Özet: Makine öğrenimi ve sinyal işleme algoritmaları tavsiye ve gözetim sistemlerinden sinirsel veri analizine kadar geniş bir uygulama alanında başarı ile kullanılmakta, işlenilecek veri ise tipik olarak çok miktarda ve gürültülü olmaktadır. Böyle uygulamalarda kullanılmak üzere hesapsal olarak ölçeklenebilen ve karşıt koşullar altında çalışabilen yenilikçi veri işleme algoritmaları önereceğiz. Esas olarak ilgilendiğimiz verinin istatistiki olarak durağan olmadığı, çeşitli anormallikleri barındırdığı ve işaret-gürültü oranının düşük olduğu durumlardır. İlk olarak, veri istatistiğinden bağımsız olarak güçlü matematiksel teminatlar taşıyan son derece dinamik ve çevrimiçi bir sınıflandırma algoritması takdim ediyoruz. Algoritmamızın tasarımında, üstün bir modelleme gücünü ve durağan olmayan veri istatistiğine uyarlanma kabiliyetini düşük karmaşıklı yöntemleri birleştirmek suretiyle başarabilmekteyiz. Yaklaşımımızı, nesne tanıma, anormal durum tespiti ve hedef takip gibi çeşitli bilgisayarla görü uygulamalarında göstereceğiz. Ardından, sinirsel veri analizi alanında düşük bir işaret-gürültü oranı taşıyabilen sinyallerin yorumlanması problemine yoğunlaşacağız. Özel olarak, yüz algılamanın sinirsel temellerini anlamaya yönelik bir çalışma sunuyoruz. Önerdiğimiz çözüm veri içindeki istatistiki düzenlilikleri keşfetmek suretiyle dayanıklı mekansal, zamansal ve spektral öznitelikler geliştirmek tabanlıdır. Bu öznitelikler hem dinamik hem de statik yüz ve yüz-olmayan uyaranları sınıflandırmak maksadıyla birleştirilmektedir. Çalışmamız insan beynindeki yüz algılamanın sinirsel temelleri hakkında değerli bulgular sağlamakta olup, beyin-makine arayüzü ve nörolojik teşhis gibi uygulamalarda önem arzetmektedir.
Özgeçmiş: Dr. Hüseyin Özkan halen Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nde görü ve hesaplamalı sinirbilim alanında doktora sonrası araştırmacısı olarak çalışmaktadır. Dr. Özkan'ın lisans dereceleri Boğaziçi Üniversitesi'nden Elektrik Mühendisliği ve Matematik alanlarında olup, yüksek lisans ve doktora dereceleri ise yine Elektrik Mühendisliği alanında sırasıyla Boston Üniversitesi ve Bilkent Üniversitesi'ndendir. Dr. Özkan'ın araştırmaları makine öğrenimi, sinyal işleme, bilgisayarlı görü ve hesaplamalı sinirbilim alanlarında yoğunlaşmaktadır. Kendisi ayrıca lisans sonrası çalışmaları sırasında ASELSAN ve MERL (Mitsubishi Elektrik Araştırma Laboratuarları)'de tam zamanlı olarak bilgisayarlı görü araştırmaları yapmıştır.