient recovered from the disease with appropriate treatment. (Pol J Endocrinol 2011; 62 (4): 357–360)Gram-ujemna pałeczka Yersiniae enterocolitica powoduje zapalenie końcowego odcinka jelita cienkiego i zapalenie węzłów chłonnych krezki u młodzieży i dorosłych. Czasami obserwuje się przypadki ropni wątroby lub śledziony, które wiążą się z gorszym rokowaniem. Autorzy opisują przypadek chorego na cukrzycę typu 1 z ropniem wątroby imitującym guz przerzutowy wątroby, u którego zastosowano skuteczne leczenie obejmujące drenaż przezskórny i antybiotykoterapię. W posiewie krwi wyhodowano Yersinia Enterocolitica, jednak z treści uzyskanej w wyniku drenażu ropnia nie uzyskano potwierdzenia obecności tych bakterii. Mimo że w takich przypadkach rokowanie jest niepomyślne i notuje się wysoki odsetek zgonów, dzięki odpowiedniemu leczeniu pacjent powrócił do zdrowia. (Endokrynol Pol 2011; 62 (4): 357–360

Deep learning for detection and segmentation of artefact and disease instances in gastrointestinal endoscopy

The Endoscopy Computer Vision Challenge (EndoCV) is a crowd-sourcing initiative to address eminent problems in developing reliable computer aided detection and diagnosis endoscopy systems and suggest a pathway for clinical translation of technologies. Whilst endoscopy is a widely used diagnostic and treatment tool for hollow-organs, there are several core challenges often faced by endoscopists, mainly: 1) presence of multi-class artefacts that hinder their visual interpretation, and 2) difficulty in identifying subtle precancerous precursors and cancer abnormalities. Artefacts often affect the robustness of deep learning methods applied to the gastrointestinal tract organs as they can be confused with tissue of interest. EndoCV2020 challenges are designed to address research questions in these remits. In this paper, we present a summary of methods developed by the top 17 teams and provide an objective comparison of state-of-the-art methods and methods designed by the participants for two sub-challenges: i) artefact detection and segmentation (EAD2020), and ii) disease detection and segmentation (EDD2020). Multi-center, multi-organ, multi-class, and multi-modal clinical endoscopy datasets were compiled for both EAD2020 and EDD2020 sub-challenges. The out-of-sample generalization ability of detection algorithms was also evaluated. Whilst most teams focused on accuracy improvements, only a few methods hold credibility for clinical usability. The best performing teams provided solutions to tackle class imbalance, and variabilities in size, origin, modality and occurrences by exploring data augmentation, data fusion, and optimal class thresholding techniques

Deep learning for detection and segmentation of artefact and disease instances in gastrointestinal endoscopy

The Endoscopy Computer Vision Challenge (EndoCV) is a crowd-sourcing initiative to address eminent problems in developing reliable computer aided detection and diagnosis endoscopy systems and suggest a pathway for clinical translation of technologies. Whilst endoscopy is a widely used diagnostic and treatment tool for hollow-organs, there are several core challenges often faced by endoscopists, mainly: 1) presence of multi-class artefacts that hinder their visual interpretation, and 2) difficulty in identifying subtle precancerous precursors and cancer abnormalities. Artefacts often affect the robustness of deep learning methods applied to the gastrointestinal tract organs as they can be confused with tissue of interest. EndoCV2020 challenges are designed to address research questions in these remits. In this paper, we present a summary of methods developed by the top 17 teams and provide an objective comparison of state-of-the-art methods and methods designed by the participants for two sub-challenges: i) artefact detection and segmentation (EAD2020), and ii) disease detection and segmentation (EDD2020). Multi-center, multi-organ, multi-class, and multi-modal clinical endoscopy datasets were compiled for both EAD2020 and EDD2020 sub-challenges. The out-of-sample generalization ability of detection algorithms was also evaluated. Whilst most teams focused on accuracy improvements, only a few methods hold credibility for clinical usability. The best performing teams provided solutions to tackle class imbalance, and variabilities in size, origin, modality and occurrences by exploring data augmentation, data fusion, and optimal class thresholding technique

TÜRKMEN ŞAİRİ MAHTUMGULİ FİRAGÎ'NİN DÜŞÜNCELERİ ÇERÇEVESİNDE BİRİNCİ ULUSLARARASI BİLİM KONGRESİ VE ANMA ETKİNLİKLERİ ARDINDAN

..

Real-time Adaptive Camera Tamper Detection for Video Surveillance

Criminals often resort to camera tampering to prevent capture of their actions. Real-time automated detection of video camera tampering cases is important for timely warning of the operators. Tampering is generally done by obstructing the camera view by a foreign object, displacing the camera and changing the focus of the camera lens. In automated camera tamper detection systems, low false alarm rates are important as reliability of these systems is compromised by unnecessary alarms and consequently the operators start ignoring the warnings. We propose adaptive algorithms to detect and identify such cases with low false alarms rates in typical surveillance scenarios where there is significant activity in the scene