GCRIS

Head movements play a crucial role in social interactions. The quantification of communicative movements such as nodding, shaking, orienting, and backchanneling is significant in behavioral and mental health research. However, automated localization of such head movements within videos remains challenging in computer vision due to their arbitrary start and end times, durations, and frequencies. In this work, we introduce a novel and efficient coding system for head movements, grounded in Birdwhistell's kinesics theory, to automatically identify basic head motion units such as nodding and shaking. Our approach first defines the smallest unit of head movement, termed kine, based on the anatomical constraints of the neck and head. We then quantify the location, magnitude, and duration of kines within each angular component of head movement. Through defining possible combinations of identified kines, we define a higher-level construct, kineme, which corresponds to basic head motion units such as nodding and shaking. We validate the proposed framework by predicting autism spectrum disorder (ASD) diagnosis from video recordings of interacting partners. We show that the multi-scale property of the proposed framework provides a significant advantage, as collapsing behavior across temporal scales reduces performance consistently. Finally, we incorporate another fundamental behavioral modality, namely speech, and show that distinguishing between speaking- and listening-time head movements significantly improves ASD classification performance.

Hücresel ağlarda popüler dosyaların cihazlarda önbelleklenmesi ile, cihazlar arası etkileşim baz istasyonu (Bİ) üzerine düşen iletişim yükünü oldukça azaltmaktadır. Dağıtık veri önbellekleme işlemi popüler bir dosyanın parçalarının kodlanmamış orijinal haliyle ya da herhangi bir silinti kodu kullanılarak kodlanmış halinin mobil cihazlar içerisinde dağıtık bir şekilde depolanması yardımıyla gerçekleştirilir. Dosyanın herhangi bir parçası, komşu mobil cihazlardan ya da mümkün değilse, doğrudan Bİ?lerden, yüksek bir iletişim maliyeti pahasına indirilebilir. Bir hücresel ağda, rastgele zamanlarda bazı düğümlerin hücreye katıldığı ve bazılarının ayrıldığı göz önüne alındığında, performans için Bİ ile iletişimin minimum düzeyde olmasını sağlayacak akıllı veri onarım yöntemlerine ihtiyaç duyulacaktır. Tek bir veya birden fazla Bİ?nin sisteme katılımı, önceki onarım paradigmalarına, özellikle de işbirlikçi düğüm onarım süreçlerine farklı bir boyut eklemektedir. Bunun nedeni, çalışma protokolü kurallarının yanı sıra iletişim kısıtlamalarının da değişmesidir. Literatür, bu durum için temel bant genişliği/depolama ödünleşim uzayını inceleyen bir çalışma içermemektedir. Yeni hücre mimarileri buna göre, yeni silinti kod yapılarını, verimli protokol tasarımlarını, veri erişim gecikmesi, gerçekçi kuyruk modelleri ve gerçekçi benzetim platformları dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere farklı tasarım değerlendirmelerini gerektirmektedir. Bu projede ilk olarak, daha önceki hiçbir çalışmada düşünülmemiş işbirliği yapan Bİ?lerin cihaz ayrılışlarında yaşanan kayıp verinin onarımı için bant genişliği ve depolama kapasitesinin iyileştirilmiş teorik sınırlarının veri akış diyagramları kullanılarak elde edilmesi amaçlanmıştır. Bununla beraber, bant genişliği ve depolama alanını en iyi kullanan kod yapılarından esinlenerek, veri önbellekleme işlemini optimale yakın bir maliyetle gerçekleştirecek tamamen özgün çizge tabanlı kod yapıları ve bu yeni kodlar için daha önce düğüm onarım problemine uygulanmamış genetik algoritma, optimize edilmiş artık veri dağıtımı gibi yeni yaklaşımlar kullanılarak önceden düşünülmemiş düğüm onarım algoritmaları önerilecektir. Ayrıca, düğümlerin hücreye katılma ve ayrılma süreçleri için, bant genişliği ve veri depolaması gereksinimlerini en aza indirmeye yardımcı olacak enerji tüketimi odaklı son derece özgün protokoller önerilecektir. Bu protokoller, düğümlerin bir hücreden diğerine geçiş yapabileceği ve hücre içi kaynakların etkin kullanılmasına yardımcı olmak için Bİ?lerin işbirliği yapmasını sağlayan geçiş senaryoları ile güçlendirilecektir. Bu durum, iki onarım işlemi arasındaki sürenin ayarlanması, veri erişim maliyetlerinin azaltılması, hücreye katılan düğüm içeriğinin kullanımı, artık veri kullanımı v.s. gibi yenilikleri içerecektir. Son olarak, önerilen kod yapıları ve protokol mimarisinin performansını analitik olarak türetmek için bilinen çeşitli ve daha gerçekçi kuyruklama modelleri değerlendirilecektir. Analitik sonuçlarımızı doğrulamak için daha sonra hücresel ağ tabanlı büyük ölçekli benzetimler yapılıp sayısal yöntemler ile toplam iletişim ve dosya onarım işlemlerinin maliyet hesaplamaları ve karşılaştırmaları yapılacaktır. MEF Üniversitesi öğretim üyesi Dr. Şuayb Arslan?ın yürütücüsü olduğu ve 36 ay sürecek projede, Pamukkale üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Dr. Elif Haytaoğlu araştırmacı olarak görev alacaktır. Projede, iki doktora, iki yüksek lisans ve son iki senemizde iki lisans öğrencisi bursiyer olarak görev alacaktır.

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu

Browse

Filters

Settings

Sort By

Results per page

Search Results