Yazar "Sungur, Demet Hanife" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Bölge tabanlı evrişimli sinir ağı ile yoklama amaçlı yüz tanıma sistemi
    (Düzce Üniversitesi, 2022) Sungur, Demet Hanife; Erdoğmuş, Pakize
    İnsanların göz veya parmak izi gibi biyometrik özelliklerinin yanı sıra müdahale veya temas olmadan kullanılabilecek en belirgin ve temel özelliği yüzüdür. Bu çalışmanın amacı, derin öğrenme tekniği ve evrişimli sinir ağı (convulational neural network, CNN) algoritması kullanarak bir yüz tanıma sistemi geliştirmektir. Bunu sağlamak için araştırmacılar tarafından on iki öğrencinin 400 farklı fotoğrafını içeren özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Öğrencilerin fotoğrafları, sınıf ortamında farklı oturma düzeninde farklı açılar oluşturacak şekilde kameraya karşı yerleri ve açıları değiştirilerek çekilmiştir. Veri seti eğitim ve test setlerine ayrılmış ve her bir öğrenci fotoğrafta ayrı ayrı etiketlenmiştir. Eğitim süreci gerçekleştirildikten sonra test seti üzerinde yüz tanıma süreci test edilmiştir. AlexNet, GoogleNet ve ResNet50 mimarileri ile oluşturulan R-CNN modellerinde, faster R-CNN ve YOLOv4 modellerinde eğitim ve test işlemleri tamamlanmıştır. Veri setindeki görüntü sayısının ağın başarısına etkisine incelemek amacıyla 300/100 ve 350/50 olmak üzere iki farklı eğitim/test oranı kullanılmıştır. Önerilen yaklaşım, öğrencilerin yüz tanıması ile kimliklerinin belirlenmesinde umut verici sonuçlar vermiştir. 300/100 eğitim/test oranı kullanıldığında başarı oranı %59 iken, 350/50 eğitim/test oranında %98'e yükselmiştir. Sonuç olarak yüzleri kolayca tanımak için uygun derin öğrenme modellerinin tatmin edici düzeyde kullanılabileceği gösterilmiştir. Ayrıca bu modeller sadece yoklama veya güvenlik amaçlı değil, öğrencilerin duygularını tespit etmek için de kullanılabilir. Böylece öğrenme ortamının iyileştirilmesi ve öğrencilerin hazır bulunuşluklarının değerlendirilmesi mümkün olabilir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A short-form suggestion for the Turkish version of the European Health Literacy Survey Questionnaire: a development and validation study in university students
    (Sage Publications Inc, 2022) Sungur, Mehmet Ali; Gamsızkan, Zerrin; Sungur, Demet Hanife
    The European Health Literacy Survey Questionnaire was translated into Turkish following a validity and reliability study, but there is no comprehensive short form available. We aimed to suggest a short form of the 47-item Turkish version of European Health Literacy Survey Questionnaire in this study. Data were obtained from a cross-sectional study that included a total of 686 students, 345 male and 341 female, conducted in nine different faculties of a university using the Turkish version of European Health Literacy Survey Questionnaire. The development process of the short form was conducted using principal component analysis with exploratory factor analysis, and correlation and regression analyses. The validation process was done using confirmatory factor analysis and regression analysis. Based on the results, a 12-item short form was developed, retaining the conceptual framework of the European Health Literacy Survey Questionnaire. The short form was shown to have adequate psychometric properties with high reliability, good validity, a high and moderate level of correlation, and a good model fit with the independent dataset in this cross-sectional study. The short form developed in this study was demonstrated to be a valid and reliable tool to measure health literacy easily and rapidly in Turkey.