İlgiye Dayalı Gerçek Zamanlı Robot-Video Kodlama Ve İletimi



Yüklə 181,95 Kb.
səhifə7/7
tarix17.10.2017
ölçüsü181,95 Kb.
#5367
1   2   3   4   5   6   7

Duraksız Video İşleme:


İnternet üzerinden gerçek zamanlı video iletimi için Internet Protokolü (IP) üzeri User Datagram Protokolü (UDP) üzerinden çalışan Real-time Transport Protokolü (RTP) , oturum kurulumu ve kontrolü için de Real Time Session Protokol (RTSP) kullanılmaktadır. RTSP ve H.263 kodlamasını destekleyen herhangi bir istemci, video sunucusuna adresini kullanarak istediği an APES’in o andaki görsel sistemini izleyebilir. Böylece aynı anda birden fazla kullanıcının bağlanıp kodlanmış video akımını alması sağlanır. Sadece yetki verilen bir kullanıcıya da bir JAVA uygulaması ile robotun kontrolünü sağlayabileceği bir ara yüz sağlanır.

APES üzerinde çalışan bu yazılım JAVA sunucusundan gelen komut ve bilgilere göre imge yakalama, imge isleme, motor ve hareket kontrolü gibi birincil işlemleri gerçekleştiren Visual C++ tabanlı bir uygulamadır. İmge işleme işlemler için Matrox MIL 7. kütüphanesinden yararlanmakta, motor kontrolleri için ise paralel porttan sürülen yardımcı bir ek sistem kullanılmaktadır. Kamera kontrolleri ise RS-232 seri portundan yapılmaktadır. Aşağıda insan yüzünün ilgi olarak tanımlandığındaki web arayüzünün çıktısını gorebilirsiniz:



Şekil 11:APES uzaktan kontrol kullanıcı ara yüzü

Duraksız Video İletimi
APES’in üzerindeki kameralardan yakalanan video çerçevelerinin İnternet üzerinden duraksız video iletimini beş ana kısımda toplayabiliriz. Bunlar i.) Ham çerçeve yakalayıcısı, ii.) Ön işleme modülü, iii.) Dodlayıcı, iv.) Duraksız video sunucusu, ve v.) Kod-çözücüdür. Bunların ilk üçü APES üzerinde çalışmak zorundadır. Duraksız video sunucusu ise APES üzerinde veya işlemci gücü yüksek herhangi bir vekil bilgisayarda çalışabilir. Son olarak kullanıcı bilgisayar üzerinde de duraksız video oturumunu başlatacak bir modül ve kodlanmış video akımını çözecek kod-çözücüye ihtiyacı vardır. Ham çerçeve yakalayıcısı, APES üzerindeki kameralardan Matrox Meteor-II PCI arabirimini kullanarak RGB veya YUV formatında, istenilen çözünürlük ve çerçeve hızında gerçek zamanlı ham çerçeve yakalanmasını sağlar. Bu çalışmada yoğunlaşmış (packed) RGB formatında, 384x288 ebatlarında ve 20 çerçeve/sn hızı ile imge dizinlerini oluşmaktadır. İkinci modül ise çerçeve ön işleme birimidir. Seçici ilgi alanına göre ön işleme yapılan bu birimde amaç düşük bant genişliğinde bile verimli bir şekilde gerçek zamanlı video iletimi yapabilmektir. Çalışmamızda kullanılan ön-işleme modülüne ait ayrıntılı bilgiler [40]’de verilmektedir. Ham çerçeveleri herhangi bir işleme tabi tutmaksızın iletilirse, 3x384x288x20x8 = 50,625 megabit/sn’lik bir bant genişliği gerekmektedir. Ancak böyle bir durumda APES’in gerçek-zamanlı imge aktarımına imkan tanımayacaktır. Gerekli olan bant genişliği düşürmek amacı ile H.263 tabanlı Real kodlayıcısını kullanılmaktadır.. Bu kodlayıcı farklı bant genişliğine sahip kullanıcıların farklı kalitelerde bağlanabilmesi imkan tanımaktadır.. Böylece oturum anındaki herhangi bir bant-genişliği probleminde bile video sunucusu otomatik olarak daha düşük kalitede kodlanmış video katarına dönebilir.
Kodlanmış video, belirlenmiş bir duraksız video sunucusunda kullanıcılara iletilmeye hazır bir şekilde durmaktadır. RTSP protokolü yardımı ile herhangi bir kullanıcı, video sunucusuyla oturum üzerinde anlaşıp sunucudan kullanıcıya doğru IP üzeri UDP üzeri RTP ile duraksız video akımı başlatır. RTSP protokolünün video akımını durdurma, yeniden başlatma ve oturumu kapatma gibi fonksiyonları da mevcuttur.
Bu çalışmamız sonucunda bulunduğu ortamı seçici ilgiye dayalı olarak algılayan APES robotuna İnternet üzerinden erişimi ve denetimi sağlayacak bir sistem geliştirilmiştir. Java ile yazılmış olan istemci ve sunucu parçalardan oluşan haberleşme sistemi sayesinde hem İnternet üzerinden daha kolay veri aktarımı yapılması sağlanmıştır, hem de sistem kullanıcı bilgisayarından bağımsız hale getirilmiştir. Sunucu ile kullanıcı arasındaki çift yönlü iletişim bulunmaktadır. Sunucu, kullanıcıdan aldığı komutlar doğrultusunda yapılması gereken işleri, “Temel APES yazılım birimi” ne aktarmaktadır. Böylece kullanıcı, APES’e verdiği komutlar uygulanırken ayni zamanda APES’in kameralarından o anki görüntüleri de seyredebilmektedir. Ayrıca başka kullanıcılar da aynı şekilde sistem çalışırken anlık görüntüleri kendi bilgisayarlarından seyredebilmektedir.

3.3Başarımlar

APES’in başarımları, doğruluğu yapılan tez çalışmaları, uluslararası ve ulusal yayınlar ile belgelenmiş olup, aşağıda bunların listesi verilmektedir:


Doktora tezleri:


    • Ç. Soyer. “A Model of Active and Attentive Vision”, (Prof. Dr. Yorgo İstefanopulos ek danışman olarak). Ph.D. Tezi, 2002.

Master tezleri:




  • G. Çakıroğlu. “Complex Attentional Sequences in Selective Perception”, M.S. Tezi, 2003.




  • Çağatay Soyer. “Biologically Motivated Vision”, M.S. Thesis, 1995 (Prof. Dr. Yorgo İstefanopulos as co-advisor).

Dergi Makaleleri




  1. Soyer, Ç., H.I. Bozma, Y. Istefanopulos. ‘Attentional Sequence Based Recognition: Markovian and Evidential Reasoning’, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part B: Cybernetics, V 33, No 6, pp: 937-950, December 2003.

  2. Bozma, H.I., G. Çakıroğlu, Ç. Soyer. “Biologically Inspired Cartesian and Non-Cartesian Filters for Attentional Sequences”, Pattern Recognition Letters (SCI), Vol. 24/9-10, pp 1261 – 1274 , June 2003 .

Sunulmuş Dergi Makaleleri




  1. Soyer, Ç., H.I. Bozma. “APES – Biologically Motivated Attentive Robot”, Autonomous Robots(SCI) Eylül 2002’de sunulmuş ve şartlı kabul olmuştur.

Uluslararası Konferans Tebliğleri




  1. Çakıroğlu, G. and H.I. Bozma. “Dynamic Integration for Scene Recognition Using Complex Attentional Sequences”. Intelligent Autonomous Systems 8, pp:21-28, 10-13 March 2004, Netherlands.

  2. Soyer, Ç., H.I. Bozma and Y. Istefanopulos, “APES – Actively Perceiving Robot”, Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Robots and Systems, Switzerland, pp:116-121, October 2002.

  3. Soyer, Ç., H.I. Bozma and Y. Istefanopulos, “A New Memory Model for Selective Perception Systems”, Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Robots and Systems, pp:2304-2309, Japan October 2000.

  4. Soyer, Ç., H.I. Bozma. “Further Experiments in Classification of Attentional Sequences: Combining Instantaneous and Temporal Evidence”, Proceedings of 8th International Conference on Advanced Robotics, pp: 991-998, July 7-9 1997.

  5. Soyer, Ç., H.I. Bozma and Y. İstefanopulos. “A Mobile Robot with a Biologically Motivated Vision System “, Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and System, Osaka, Japan 1996

Sunulmuş Uluslararası Konferans Tebliğleri




  • Dikici, Ç., R. Civanlar, I. Bozma, “Fovea based Coding for Video Streaming”, International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR 2004), Porto 2004 .

Ulusal Konferans Tebliğleri




  1. Çakıroğlu, G. , H.I. Bozma. “Seçici Algılamada Karmaşık Odaklama Dizilerinin Kullanımı”, 11. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, ss:180-183, Haziran 2003. (Bu tebliğ bu konferans çerçevesinde en başarılı ve orijinal tebliğlere verilen En iyi Makale ve Alper Atalay ödüllerini almıştır.)

  2. Dikici, Ç., H.I. Bozma, R. Civanlar, U.A. Alp, H. Ayaz, M. Karadeniz. “Ilgiye Dayali Gerçek Zamanlı Robot-Video Kodlama ve İletimi”, 11. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, ss:75-78, Haziran 2003.

  3. Alp, U., H. Ayaz, M. Karadeniz, Ç. Dikici, H.I. Bozma. “İnternet Üzerinden Uzaktan Robot Erişimi”, 11. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, ss: 540-543, Haziran 2003.

  4. Soyer, Ç., H.I. Bozma. “İlgi Dizinlerinin Destek Fonksiyonlarıyla Modellenmesi ve Sınıflandırılması”, Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı Bildiriler Kitabı , pp: 26-30, Istanbul 1998.


Bitirme Projeleri



  • Candemir Tarım,ME 492 Bitirme Projesi. “APES Kafa Eğme ve Döndürme Mekanizması”, (Danışman: Yard.Doç. Dr. Emre Aksan, Prof. Dr. Işıl Bozma)


3.4Destekler


Bu projenin kuramsal araştırmaları, yöntemsel geliştirmeleri ve donanımsal gerçeklenmesi, aşağıda sunulan Boğaziçi Üniversitesi ve DPT destekli projeler çerçevesinde yapılan araştırma projeleri ile doğrudan veya dolaylı olarak desteklenmiştir.


  • Proje başlığı: “Dikkatli Otonom Sistemler ”, 2002. Destekleyen kuruluş: Boğaziçi Universitesi Bilimsel Araştırma Projeleri, Destek miktarı: 23,000$




  • Proje başlığı: “Seçici Algılama için Hafıza Modelleri ”, 2001-2002. Destekleyen kuruluş: Boğaziçi Universitesi Araştırma Fonu; Destek miktarı: 6560$.




  • Proje başlığı: “Yapay Potensiyel İşlevleri ile Hızlı Tanıma”, 1999-2000. Destekleyen kuruluş: Boğaziçi Universitesi Araştırma Fonu; Destek miktarı: 4,333$.




  • Proje başlığı: “Seçici Algılama Bazlı Görsel Servolama”, BÜ AF 96A0236; 1996-1997. Destekleyen kuruluş: Boğaziçi Universitesi Araştırma Fonu, Destek miktarı: 240,000,000 T.L.(3000$)




  • Proje başlığı: “A visual servomechanism based on selective attention”, BÜ AF 95A0228; 1995-1996. Destekleyen kuruluş: Boğaziçi Universitesi Araştırma Fonu;170,000,000 T.L. (3400$)




  • Proje başlığı: “Akıllı Sistemler Araştırma ve Geliştirme ”, 1994-1997. Destekleyen kuruluş: DPT; 5,000,000,000 T.L. (100,000$)




  • Proje Başlığı: “Model-Tabanlı Nesne Tanıma”, 93HA0230; 1993-1994. Destekleyen kuruluş: Boğaziçi Universitesi Araştırma Fonu; 125,000,000 T.L. (11,364$)


Ayrıca, 3S Elektronik ve Otomasyon Şirketi elektronik ve mekanik sarf malzemeleri gibi harcamalarımıza destek vermiştir.


4BULUŞUN TİCARİ BAŞARISI



Burada amaç, buluşun yarattığı ticari başarıyı değerlendirmektir.

4.1Buluş ve Yeni Pazarlar


APES özgün görme sistemi ile fabrika otomasyonu, servis robotları (örneğin müze robotları) ve askeri uygulamalar için iyi bir potensiyel oluşturduğuna inanmaktayız. Dünya’da bu konularda, gittikçe gelişen bir robot endüstrisi olduğu gözlenmektedir. Genel beklenti, önümüzdeki 50 yıl içinde kişisel robotların kişisel bilgisayarların yerini alacağı şeklindedir. Ayrıca üzerindeki video iletim teknolojisi uzaktan izleme ve erişim uygulamaları (güvenlik, Internet üzerinden erişim) için son derece uygundur. Ancak, APES’teki çalışmalar AR-GE’nin daha çok AR tarafına odaklanmışlardır ve yapılan geliştirmeler bu teknolojilerin uygulanabilirliğinin fizibiletisini göstermek amacı ile yapılmıştır. Bu teknolojilerin, yukarıda tanımlanan sektörlerde bizzat pazarlanan ürünler haline getirilmesi ancak ticari bir kuruluş bünyesinde yapılabileceğinden ve projenin Akıllı Sistemler Laboratuvarı çerçevesinde yapıldığından, henüz şimdilik bu tür bir pazar oluşturmak etkinliği yapılmamıştır.
Bizim açımızdan APES’in çok yararlı hususları olmuştur:


    1. Yurtdışındaki firmalardan, benzer robot platformlarını (görsel algılama sistemleri hariç) satın almak mümkündür. Ancak maliyet olarak, bu tür sistemlerin maliyeti APES’in maliyetimize göre hayli fazladır.

    2. Alınan sistemlerin iç işleyişi ve esnekliği genelde kullanıcının erişimine ve değiştirmesine izin vermemektedir. Bu da yeni yöntem ve algoritmaların denenmesinde önemli kısıtlayıcı bir faktör olarak karşımıza çıkmaktadır. Halbuki APES’in her yönü ile kendi tasarımımız olması nedeni ile, her türlü erişim ve değişime açık bir mimarisi vardır.

    3. APES’in tasarımı ve gerçekleştirilmesi birçok yan tasarım ve gerçekleştirme gerektirmiş ve dolayısı ile bu alanlarda Türkiye’ye bazı teknoloji uygulamalarının gerçekleşmesine neden olmuştur. APES’in kafasını oluşturan eğme-dönme mekanizması ve motor sürücü kartı bunun iki örneğidir.

      1. Eğme-dönme mekanizmaları: Türkiye’de sektörde satılan eğme-dönme mekanizmalarının çoğu ithal olup, pahalı maliyetlerle kullanıcıya sunulmaktadır. Bu tür mekanizmalar özellikle güvenlik uygulamaları için hayli yoğun talebi olan ürünlerdir. Halbuki biz, Makine Mühendisliği ile ortak olarak yürütülen bir proje ile bu tür bir mekanizma prototipi tasarımlayıp, bir özel firma desteği ile son derece ucuz maliyetlerle üretebildik.

      2. Motor sürücü kartı:


4.2Buluşa Yönelik Pazar Dayanak Gerekçeleri



APES robotu tasarım açısından bakıldığında toplumun geneline hitap edebilecek her türlü çalışmada rol alabilecek şekilde tasarlanmıştır ve belirli bir alan hedef alınmamıştır. Örneğin kurtarma robotu olarak düşünüldüğünde, doğal afet, kaza gibi durumlarda ihtiyaç duyulan arama kurtarma yeteneklerine özgü özellikler de eklenerek bu alanda kullanılabilecek bir ürüne dönüştürülebilir. Diğer bir taraftan müze, hava alanı gibi insanlara hizmet edilebilecek her noktada yardımcı robotlara ihtiyaç bulunabilmektedir. Bu açıdan bakıldığında da APES robotunun bu alanlarda eğitilip geliştirilmesi ile faydalı olabileceğini ve maliyet – performans açısından verimli olabileceğini düşünüyoruz.

4.3Tanıtım

APES’in yenilikçi hususları sunulan makale ve konferans tebliğleri ile bilimsel ve akademik olarak tanıtılmıştır. Ancak endüstriyel pazarda tanıtılması için bir çalışma yapılmamıştır. Üniversitemizde üniversite-sanayi işbirliğinin arttırılmasına yönelik çok yoğun çalışmalar olmasına rağmen, maalesef bizim Akıllı Sistemler Laboratuvarı çerçevesinde yapmış olduğumuz AR-GE çalışmalarını tanıtma faaliyetlerimiz çok kısıtlı kalmıştır. TESID’in düzenlemiş olduğu Elektronikte Buluşçuluk Ödülü yarışmasına katılarak, bu yarışmanın bu projemizin tanıtımında önemli bir rol oynayabileceğini umut etmekteyiz.



5Kaynakça





  1. Gallant, J.L. and D.C.Van Essen and H.C. Nothdurft “Two-Dimensional and Three Dimensional Texture Processing in Visual Cortex of the Macaque Monkey”, In Early Vision and Beyond, Editors : T.V. Papathomas, C.Chubb, A. Gorea and E. Kowler, pp: 89 – 98, MIT Press, 1995

  2. Gallant, J. L., C.E. Connor, S. Rakshit, J.W. Lewis, and D.C. Van Essen, “Neural Responses to Polar, Hyperbolic, and Cartesian Gratings in Area V4 of the Macaque Monkey”, Journal of Neurophysiology, Vol. 76, No.4, pp:2718-2739, 1996.

  3. Bozma, H.I. , G. Çakıroğlu, Ç. Soyer. ‘Biologically Inspired Cartesian and Non-Cartesian Filters for Attentional Sequences‘, Pattern Recognition Letters , Vol 24/9-10, pp 1261 – 1274 , June 2003 .

  4. Soyer, Ç. , H.I. Bozma and Y. Istefanopulos, ‘APES – Actively Perceiving Robot’, Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Robots and Syst., Switzerland, pp:116-121, Oct 2002.

  5. Ballard, H.D., Brown, C.M., : Principles of Animate Vision. CVIP : Image Understanding, 56(1),July 1992.

  6. Ballard, D.H. Animate Vision. Artificial Intelligence, 48: 57-86, 1991.

  7. Motter, B.C. and E.J. Belky. “The Zone of Focal Attention During Active Visual Search”. Vision Research, Vol. 38, No.7, and pp: 1007-1002, 1998.

  8. Koch, C. and L. Itti. “ A Saliency-Based Search Mechanism for Overt and Covert Shifts of Visual Attention”, Vision Research, 2000.

  9. Sheingberg, D.L., Logothetis, N.K., Noticing Familiar Objects in Real World Scenes: The Role of Temporal Cortical Neurons in Natural Vision. The Journal of Neuroscience, 21(4): 1340-1350, February 15, 2001.

  10. Stark, L. and S.R. Ellis. “Scanpaths Revisited: Cognitive Models Direct Active Looking”, In Eye Movements: Cognition and Visual Perception. Editors: Fisher, Monty and Senders. pp: 193-226, Erlbaum, NJ, 1981.

  11. Tagare, H., K. Toyama, J. Wang. “A maximum likelihood strategy for directing attention during visual search”, IEEE Trans. on PAMI, V 23, No: 5, pp: 490-500, May 2001.

  12. Treisman, A., and G. Gelade. A Feature Integration Theory of Attention. Cog. Psychol. 12, pp: 97-136, 1980.

  13. ITU-T Recommendation H.263 “Video coding for low bit rate communication.” Mar.1996

  14. ITU-T Recommendation H.263 Version 2(H263+) “Video coding for low bit rate communication.” Jan.1998.

  15. G. Cote, F. Kossentini, “Optimal intra coding of blocks for robust video communication over the Internet” Signal Processing:Image Communication 15 (1,2) September 1999

  16. K. Wiebe, A.Basu, “Improving image and video transmission quality over ATM with foveal priorization and priority dithering” Pattern Recognition Letters 22, 2001

  17. D. Comaniciu, F. Berton, V. Ramesh, “Adaptive Resolution System for Distiributed Surveillance”, Real Time Imaging 8, 2002.

  18. R. Frederick, H. Schulzrinne, S. Casner, V. Jacobson, “RTP:transport protocol for real-time applications, RFC 1889” January 1996, http://www.faqs.org/rfcs/rfc1889.html

  19. .Ballard, D.H. Animate Vision. Artificial Intelligence, 48: 57-86, 1991.

  20. Ballard, D.H. and C.M.Brown. Principles of Animate Vision. CVIP: Image Understanding, 56(1), July 1992

  21. Koch, C. and L. Itti. “ A Saliency-Based Search Mechanism for Overt and Covert Shifts of Visual Attention”, Vision Research, 2000.

  22. Akins, K. editor, Perception, pages 290-316. Oxford University Press, 1996.

  23. Kowler, E. editor. Eye Movements and Their Role in Visual and Cognitive Processes, Elsevier, 1990.

  24. Kowler, E. Eye movements. In S.M.Kosslyn, D.N. Osherson, editors, Visual Cognition, pages 215-266. MIT Press, 1995.

  25. Soyer,Ç., H.I.Bozma, Y.Istefanopulos, “A mobile robot with a biologically motivated active vision system”, Proceedings of IEEE RSC International Conf. On Intelligent Robots and Systems, pp: 680-687, 1996.

  26. Soyer, Ç., H.I.Bozma, Y.Istefanopulos, “A New Memory Model for Selective Perception Systems”. Proceedings of IEEE RSC International Conf. On Intelligent Robots and System. IROS, , 2000.

  27. Soyer, Ç., H.I. Bozma, Y. Istefanopulos. ‘Attentional Sequence Based Recognition: Markovian and Evidential Reasoning’, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part B: Cybernetics, V 33, No 6, pp: 937-950, December 2003.

  28. Alp, U.A., H. Ayaz, M. Karadeniz, Ç. Dikici, I. Bozma.”Internet Üzerinden Uzaktan Robot Erişimi”, SIU 2003, Istanbul, 2003.

  29. T.H. Reeves, J.A. Robinson, “Rate Control of Foveated MPEG Video” , CCECE 97

  30. Akins, K. editor, Perception, pages 290-3 Oxford University Press, 1996.

  31. Kowler, E. editor. Eye Movements and Their Role in Visual and Cognitive Processes, Elsevier,1990.

  32. Kowler, E. Eye movements. In S.M.Kosslyn, D.N. Osherson, editors, Visual Cognition, pages 2 5-266. MIT Press, 1995.

  33. Ballard, D.H. Animate Vision. Artificial Intelligence, 48: 57-86, 1991 .

  34. Ballard, D.H. and C.M.Brown. Principles of Animate Vision. CVIP: Image Understanding,,56(1 ), July 1992

  35. Koch, C. and L. Itti. “ A Saliency-Based Search Mechanism for Overt and Covert Shifts of Visual Attention”, Vision Research, 2000.

  36. Soyer,Ç., H.I.Bozma, Y.Istefanopulos, “A mobile robot with a biologically motivated active vision system”, Proceedings of IEEE RSC International Conf. On Intelligent Robots and Systems, pp: 680-687, 1996.

  37. K. Wiebe, A.Basu, “Improving image and video transmission quality over ATM with foveal priorization and priority dithering” Pattern Recognition Letters 22, 2001

  38. D. Comaniciu, F. Berton, V. Ramesh, “Adaptive Resolution System for Distiributed Surveillance”, Real Time Imaging 8, 2002.

  39. R. Andrew McCallum. Learning with Incomplete Selective Perception (1993)

  40. Ç. Dikici, I. Bozma, R. Civanlar, U.A. Alp, H. Ayaz, M. Karadeniz,.” İlgiye Dayalı Gerçek Zamanlı Robot-Video Kodlama Ve İletimi”, SIU 2003, Istanbul, 2003.

  41. A. Malinowski, T. Konetski, B. Davis, D. Schertz, “Web-Controlled Robotic Manipulator using Java and Client-Server Architecture”,IEEE 1999

  42. T. M. Chen, Ren C. Lou “Remote Supervisory control of an Autonomous Mobile Robot via World Wide Web” ISIE 97 Portugal

  43. D. Schulz, W. Burgard, D. Fox, S. Thrun, A. B. Cremers, “Web Interfaces for Mobile Robots in Public Places”, IEEE Robotics & Automation Magazine, March 2000

  44. Paulos, E. , J. Canny. Delivering Real Reality to the World Wide Web, Proceedings of the 1996 IEEE Int. Conf. On Robotics and Automation, pp: 1694-1699, 1995.

  45. Goldberg, K., M. Mascha, S. Genther, N. Rothenberg, C: Sutter, J. Wiegley.Desktop teleoperation in the WWW, pp: 654-659, 1995.

  46. Taylor, K., B. Dalton. Internet robots: A new robotics niche. IEEE Robotics and Automation Magazine, pp: 27-34, March 2000.

  47. Park, K, J. Bae, D. Ahn. Interacting Mobile Robots for Tele-Operation System Using the World Wide Web, Proceedings of ISIE 2001, pp: 2083-2088, 2002.

  48. Çakıroğlu, G. and H.I. Bozma. “Dynamic Integration for Scene Recognition Using Complex Attentional Sequences”. Intelligent Autonomous Systems 8, pp:21-28, 10-13 March 2004, Netherlands.

  49. Soyer, Ç., H.I. Bozma and Y. Istefanopulos, “A New Memory Model for Selective Perception Systems”, Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Robots and Systems, pp:2304-2309, Japan October 2000.

  50. Soyer, Ç., H.I. Bozma. “Further Experiments in Classification of Attentional Sequences: Combining Instantaneous and Temporal Evidence”, Proceedings of 8th International Conference on Advanced Robotics, pp: 991-998, July 7-9 1997.

  51. Dikici, Ç., I. Bozma, R. Civanlar. “Fovea based Coding for Video Streaming”, International Conference on Image Analysis and Recognition değerlendirilmek üzere sunulmuştur (ICIAR 2004), Porto 2004 .

  52. Çakıroğlu, G. , H.I. Bozma. “Seçici Algılamada Karmaşık Odaklama Dizilerinin Kullanımı”, 11. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, ss:180-183, Haziran 2003. (Bu tebliğ bu konferans çerçevesinde en başarılı ve orijinal tebliğlere verilen En iyi Makale ve Alper Atalay ödüllerini almıştır.)

  53. Soyer, Ç., H.I. Bozma. “İlgi Dizinlerinin Destek Fonksiyonlarıyla Modellenmesi ve Sınıflandırılması”, Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı Bildiriler Kitabı , pp: 26-30, Istanbul 1998.

  54. Tarım, C. ,ME 492 Bitirme Projesi. “APES Kafa Eğme ve Döndürme Mekanizması”, (Danışman: Yard.Doç. Dr. Emre Aksan, Prof. Dr. Işıl Bozma)





Yüklə 181,95 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   2   3   4   5   6   7



Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət
    Ana səhifə
Psixologiya