LEE- Bilgisayar Mühendisliği-Doktora

Bu koleksiyon için kalıcı URI

Gözat

Son Başvurular

Şimdi gösteriliyor 1 - 3 / 3
  • Öge
    Resilient ultra dense networks under UAV coverage for disaster management
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Bozkaya, Elif ; Canberk, Berk ; İletişim ağlarında dayanıklılık; hatalara, çevresel problemlere, teknolojiye dayalı kesintilere veya kötü niyetli saldırılara karşı, haberleşmenin işlevselliğini kabul edilebilir bir seviyede devam ettirebilmesidir. Ancak, günümüz iletişim ağları alt yapısının statik ve değişikliklere kolay adapte olamayan bir yapıda olduğu düşünüldüğünde, çok yönlü bir afet durumunda ağı yeniden düzenlemek, çok fazla zaman harcanmasına neden olmaktadır. Bir afet yönetiminde, durum değerlendirmesi, hasarlara karşı hızlı ve etkili önlem alınması, ve etkin iyileştirme mekanizmaları sunulması dayanıklı bir iletişim ağı ile mümkündür. Son yıllarda internete bağlı mobil cihaz sayısının artışıyla birlikte günümüzde aylık ortalama 17 exabytes olan global veri trafiğinin, 2021 yılında aylık ortalama 49 exabytes olması tahmin edilmektedir. Bu şartlar altında, baz istasyonları servis dışı kaldığında, günümüz mobil ağ sistemlerinde, mobil trafik akışını yönetebilecek başka yapılar bulunmamaktadır. Bu problemler, mobil haberleşme ağlarının tek bir noktadan esnek ve dinamik yönetilmemesinden kaynaklanır. Bu sorunu çözebilmek için, mobil veri trafiğinin adaptif bir şekilde yönetilmesi gerekmektedir. Son yıllarda iklimsel değişikliklerle meydana gelen afetler önlenememektedir. Bir doğal afet meydana geldiğinde, en önemli konu insan hayatlarının korunmasıdır. Böyle durumlarda, arama ve kurtarma çalışmalarının büyük oranda başarıya ulaştığı ilk 72 saat oldukça kritik bir zaman dilimidir. Diğer yandan, iletişimde ve durumsal farkındalıkta meydana gelebilecek eksiklikler, kurtarma görevlerinin etkinliğini azaltmaktadır. Örneğin, 2011 Japonya depreminden sonra, 4 gün boyunca baz istasyonlarının çoğu devre dışı kalmış ve ancak 7. günün sonunda İnternet servisi verilmeye başlanmıştır. Kurtarma ekipleri tarafından sadece ses için kullanılan uydu telefonlarının servis kalitesinde sıkıntılar yaşanmıştır. Benzer bir durum, 2010 yılında Haiti'deki deprem sonrasında da yaşanmıştır ve hasar gören servis sağlayıcı alt yapıları nedeniyle uzun süreli iletişim problemi ortaya çıkmıştır. Amerika kıtasının farklı yaşam alanlarında benzer doğa olayları her yıl tekrarlanmaktadır. Ayrıca, yaşadığımız coğrafyada Marmara depremi sonrası, iletişim ağları tamamen hasar görmüş ve kullanılamaz hale gelmiştir. Belirtilen felaket senaryolarında, mevcut kablosuz haberleşme altyapısında meydana gelen hasarlarla birlikte, altyapının kısıtlı fiziksel kaynaklarıyla veri taleplerinin karşılanması mümkün değildir. Bu maksatla, artan mobil trafik akışını ve baz istasyonlarının servis dışı kalması ile ortaya çıkan ağ yönetim sorunlarını çözmek için yeni uygulamalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu maksatla, bu çalışmada İnsansız Hava Araçlarının iletişim altyapısını desteklemek için kullanımı önerilmektedir. Servis dışı kalan baz istasyonlarının yerine havasal baz istasyonları son kullanıcılara hizmet verebilirler. Bu çalışmada amaç, felakete dayalı senaryolara karşı havasal baz istasyonları ile dayanıklı bir iletişim ağı tasarlamaktır. Dayanıklı ağ ise, afet yönetiminde havasal ağlarda meydana gelen ve iletişim ağlarını etkileyebilecek problemlere karşı iletişim ağının işlevselliğini kabul edilebilir bir seviyede devam ettirebilmesi olarak tanımlanmıştır. Bunun yanında, havasal baz istasyonların dayanıklı bir iletişim ağında kullanılması ile, havasal baz istasyonlarının iletişim ağı üzerinde olası etkileri artacaktır. En önemli problemlerden biri, havasal baz istasyonlarının uygun konumlara yerleştirilmesidir. Aksi takdirde, havasal baz istasyonlarının kapsama alanları, servis veren diğer karasal baz istasyonlarının kapsama alanları ile örtüşebilir. Böyle bir durumda, dayanıklı bir ağ elde edilmesi mümkün olmayacaktır. Özellikle, örtüşen bölgelerde bulunan son kullanıcıların hangi baz istasyonlarına tanımlanacağı ve örtüşmenin minimum düzeyde tutulacağı bir topoloji yönetimi tasarlamak oldukça önemlidir. Bunun yanında, havasal baz istasyonlarının yerleştirilmesi konusunda 3. boyutun da hesaplamalara dahil edilerek optimum yüksekliğin bulunması, dayanıklı bir ağ tasarımı için oldukça önemlidir. Dayanıklı bir ağ tasarımı için yukarıda bahsedilen problemlere ilave olarak havasal baz istasyonlarının enerji yönetiminin sağlanması, afet senaryolarının sürekliliği açısından önemlidir. Bir diğer önemli problem ise, aşırı yoğun ağlarda hizmet veren baz istasyonu sayısının fazlalığı ağın kapasitesini artırmaktadır. Bununla birlikte, baz istasyonu sayısının fazla olmasından dolayı hareketli kullanıcıların yol boyunca gerçekleştirecekleri geçiş sayısı da artmaktadır. Geçiş prosedürü kaynak ve hedef baz istasyonları arasında kontrol ve veri trafiğine ihtiyaç duymaktadır. Geçiş sıklığının artmasıyla kaynak ve hedef baz istasyonları arasındaki kontrol trafiği, kaynakların ve enerjinin daha fazla tüketilmesine neden olmaktadır. Aynı zamanda, hareketli kullanıcıların baz istasyonları arasındaki geçişlerde harcanan süreleri yani gecikmeleri artmaktadır ve bu durum kullanıcıların servis kalitesinde düşüşlere neden olmaktadır. Sonuç olarak, yukarıda belirtilen ve günümüz iletişim ağları alt yapısı için tasarlanan 2 boyutlu algoritmalar ve yöntemler, topolojiye havasal baz istasyonu dahil edildiğinde devre dışı kalacaktır. Bunun en başta gelen nedenlerinden biri, havasal baz istasyonlarının, 3 boyutlu hareketliliği ve herhangi bir yol topolojisine sınırlı kalmadan hareket edebilme kabiliyetidir. Bu tez çalışmasında, havasal baz istasyonlarının dayanıklı bir ağ tasarımında kullanılması durumunda, (i) havasal baz istasyonlarının konumlandırılması, (ii) enerji yönetimi, (iii) yol planlaması ve organizasyonu ile (iv) havasal baz istasyonları arasında gerçekleşebilecek handover (geçiş) prosedürünün yönetimi için, artan mobil veri trafiği ve dinamik topoloji değişikliklerine duyarlı, esnek ve merkezi bir yapı ile çözüm sunulmaktadır. Yazılım-tabanlı bir model ile kontrolör üzerinden havasal baz istasyonlarının yönetilmesi hedeflenmiştir. Bu kapsamda, karasal baz istasyonlarının servis dışı kaldığında bir kontrolör üzerinden gerçeklenecek fonksiyonlar ile havasal baz istasyonlarının güvenilir ve devamlı bir iletişim sağlaması için bir model önerilmiştir. Tez çalışmasının ilk kısmında, verilen bir coğrafi alanda, ihtiyaç duyulacak minimum sayıda havasal baz istasyonu sayısını tanımlayarak, 3 boyutlu konumlandırma problemi ele alınmıştır. Önerilen konumlandırma algoritması ile havasal baz istasyonlarının kapsama alanları tanımlanmış ve enerji yönetimi ile havada kalma süreleri kontrol edilmiştir. Özellikle, havasal baz istasyonlarının sınırlı kapasitede bataryaları olduğu ve havasal ağlara yeni katılan ya da ağdan ayrılan havasal baz istasyonları için ağın yeniden organize olması gerektiği düşünüldüğünde, mevcut havasal baz istasyonlarından en etkin şekilde yararlanmak oldukça önemlidir. Bu maksatla son kullanıcılara kabul edilebilir bir servis kalitesinde hizmet vermeleri için havasal baz istasyonlarının enerji yönetim mekanizmaları ile yeniden şarj edilebilmesi için ikmal istasyonlarının etkin yönetimi üzerinde bir model önerilmiştir. Havasal baz istasyonlarının değişken ve olası bağlantı kesintileri, kaynak tahsisi ve kanal planlamasında problemlere neden olmaktadır. Bu maksatla, havasal baz istasyonlarının yönetimi için ağ fonksiyonlarını yönetmek ve kritik zamanlarda, bu problemlere yönelik çözümler sunmak gerekmektedir. Özellikle, havasal baz istasyonlarında gerçek zamanlı izleme, uyarı tetikleme gibi kritik ortamlarda veri aktarımında meydana gelebilecek bir gecikme ağ fonksiyonlarının merkezi yönetimi ile gerçekleştirilebilir. Bu maksatla, tez çalışmasının son kısmında ise, havasal baz istasyonları arasında gerçekleşebilecek geçiş prosedürünün yönetimi için bir ağ mimarisinin gerçeklenmesi hedeflenmiştir. Karasal baz istasyonları için belirtilen geçişe bağlı problemler, havasal baz istasyonu kullanıldığında da geçerliliğini korumaktadır. Ek olarak, bu problem havasal baz istasyonlarının zaten kısıtlı olan kaynaklarını ve enerjilerini daha hızlı tüketmesine neden olmaktadır. Bu problemin çözümünde geçiş sıklığının ve dolayısıyla havasal baz istasyonlarının kullanıcı başına harcadığı enerjinin azaltılması için yazılım tabanlı ağ mimarisinde bir geçiş karar verme ve geçiş gerçekleştirme mekanizmaları önerilmektedir. Böylece dinamik ağ topolojilerine duyarlı, havasal baz istasyonları ile desteklenebilen ve havasal baz istasyonlarının kullanımından kaynaklanan problemleri minimize eden merkezi ve esnek bir yaklaşım önerilmiştir. ; 636993 ; Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
    Resiliency in communication networks is the maintainability of the communication functionality at acceptable levels against possible errors, environmental problems, network outage due to technological causes or malicious attacks. However, it is tremendously time-consuming to redesign the network in a versatile disaster situation considering today's static and conservative communication network infrastructures. In disaster management; assessing the situation, taking immediate and effective precautions and proposing solutions for the optimization is only possible with a robust communication network infrastructure. Additionally, in the case of base station failures, there is no infrastructure to manage the mobile traffic in today's mobile network provider systems. In order to solve this problem, mobile data traffic should be managed adaptively. In recent years, the disasters which were caused by climatic changes cannot be prevented. In case of a natural disaster, the most important thing is to save people's lives. In a situation like this, the first 72 hours is crucially important to react immediately and this can only be possible with quick and effective search and rescue activities. On the other hand, the lack of awareness and communications will vitiate these activities. For example, after the 2011 Tohoku Earthquake in Japan, most of the base stations became out-of-service and the Internet became available barely after 7 days. Also, the service quality of the satellite phones, which are used only for voice communications by the save and rescue teams had decreased. A similar situation was experienced in 2010 after the earthquake in Haiti and long-term communication problems arose due to damaged service provider infrastructures. Similar natural events in the different habitats of the American continent are repeated every year. In addition, after the Marmara Earthquake in 1999, the communication networks have become completely damaged and unusable. In such cases, the continuity of communication is important. In the mentioned disaster scenarios, it is not possible to meet the data demands with the limited physical resources of the infrastructure along with the damages in the existing wireless communication infrastructure. To this end, novel applications are needed in order to solve the network management problems in case of an unanticipated failure. Today, with the increasing use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV), many new applications are emerging in the communication sector. According to the Association for Unmanned Vehicle Systems International (AUVSI) Report, direct economic impact from the UAV industry in US is about 3.6 Billion Dollar in 2018 and is expected to exceed 5 Billion Dollar by 2025. In this thesis, UAVs are proposed to support the communication infrastructure as Aerial Base Stations (ABS) via a centralized controller to solve the problems for existing network infrastructures. ABSs have become a promising tool for post-disaster communications. ABS deployment assists terrestrial networks to minimize the disruptions caused by unexpected and temporary situations. Thus, it is aimed to design a resilient network management mechanism with ABSs. ABSs which will be located instead of the failed base stations are advantageous because they have low production and maintenance costs, they have error/damage tolerance and they can easily be controlled and located where humans have limited reach. However, because of the physical limitations with low-capacity power supplies, they have limited flying time, limited velocity and communication range. Moreover, the majority of energy consumption in aerial networks is not spent on computing or communication, but on the power required by engines and flying aerial vehicles. For all these reasons, there are various problems in the system design while trying to accomplish real-world problems and complicated duties. Therefore, in order to increase resiliency in aerial networks, a proper positioning management and a flight planning mechanism are both needed considering the relationship between ABS flight characteristics and energy consumption. Considering the stated reasons, we first focus on on-demand communication. Since on-demand communication can change over time and be hard to accurately predict, it needs to be handled in an online manner, accounting also for battery consumption constraints. This thesis presents an efficient software-based solution to operate ABSs by meeting these requirements which maximizes the number of covered users, and a scheduler which navigates and recharges ABSs in an energy-aware manner. To this end, we propose an energy-aware deployment algorithm and use an energy model to analyze the power consumption and thereby, improve the flight endurance. In addition, we evaluate a novel scheduling mechanism that efficiently manages the ABSs' operations. Our simulations indicate that our approach can significantly improve the flight endurance and user coverage. In the second part of the thesis, we consider that the continuity of the service has increased the challenge of providing satisfactory quality of service. The limited battery capacity and vertical movement with direction switching of ABSs result in frequent interruptions with additional problems related to increased interference, handover delay, and failure of the handover procedure. Therefore, the main goal is to model dynamic mobile network topology and create a scalable structure to manage possible handover procedure between ABSs. With this idea, a solution is presented in a flexible and centralized structure, which analyses the resiliency of the network and is sensitive to increased mobile data traffic and dynamic topology changes. We address the handover procedure in aerial networks by integrating a reinforcement based Q-learning framework. The proposed model enables to ABSs to learn the optimal deployment exploring a Temporal-Difference (TD) learning prediction method. Our study gives a centralized handover procedure avoiding additional overhead to the ABSs and the transition probabilities are estimated to decrease the risk of the handover failure ratio.
  • Öge
    A social navigation approach for mobile assistant robots
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2020) Kıvrak, Hasan ; Köse, Hatice ; 657666 ; Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
    Robots are becoming a part of our lives and we expect robots to act in a similar way to avoid interference with our safety and social being. Robots which are employed in human-robot interactive social areas such as malls or hospitals should benefit from a compliant navigation approach that is built upon a level of human aware and socially intelligent behavior. This compliance is more than mere avoidance and requires legible robot motion so that rational agents as humans are should understand and predict the robot motion (eliminate uncertainty in robot behavior) to adapt their motions accordingly. Furthermore, the robot requires understanding social etiquettes and rules and anticipates social/ethical interactions as much as humans. Otherwise, no matter how efficiently the robot navigates from one point to another, it will be realized as an unsocial individual because of the possibility of violating people's social zones or blocking their way. Hence, the robot behavior will be realized as inhuman-like and affect the interaction quality with the humans negatively. Mobile robots with enhanced social skills by considering to interact with humans verbally or non-verbally (e.g. sign language) should have unified trajectory planning algorithms that not only calculate the shortest path while avoiding obstacles to the defined goal while navigating, but also have human awareness not to annoy any human. A large number of researchers are currently proposing socially aware navigation approaches. It is an active research field combining navigation, perception, and social intelligence. The primary motivation of all these approaches is increasing psychological safety and comfort in human-robot interactive social environments as much as possible. ROS is the de facto standard in research robotics and offers us the ability to use multiple platforms and languages and to incorporate standard solutions to robot problems. Therefore, we first integrated the Mantaro TeleMe2 telepresence robot into the ROS ecosystem to drive the robot autonomously through the newly proposed hardware architecture. Then, the robot is made ready to provide all the necessary nodes to perform social navigation by developing Teleme2 ROS packages from scratch. Robot navigation in an unknown dynamic environment prefers to solve localization and mapping problem concurrently. As a result, the robot uses simultaneous localization and mapping(SLAM) technique to localize itself (pose estimation) and map the environment as well as our socially-aware motion planning algorithm. For online motion planning, potential fields are a common approach for static environments. This approach is first adopted as a social force model (SFM) to describe the motion of pedestrians in very crowded escape scenarios. According to this model, human behavior is affected by some forces (think of a vector field over the space) for acceleration, deceleration and directional changes. The idea behind the model makes it a good candidate for local path planning and expected to generate more human-like trajectories for the robot. That enables a robot to imitate the comprehensibility of the inner dynamics of human motion efficiently dependent on its motion constraints. SFM-based motion planner is computationally light which is appropriate in an uncertain dynamic environment to re-plan frequently. The algorithm does not directly find a collision-free path for the robot. The technique outputs the desired acceleration vector through the dynamic interactions of the robot at each time step and integrates the acceleration into its motion in order to obtain the collision-free path. At every point in time, the robot looks at the resultant total force at the point and imposes/applies as a control law to determine the direction of travel and speed. SFM may be a good choice since we don't need to enforce that the robot exactly follows a reference path, but instead stays within limits guaranteeing people's safety and comfort. In the thesis, we propose a social navigation system under unknown environments by integrating SFM and SLAM. Except for SFM computational time efficiency, the application of conventional SFM to social robot navigation problems present shortcomings and limitations. One problem of the integration of two technologies is the noise of SLAM that causes undesired navigation of the social force model. We introduce the idea of multi-level mapping to filter the noise within reasonable computational cost. The other problem is that the robot may oscillate because it has no incentive not to do so due to sudden changes in force lengths, discontinues at some points and sensor noise. To this end, one solution is to ensure smoothing by constraining the change in forces. That way, you impose continuity in the steering. In addition, SFM-based local motion planner is used with A* global planner not to be stuck on local minima situations. The whole plan is not directly assigned to the robot since the global path has too many grid nodes and it is infeasible to follow the path in such a dynamic human uncertain environment. Therefore, the key path points of the global path are extracted by proposed subgoals selection algorithm. Extracted points are incrementally passed to the robot for smooth and legible robot navigation behavior. Finally, we conduct simulation and user experiments as well as evaluate the effect of the proposed idea. We verify the results in real environments as simulation environments have limitations with quantitative and qualitative evaluations. This study has been developed as a part of TUBITAK project 118E214. In the future, we will continue to develop the study further, for the social navigation of assistive robots in crowded environments such as hospitals and schools in accordance with the safety and social distance rules.
  • Öge
    Face recognition and person re-identification for person recognition
    ( 2020) Başaran, Emrah ; Kamaşak, Mustafa Ersel ; Gökmen, MUhittin ; 629137 ; Bilgisayar Mühendisliği ; Computer Engineering
    Yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması (KYT) uygulamalarına, bireysel ve toplumsal güvenlik, adli vakalar ve eğlence başta olmak üzere, birçok farklı alanda ihtiyaç duyulmaktadır. Yüz görüntüleri, kişi teşhisi için, zengin ve oldukça ayırt edici özellikler barındırmaktadır. Bunun yanında, yüz görüntülerinin temas ve iş birliği olmaksızın elde edilebilir olması, yüz tanıma uygulamalarının, iris ve parmak izi gibi diğer biyometrik tanımlayıcıları kullanan uygulamalara göre daha geniş bir uygulama sahasına sahip olmasına sebep olmaktadır. KYT probleminde ise, biyometrik tanımlayıcılardan ziyade, tüm vücut görüntüleri kullanılmaktadır. Bu problemde, temel olarak, farklı kameralar tarafından kaydedilen kişi görüntülerinin eşleştirilmesine çalışılmaktadır. Yüz görüntülerinin elde edilemediği veya görüntülerin yüz tanıma yapılabilecek seviyede kaliteye sahip olmaması gibi durumlarda, KYT, kişi teşhisi için önemli bir yöntemdir. Tez kapsamında, öncelikle, kişi teşhisi için son derece önemli olan yüz tanıma problemi ele alınmaktadır. Daha sonra, KYT problem için özgün yöntemler önerilmektedir. Bu çalışmada, KYT problemi iki farklı şekilde incelenmektedir. Bunun sebebi, KYT için en önemli ipuçlarını barındıran renk bilgisinin zayıf aydınlatılmış veya karanlık ortamlarda kaydedilen görüntülerden elde edilemediği zaman, KYT' nin farklılaşması ve daha da zorlu bir problem haline gelmesidir. Gerçekleştirilen çalışmaların ilkinde, görünür etki alanında elde edilen RGB görüntüler kullanılmaktadır. İkincisinde ise, RGB görüntüler ile birlikte kızılötesi görüntülerde kullanılarak karşıt etki alanında KYT problemi incelenmektedir. Bilimsel yazında gerçekleştirilen çalışmalarda, yüz tanıma problemi, genel olarak kimlik saptama ve kimlik doğrulama olmak üzere iki farklı şekilde ele alınmaktadır. Hem saptama hem de doğrulama için geliştirilen yüz tanıma sistemlerinin en önemli kısmı ise, yüz görüntüleri için betimleyicilerin nasıl oluşturulacağıdır. Yüz tanıma performansı, büyük oranda bu betimleyicilerin kalitesine bağlıdır. Bu tezin yüz tanıma problemi ile ilgili olan bölümünde, güçlü betimleyiciler elde edebilmek için, temel olarak yerel Zernike momentleri (YZM) kullanılarak geliştirilen gözetimsiz öznitelik çıkarma yöntemleri önerilmektedir. İlk olarak, bütünsel yüz görüntülerinden öznitelik çıkarımı üzerine odaklanılmıştır. Geliştirilen yöntemde, iki farklı şekilde yerel öznitelikler açığa çıkarılmaktadır. İlkinde, art arda iki kez uygulanan YZM dönüşümü sonucunda elde edilen karmaşık örüntü haritaları üzerinde faz-genlik histogramları (FGH) oluşturulmaktadır. İkincisinde ise, gri seviye histogramlar kullanılmaktadır. Bu histogramlar, yerel Xor operatörü ile YZM örüntü haritalarının kodlanması sonucunda üretilen gri seviye görüntüler üzerinde oluşturulmaktadır. Hem FGH' ler hem de gri seviye histogramlar, alt bölgelere ayrılmış bütünsel yüz görüntülerinin alt bölgelerinde ayrı ayrı hesaplanmaktadır. Ardından, her bir örüntü haritasından elde edilen tüm histogramlar art arda birleştirilerek öznitelik vektörleri oluşturulmaktadır. Son aşamada ise, bu vektörlerin boyutları indirgenmektedir. Önerilen yöntemde, boyut indirgeme işlemi için, Beyazlatılmış Temel Bileşenler Analizi (BTBA) kullanılmakta ve blok tabanlı bir yöntem izlenmektedir. Öncelikle, alt bölgeler bir araya getirilerek bloklar oluşturulmaktadır ve ardından bu bloklardan elde edilen öznitelik vektörlerinin boyutları ayrı ayrı indirgenmektedir. Kullanılan bu yöntemlerin yüz tanıma performansı üzerindeki etkileri ve elde edilen başarılar, Face Recognition Technology (FERET) veriseti kullanılarak ortaya konmuştur. Tez kapsamında gerçekleştirilen yüz tanıma ile ilgili çalışmaların ikinci bölümünde ise, öznitelik çıkarımının nirengi noktaları etrafında gerçekleştirildiği başka bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntemde, nirengi noktaları etrafından yamalar çıkarılmaktadır ve öznitelik vektörlerinde kullanılan FGH' ler bu yamaların alt bölgelerinde hesaplanmaktadır. Yüz görüntülerinin hem yerel hem de bütünsel bilgilerini içeren öznitelikler elde etmek amacıyla, yöntem içerisinde bir görüntü piramidi kullanılmaktadır. Piramit içerisindeki görüntülerin YZM örüntü haritalarından ayrı ayrı öznitelikler çıkarılarak çok ölçekli betimleyiciler elde edilmektedir. Ardından, görüntü piramidinden elde edilen öznitelikler art arda birleştirilerek, her bir nirengi noktası için ayrı bir öznitelik vektörü oluşturulmaktadır. Son aşamada ise, vektörlerin boyutları, BTBA kullanılarak ayrı ayrı indirgenmektedir. Önerilen yöntemin performansını test etmek amacıyla, FERET, Labeled Faces in the Wild (LFW) ve Surveillance Cameras Face (SCface) verisetleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin aydınlatma, yüz ifadesi ve poz gibi değişikliklere karşı dayanıklı olduğunu ortaya koymaktadır. Bunun yanında, yöntemin, kontrolsüz ortamlarda veya kızılötesi tayfta elde edilen düşük çözünürlüklü yüz görüntüleri üzerindeki başarısı da gösterilmektedir. Kişilerin yeniden tanınması (KYT) problemi, arka plan dağınıklığı, poz, aydınlatma ve kamera bakış açısı değişimleri gibi faktörlerden dolayı oldukça zorlu bir iştir. Bu unsurlar, güçlü ve aynı zamanda ayırt edici öznitelikler çıkarma sürecini ciddi oranda etkileyerek, farklı kişilerin başarılı bir şekilde ayırt edilmesini zorlaştırmaktadırlar. Son yıllarda, KYT üzerinde gerçekleştirilen çalışmaların büyük bir çoğunluğu, bahsedilen unsurlar ile başa çıkabilecek yöntemler geliştirmek için, derin öğrenme yöntemlerinden yararlanmaktadır. Genel olarak bu çalışmalarda, kişi görüntüleri için öğrenilen gösterimlerin kalitesi, vücut parçalarından yerel öznitelikler çıkarılarak artırılmaya çalışılmaktadır. Vücut parçaları ise, sınırlayıcı kutu tespit etme yöntemleri ile tespit edilmektedir. Bu tezde, KYT problemi için, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak geliştirilen bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntemde, diğer çalışmalarda olduğu gibi, vücut parçalarından yerel öznitelikler elde edilmektedir. Fakat, parçalar tespit edilirken, sınırlayıcı kutular yerine anlamsal ayrıştırma kullanılmaktadır. Vücut görüntülerinin anlamsal olarak ayrıştırılması, piksel seviyesindeki doğruluğu ve rastgele sınırları modelleyebilmesi nedeniyle, sınırlayıcı kutu tespit etme yöntemine göre doğal olarak daha iyi bir alternatif olmaktadır. Önerilen yöntemde, anlamsal ayrıştırma KYT problemi için etkin bir şekilde kullanılarak, deneylerin yapıldığı verisetleri üzerinde bilinen en yüksek performansa ulaşılmaktadır. Anlamsal bölütlemenin yanı sıra, Inception ve ResNet gibi yaygın olarak kullanılan derin öğrenme mimarilerinin KYT problemi için daha verimli bir şekilde eğitilmesini sağlayan bir eğitim yöntemi de önerilmektedir. Yöntemlerin başarısı, Market-1501, CUHK03 DukeMTMC-reID verisetleri üzerinde gerçekleştirilen deneyler ile gösterilmektedir. Bu tez kapsamında gerçekleştirilen diğer bir çalışma ise, görünür-kızılötesi karşıt etki alanında KYT (GK-KYT) problemidir. GK-KYT problemi, zayıf aydınlatılmış veya karanlık ortamlarda gözetim işleminin gerçekleştirilebilmesi için son derece önemlidir. Son yıllarda, görünür etki alanında gerçekleştirilen birçok KYT çalışması bulunmaktadır. Buna karşın, bilimsel yazında, GK-KYT ile ilgili çok az sayıda çalışma gerçekleştirilmiştir. KYT' de var olan poz/aydınlanma değişimleri, arkaplan karmaşası ve kapanma gibi zorluklara ek olarak kızılötesi görüntülerde renk bilgisinin olmaması, GK-KYT' yi daha zorlu bir problem haline getirmektedir. Sonuç olarak, GK-KYT sistemlerinin performansı tipik olarak KYT sistemlerinden daha düşüktür. Bu tezde, GK-KYT' nin performansını iyileştirmek için 4 akışlı bir yöntem önerilmektedir. KYT ile ilgili gerçekleştirilen çalışmalarda olduğu gibi, GK-KYT için de derin öğrenme tekniklerinden yararlanılmıştır. Önerilen yöntemin her bir akışında, giriş görüntülerinin farklı bir gösterimi kullanılarak ayrı bir derin evrişimli sinir ağ (DESA) eğitilmektedir. Bu şekilde, her bir akıştaki DESA modelinin farklı ve aynı zamanda tamamlayıcı öznitelikler öğrenmesi amaçlanmaktadır. Yöntemin ilk akışında, gri-seviye ve kızılötesi giriş görüntüleri kullanılarak bir DESA modeli eğitilmektedir. İkinci akıştaki giriş görüntüleri ise, RGB görüntüler ve kızılötesi kanalın tekrarlanmasıyla oluşturulan 3-kanallı kızılötesi görüntülerdir. Diğer iki akışta ise, giriş görüntüsü olarak, YZM dönüşümü ile elde edilen yerel örüntü haritaları kullanılmaktadır. Bu örüntü haritaları, üçüncü akışta, gri-seviye ve kızılötesi görüntülerden, son akışta ise, RGB ve 3-kanallı kızılötesi görüntülerden elde edilmektedir. Son adımda ise, bilimsel yazında önerilen bir yeniden sıralama algoritmalası kullanılarak görüntüler arasındaki uzaklık hesaplanmaktadır. SYSU-MM01 ve RegDB verisetleri üzerinde gerçekleştirilen deneyler ile, önerilen yöntemin başarısı ortaya konmuştur.