YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT

Video görüntülerinden yüz tanıma

Önemi ve kullanım alanı gün geçtikçe artan bir çalışma alanı olan yüz tanıma, önceden sisteme tanıtılan insanların sistem tarafından daha sonra otomatik olarak tanınmasını amaçlamaktadır. Bu tezde ise, video görüntüleri üzerinde çalışan bir yüz tanıma sistemi kurulmuştur. Her bir videoda bir kişi olacak şekilde poz, açı ve dönme kısıtı olmadan elde edilen videolarla eğitilen sistem, daha sonra yine aynı şekildeki farklı videoların kime ait olduğunu tanımaya çalışmaktadır. Çalışmanın temel amacı, videolardan yüz tanınırken tüm video karelerinin kullanılması yerine otomatik çalışabilecek bir sistem kurarak, bu sistemin seçeceği belli karelerin, belli ön işlemlerden geçerek kullanılması durumunda başarı oranı ve çalışma sürelerinin nasıl etkileneceğini incelemektir. Tez metninde, sistem kurulurken yüz ve yüz öğelerini bulma amaçlı kullanılan Haar-Benzeri Özellikler, boyut dönüştürme amaçlı kullanılan Temel Bileşenler Analizi ile Doğrusal Diskriminant Analizi ve sınıflandırma amaçlı kullanılan Destek Vektör Makineleri algoritmalarıyla beraber bu algoritmaları temel alarak geliştirilen sistem tanıtılmış ve deney sonuçları ile başarı durumu ölçülmüştür.

Web tabanlı sözlükler kullanılarak eş anlamlılar sözlüğü oluşturma

Bu tez çalışmasının amacı Türkçe eş anlamlılar sözlüklerini güncel ve geniş kapsamlı olarak otomatik bir şekilde hazırlayabilmektir. Bunun için daha önceden insan eli ile hazırlanan WordNet, EuroWordNet ve içerisinde Türkçe dilinin de bulunduğu BalkaNet projeleri incelenmiş, eksiklikleri gözlemlenmiştir. Bu eksiklikleri gidermek ve amaca yönelik bir eş anlamlılar sözlüğü hazırlamak için Wikipedia’nın Türkçe sürümü kullanılmıştır. Wikipedia’nın kullanılmasının öncelikli sebebi geniş kapsamlı içeriği, her gün binlerce güncelleme yapılması, yeni makale eklenmesi ve birçok dilde içeriğe sahip olmasıdır. Çalışmada eş anlamlılar sözlüğü hazırlanırken PF-IBF, TF-IDF, bağlantıların birlikte bulunması yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemler detaylı bir şekilde anlatılmış, bir veri seti üzerinde üçünün de sonuçları hesaplanmış ve yorumlanmıştır. Bu örnek veri seti önce bu yöntemler ile işleme konulmuş, daha sonra 17 kişilik bir insan grubu ile de test edilerek yöntemlerin başarısı incelenmiştir.

Finansal veri madenciliği

Veri madenciliği, büyük veritabanlarında yer alan verilerdeki gizli eğilimlerin ortaya çıkarılması sürecidir. Finans, pazarlama, telekomünikasyon gibi birçok alanda veri madenciliği teknikleri kullanılmaktadır. Finans alanında önemli bir yere sahip olan bankacılık sektörü, veri madenciliğinin yoğun olarak kullanıldığı sektörlerdendir. Banka müşterilerinin, sahip oldukları kredi kartı tipine ve aldıkları kredinin geri ödenebilirliğine bakılarak müşteri profillerinin ve müşteri segmentasyonlarının belirlenmesi süreci, veri madenciliği teknikleri ile başarılı bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Bu tez çalışmasında, çeşitli veri madenciliği teknikleri kullanılarak, bir bankaya ait veri tabanından elde edilen kredi kartı ve kredilerin statüsü verileri üzerinde müşteri profili ve müşteri segmentasyonu uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, veri madenciliği sürecinin, müşteri profili ve müşteri segmentasyonu uygulamalarını başarı ile gerçekleştirebildiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, müşteri segmentasyonu, müşteri profili.