Website Phishing Technique Classification Detection with HSSJAYA Based MLP Training

Website phishing technique is the process of stealing personal information (ID number, social media account information, credit card information etc.) of target users through fake websites that are similar to reality by users who do not have good intentions. There are multiple methods in detecting website phishing technique and one of them is multilayer perceptron (MLP), a type of artificial neural networks. The MLP occurs with at least three layers, the input, at least one hidden layer and the output. Data on the network must be trained by passing over neurons. There are multiple techniques in training the network, one of which is training with metaheuristic algorithms. Metaheuristic algorithms that aim to develop more effective hybrid algorithms by combining the good and successful aspects of more than one algorithm are algorithms inspired by nature. In this study, MLP was trained with Hybrid Salp Swarm Jaya (HSSJAYA) and used to determine whether websites are suspicious, phishing or legal. In order to compare the success of MLP trained with hybrid algorithm, Salp Swarm Algorithm (SSA) and Jaya (JAYA) were compared with MLPs trained with Cuckoo Algorithm (CS), Genetic Algorithm (GA) and Firefly Algorithm (FFA). As a result of the experimental and statistical analysis, it was determined that the MLP trained with HSSJAYA was successful in detecting the website phishing technique according to the results of other algorithms

REAL TIME PCA BASED FACE RECOGNITION FOR FOLLOWING STAFF

REAL TIME PCA BASED FACE RECOGNITION FOR FOLLOWING STAFFAbstractWith the development of technology, security has entered our lives as an indispensable element. Nowadays, people are now using some methods that increase safety in every system. Biometrics technologies used in the identification of the physical properties of the body (facial, fingerprint and fingerprint) have become a common security detection approach today. Different methods are used for biometric applications. In this study, an application was developed by using PCA (Principal Component Analysis) method in the literature using face recognition algorithm. In this application, a workplace with hundreds of employees is followed by face recognition of the arrival and departure of the staff. After the follow-up, the persons who are late to the job or who are early to the desired time are reported to the management mail.Keywords: Biometry, Image processing, Facial identification, PCA, Personnel tracking.PERSONEL TAKİBİ İÇİN GERÇEK ZAMANLI PCA TABANLI YÜZ TANIMAÖzetTeknolojinin gelişmesiyle ile birlikte güvenlik vazgeçilmez bir unsur olarak hayatımıza girmiştir. Günümüzde insanlar artık her türlü sistemde güvenliği artıran bazı yöntemler kullanılmaktadır. Kişinin fiziksel özelliklerinin (yüz, parmak izi vs.) kimlik tespitinde kullanılan biyometri teknolojileri, günümüzde oldukça sık karşılaşılan güvenlik tespit yaklaşımı olmuştur. Biyometrik uygulamalar için değişik yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada litaretürde bulunan PCA(Principal Component Analysis)  yöntemi ile yüz tanıma algoritması kullanılarak bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulamada yüzlerce personeli olan bir işyerinde personelin işe geliş ve gidişinin yüz tanıma ile takibi yapılmaktadır.  Takip sonrasında işe istenilen zamandan geç gelen veya istenilen zamandan erken çıkan kişiler yönetime mail olarak bildirilmektedir.Anahtar Kelimeler: Biyometri, Görüntü işleme, Yüz tanımlama, PCA, Personel takip. 

Multistage Filtering Algorithm for Salt and Pepper Noise Removal from Highly Corrupted Microscopic Blood Images

Image quality mainly affects the performance of anymedical image processing system. Salt & pepper noise is onetype of noise that significantly degrades the image quality. Suchnoise can be frequently encountered in digital microscopicimages due to technical reasons. Moreover, high ratios of Salt &pepper noise make the image excessively corrupted orunreadable. Standard and modified median filters can usuallyhandle low/medium Salt & Pepper noise densities, mostly at theexpense of edge/details preservation. However, they totally failfor highly corrupted images where noise density reaches 90%.In this paper, we present a new multistage filtering algorithmfor Salt & pepper noise reduction from highly corrupted imageswhile preserving image details and edges as better as possible.The proposed algorithm includes two filtering stages throughwhich image is firstly de-noised via utilizing adaptive medianfilter then decision based median filter. Our multistage filterhas been successfully applied on noisy microscopic blood imagesobtained from Malaria-infected blood smears. Results revealthat the presented filtering algorithm outperforms standard andmodified median algorithms in terms of PSNR, MSE and IEFvalues, specifically for images with more than 80% of salt &pepper noise. This indicates that using our multistage filteringalgorithm against high Salt & Pepper noise densities, does notonly remove the noise effectively but also achieves a better edgeand details preservation, hence a better image enhancement

GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK NAPOLYON TİPİ KİRAZLARIN SINIFLANDIRILMASI

GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK NAPOLYON TİPİ KİRAZLARIN SINIFLANDIRILMASI Özet         İnsanın görme sistemini temel alan bilgisayar destekli görüntü işleme (Gİ) günlük hayatımızın her alanına girmiş durumdadır. Girdi görüntülerinin değişik tekniklerle alınması ve işlenmesi temeline dayanan görüntü işleme sonucunda, ya yeni bir görüntü elde edilir ya da görüntüden anlamlı bir sonuç çıkarılır. Bu tür uygulamalar ile hayatımız olumlu etkilenmekte, işlemler hem hızlı hem kolay hem de ekonomik hale gelebilmektedir. Bu yüzden Gİ teknikleri her geçen gün gelişmekte ve kendisine yeni uygulama sahaları bulmaktadır. Endüstride, tarımda, mühendislikte ve birçok alanda Gİ çalışmaları yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle son yıllarda tarım alanındaki görüntü işleme çalışmaları artan bir seviyede yaygınlaşmaktadır. Bu, Gİ’nin uygulandığı alanlara hem ekonomi hem de verim olarak olumlu yansımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de yetiştirilen Napolyon kirazlarının boyutlarının belirlenmesine dönük bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Öncelikli olarak, kirazların fotoğrafları çekilerek görüntü Matlab ortamına aktarılmıştır. Alınan bu görüntüdeki her bir kirazın kaç kalibrede olduğu, yani çapının kaç milimetre olduğu Gİ kullanılarak belirlenmeye çalışılmıştır. Gİ tekniklerinin uygulamaya yönelik bir çalışması ile ürünlerin daha doğru sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu şekilde, satışlar sırasında ürünler hak ettikleri şekilde fiyatlandırılarak üreticinin maddi kayıplarının önüne geçilmesi sağlanabilecektir.Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, Kiraz, Kalibre Tespiti, SınıflandırmaCLASSIFICATION FOR NAPOLEON TYPE CHERRIES BY USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUESAbstract         Computer assisted image processing (IP) based on human vision system has entered every aspect of daily life.  As a result of image processing that is based on getting and processing input images with different techniques, either a new image is received or a significant conclusion is drawn.  Our lives are affected positively via these kinds of applications and procedures can become easy and economical. Therefore, IP techniques develop day by day and find new application fields. IP works are carried out prevalently in many areas like industry, education and agriculture. Especially in recent years’ image processing works become widespread increasingly in agricultural area. This affects the areas where IP techniques are applied positively in terms of economy and productivity.  In this work, a study was performed about the determination of the size of bing cherries grown in Turkey.  Primarily the photos of the cherries were taken and the images were sent to Matlab environment.  It was tried to determine the calibre of each cherry in this image using IP techniques; that’s to say, how many millimeters of its diameter was.  It was aimed to categorise the products better by means of performance-oriented work of IP techniques.  In this way, the financial loss of the producers will be prevented by pricing the products as necessary during the sales.Keywords: Image Processing, Cherry, Calibrate Detection, Classificatio

BİYOMETRİK DOĞRULAMA TABANLI SEÇİM SİSTEMİ

Geleneksel yöntemler kullanılarak sandık başında yapılan seçimler, uzun hazırlık süreçleri, hatalı veya sahte oy kullanımı, oy sayımında ortaya çıkabilecek hatalar, uzun sayım süreçleri ve maliyetlerinin yüksek olması gibi olumsuzluklar içermektedir. Ülke ekonomisini ve politikasını doğrudan etkileyen bu olumsuz durumları ortadan kaldırmak için mevcut sistemi elektronik ortama taşımak artık bir zorunluluktur. Bu çalışmada mevcut seçim sistemimiz incelenmiş ve aynı işlevleri daha etkin bir şekilde yerine getiren bir biyometrik seçim sistemi geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Ayrıca hedeflediğimiz e-seçim sisteminde güvenilirliği en yüksek seviyeye çıkarmak için biyometrik sistemler incelenmiş ve parmak izi okuyucusu kullanılmıştır. Böylece çalışma, e-seçim sistemi ile birlikte bir biyometrik sistem uygulanarak da daha zengin ve daha etkin bir hale getirilmiştir

Solution of Mixture Problem Prioritized Raw Materials Using Mixed Integer Linear Programming

Mixture problem is the problem of obtaining one or more products from by-products having different contents under the required constraints. Mixture problems should be organized in a way to optimize a given objective function. This is generally a cost optimization, fulfilling specific constraints and conditions and this kind of problems mostly solved with linear programming models. Decision makers want to have the solutions for mixture problems under the different scenarios. One of these scenarios is to use the raw materials which have different priorities in the solution. In this study, a new mixed integer linear programming (MILP) model which finds a solution according to high priorities is developed. The priorities are determined according to raw materials availabilities between 1 and 4. The developed model is practiced on a feed mix problem as a mixture problem and the model is coded by object-oriented programming language C#