İnternet ve sayısal görüntüleme teknolojilerinde yaşanan gelişmelerin son yıllarda günlük yaşama giderek daha fazla dahil olması İnternet ortamına yüklenen görsel verilerin miktarını ve çeşitliliğini çok ciddi oranda arttırmış durumdadır. Buna rağmen, literatürde büyük görsel verinin yorumlanması için önerilmiş olan yaklaşımlar, diğer büyük veriler üzerindeki analizlere yönelik varolan çözümlere kıyasla yok denecek kadar azdır. Bu nedenle büyük görsel veri için İnternet’in kara maddesi (dark matter)
benzetmesi yapılmaktadır. Buna ek olarak, bu tarz büyük görsel verinin diğer benzerlerinden önemli farkı, karşımıza çoğu zaman görsel bilginin yanında metin, mekan, vb. ekstra bilgi ile çok biçimli (multi-modal) bir yapıda çıkmasıdır. Bu durum bir avantaj gibi gözükse de, ek olarak bulunan veriler eksik, gürültülü ve öznel yapılarından dolayı görsel veri ile doğrudan eşleşmemektedir. Bu nedenle bu gibi ek metaverinin çok dikkatli yorumlanması gerekmektedir. Bu konuda önemli bir zorlayıcı etken, görsel veri ile ek veriyi doğru
bir şekilde eşleştirip, onlardan gelen anlamlı bilginin birlikte etkili bir şekilde kullanılması sağlayacak yöntemlerin geliştirilmesidir.
Önerilen projede amaç, hiçbir kısıt içermeyen, ve çok sayıda kullanıcı tarafından farklı koşullarda çekilen ve etiketlenen büyük görsel verinin yorumlanmasıdır. Bu amaçla, hedef, bu gibi arşivlerin içeriğindeki önemli bilgilerin keşfedilmesi ve kolay ulaşılabilirliğine yönelik özgün veri madenciliği yöntemleri geliştirmek ve uygulamaktır. Asıl olarak özetleme yöntemleri üzerine yoğunlaşılarak büyük görsel verinin yapılandırılması ve ek anlamsal bilgi ile zenginleştirilmesi sağlanacaktır. Verinin çok biçimli yapısından faydalanan ve ölçeklenebilir yapıda geliştirilecek özetleme yaklaşımları kapsamında üç ana probleme yoğunlaşılacaktır: 1) büyük görsel veriden anlamsal kavramların ve zamansal-uzamsal niteliklerin öğrenilmesi; 2) büyük fotoğraf koleksiyonlarının düzenlenmesi; 3) büyük web arşivlerindeki videoların özetlenmesi.
Büyük görsel veri ile metaveri olarak isimlendirilen ek bilginin birlikte kullanımı ise tüm bu problemlerde önemli bir unsur olarak ele alınacaktır.
Mevcut YSS sistemlerinin çoğu yonga alanı, uygulamanın performansı ve enerji değerleri gibi kıstasları göz önüne alırken, yonganın güvenilirliği oldukça az çalışılmış bir konudur. Özellikle DGÖ yöntemiyle enerji tüketimini azaltmayı hedefleyen yöntemlerde, gerilim seviyesinin düşürülmesiyle güvenilirliğin de düştüğü gerçeği daha önceki YSS sistemlerinde göz ardı edilmiştir. Biz bu çalışmada, UYED olarak gerçeklemesi düşünülen bir uygulamanın, performans ve alan kısıtlamaları altında, düşük enerji tüketimi ve yüksek güvenilirlikte olmasını sağlayacak YSS sistemi yöntemlerini geliştirmeyi amaçlıyoruz.	Etkili ve verimli yazılım test-kod mühendisliği
Proje Başlığı: Etkili ve verimli yazılım test-kod mühendisliği	Proje Yürütücüsü: Assoc. Prof. Vahid Garousi
Kaliteli yazılımlar geliştirmek için, yazılım testi yazılım geliştirme süreçlerinin en önemli safhalarındandır. İngiltere'nin Cambridge
Üniversitesi tarafından 2013'de yapılan bir araştırmaya göre , dünya bazında, son yıllarda, yazılım hatalarını bulma ve çözme maliyeti
yıllık 312 milyar dolara yükselmiş ve tipik bir yazılım projesi için, test faaliyetleri tüm geliştirme çabalarının ortalama yarısını kapsamaktadır.
Test çalışmaları genelde iki yaklaşıma ayrılabilir: manuel ve otomatik test . Manuel testte, bir insan testçi, test senaryolarını test
edilen yazılım (TEY) üstünde koşturup, yazılım gerçek davranışını beklenen davranış ile kıyaslayıp test sonuçlarını (doğru veya hatalı) elde
eder. Otomatik testlerde ise (test otomasyonu), bir test mühendisi, bir yazılım test aracı (kendisi bir yazılım) kullanarak (örneğin: JUnit
ve Selenium), TEY'i test etmek için, test senaryolarını kaynak-kodu gibi kodluyor (veya kaydediyor) ve test senaryolar robot gibi tam-otomatik
olarak TEY'i gerektiği kadar test edebiliyorlar. Genelde, test otomasyonu yapılmasının ana sebebi, test eforlarını azaltmak ve daha verimli yapmaktır. Test otomasyon ve test-kod gelişimi son yıllarda yazılım sektöründe bir standart uygulamaya çevrilmiştir. Örneğin, 2008 yılındaki
çıkan Microsoft firmasında çalışan test mühendisleri tarafından yazılan bir kitapta , şu cümle yer almaktadır: "Microsoft Office 2007 ürünü
için, bir milyon [otomatik] test senaryosu yazılmıştır". Otomatik test altyapıları ve sistemleri büyük ve daha karmaşık oldukları için, projelere bu önemli varlıkların doğru ve etkin fayda
sağlamaları için, verimli ve hatasız test-kod geliştirmek, kalite kontrol ve bakım için uygun yöntemler ve araçlar gerekiyor. Yakın zamanda (2015'de)
yayınlanan, proje yürütücüsü ve meslektaş araştırmacılar tarafından yapılan bir sistematik literatür haritalama çalışmasında , tüm yukarıdaki
bahsedilen uçtan-uca test-kod yönetimi için, yöntemler, metotlar ve araçlara, bir şemsiye isimi verilerek, Yazılım Test-Kod Mühendisliği (YTKM)
"İngilizcede: Software Test-Code Engineering, STCE" adi verilmiştir. Proje yürütücüsü YTKM alanında son yıllarda Kanada'da birlikte işbirliği yaptığı
kurumlarda, birkaç yeni yöntem, araç, deneyim tecrübesi ve deneysel çalışma tasarlayıp, geliştirmiş ve yayınlamıştır, örneğin: [4-12].
Ayrıca, proje yürütücüsü, Türkiye'de yakından sanayi ve endüstri ile işbirliği yaptığından (örn. [13, 14]), YTKM alanında büyük boşluk ve
endüstri tarafında yöntemler, metotlar ve araçlara ciddi ihtiyaçlar olduğunu görmektedir. Projenin amacı Türkiye'de yazılım endüstrisine YTKM alanında
var olan sıkıntıları sistematik bir şekilde tanımlamak ve tespit edilen ihtiyaçlara uygun yeni yöntemler, metotlar, araçlar geliştirmek ve uygulamaktır.
Projenin bu yönünü başarılı bir şekilde gerçekleştirmek için, Ankara'da tanınmış ve nitelikli birkaç firmadan birkaç uzman test mühendisi Ar-Ge
faaliyetlerimizde ekibimiz ile yakından işbirliği yapacaklar.
Projenin yenilikçi ve özgün yönleri olarak, kısaca, Türkiye'de YTKM alanında dünyadaki en son metodolojilerin ve trendlerin genelde az kullanımı ve bu
nedenle firmaların test otomasyonunda sürekli aynı zorlukları yaşamaları ve bu sıkıntılara fayda sağlamaktır. Türkiye'de bu alanda ihtiyaçlar yeni yeni
başlamış ve projede mevcut olan YTKM metotları Türk firmalarında yaygınlaştırılıp, uygulanacak ve yeni metotlar tasarlanacaktır. Geliştirdiğimiz YTKM
metotlarını, Türk firmalarında yaygınlaştırıp ve uygulayacaktır ve neticede, firmalar kaliteli yazılımları daha az maliyetle üreteceklerdir. Neticede,
ulusal ekonomiye katkı sağlanacaktır.
Proje özeti: Bu proje kapsamında morfolojik analiz, sözcük türlerinin bulunması ve bağlılık ayrıştırması süreçlerini birleşik olarak,
gözetimsiz ve eş zamanlı bir şekilde öğrenecek bir model geliştirmeyi amaçlıyoruz. Sistemin girdisi ham veri olurken, çıktı olarak,
verilen sözcüklerin morfolojik analizi, sözcük türleri ve bağlılık ilişkileri bulunacaktır.
Kent Güvenliği Yönetim Sistemi (KGYS) Projesi TUBITAK-KAMAG 1007 Programı Proje Başlığı:KGYS Akıllı Destek Yazılımları Projesi	Proje Suresi:3 yıl (1 Temmuz 2015 - 30 Haziran 2018)
Projenin amacı Kent Güvenlik Yönetim Sistemleri (KGYS) tarafından elde edilen görüntülerde gerçeklesen olayların operatörler tarafından daha verimli ve hızlı incelenebilmesi için bir destek video analiz sisteminin oluşturulması ve oluşturulan sistemin pilot olarak seçilen bir bölgede gerçeklenmesidir. Proje Araştırmacıları ve Görevleri (Hacettepe Üniversitesi Bilgisayar Görü Araştırma Lab): - Yrd.Doç.Dr. Aykut Erdem (Kişi veya Eşkal Bulma ve Gezinme Tespiti)
- Yrd.Doç.Dr. M. Erkut Erdem (Kişi Takip Etme) - Prof.Dr. Hayri Sever (Anlamsal Veri Analiz)
TUBITAK 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı
ve Avrupa Komisyonu COST IC1307 Aksiyonu Proje Başlığı: Görüntüleri Anlama ve Metni Görselleştirme (Understanding Images and Visualizing Text)
Görü ve dil yeteneği, insanların dünyayı algılarken ve etraflarındaki diğer bireylerle etkileşime girerken başvurdukları en önemli
iki yetiyi oluşturmaktadır. İnsanlar dış dünyayı veya bir resmi bir doğal dil üzerinden tarif ederken çok canlı ve detaylı açıklamalar
getirebilmektedirler. Bunun gerçekleşmesi beynimizin görme ve dil üzerine özelleşmiş birimlerinin bir uyum içinde çalışmasına ve
birbirlerini beslemelerine bağlıdır. Yapay Zeka'nın birer alt alanı olan Bilgisayarlı Görü ve Doğal Dil İşleme alanlarının ilkinde hedef
görsel veriyi işleyip yorumlayabilen modellerin ve algoritmaların geliştirilmesi, yani dünyayı görebilen makineler yaratmakken, diğeri ise
berimsel bir bakış açısından insan dil yeteneğini incelemekte ve doğal dilleri işleyebilen bigisayar sistemlerinin gerçekleştirimleri
ile ilgilenmektedir. Ortak tarihsel yakınlıklarına rağmen, bu iki disiplin günümüze kadar genellikle birbirlerinden bağımsız ve hatta kopuk
ele alınmıştır. Bu iki alanda yaşanan gelişmelere rağmen mevcut yaklaşımların geneli çok biçimli (görsel ve metinsel) bilgiden tam
anlamıyla faydalanamamaktadır. Halbuki bu tarz görsel ve metinsel bilgiler, resimler ve yazılardan oluşan web sayfaları, etiketlenmiş görüntüler,
altı yazıya sahip resimler, altyazılı videolar vb. gibi pek çok şekillerde karşımıza çıkmaktadır ve bu verilerin miktarları her geçen gün hızla
Proje bağlamında dil ve görme arasındaki bu bağ bilgisayarlı görü ve doğal dil işleme yöntemlerini birlikte kullanılarak irdelenecek,
iki yeteneğin birarada kullanılması ile görüntülerin içeriğini bütünsel olarak açıklayan insan diline yakın cümlelerin otomatik olarak
oluşturulması sağlanacaktır. Keza benzer bir şekilde, verilen cümle ya da paragraf formundaki sorgu metinlerinden, sorgu metnini bütünsel
olarak açıklayan görüntü ve/veya görüntü kümesi getiren sistemler oluşturulacaktır.