Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi

0 1

Proje Grubu: MFAG Sayfa Sayısı: 0 Proje No: 114R082 Proje Bitiş Tarihi: 15.07.2018 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 11-03-2020

Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi

Öz:
Bu proje kapsamında, kablosuz çoklu ortam duyarga ağları için özellikle aşağıda verilen iki konuda çözüm üreten bir yaklaşım ve çatı (framework) geliştirilmesi amaçlanmıştır: - Halen kullanılan ağlara göre daha az enerji tüketen bir kablosuz duyarga ağı kümeleme algoritmasının geliştirilmesi: Proje kapsamında yeni bir kümeleme algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma, gözetleme uygulamaları da dahil olmak üzere uygulamadan bağımsız ve enerji-etkin çalışabilecek şekilde tasarlanmıştır. Geliştirilen algoritma, gerçek duyarga düğüm donanımları üzerinde de kolaylıkla çalışabilir nitelikte dağıtık ve hafif bir yapıda tasarlanmış eşit olmayan bir kümeleme yaklaşımı sergilemektedir. Tasarlanan kümeleme algoritması ile, çeşitli metotlarla konuşlandırılmış düğüm noktaları içeren kümelenmemiş bir kablosuz duyarga ağdan, etkin olarak veri toplayabilecek kümelenmiş bir duyarga ağı elde edilebilmektedir. Kümeleme için uygun parametreler belirlenmiş ve bulanık mantık tabanlı bir algoritma geliştirilmiştir. Kümeleme yarı çapı tespitinde ana istasyona uzaklık, düğüm noktası kalan enerjisi ve düğüm noktası göreli bağlanabilirlik parametreleri, yönlendirme için ise link ortalama kalan enerjisi ve göreli uzaklık parametreleri algoritma içerisinde kullanılmıştır. - Ana istasyona taşınacak bilginin miktarını azaltırken doğruluk oranını artıracak yöntemlerin geliştirilmesi: Duyarga düğümlerinden ana istasyona kadar üç seviyede değişik veri füzyon yöntemleri kullanarak nesne çıkarımı yapan ve bu sayede taşınan veri miktarını azaltarak duyarga ağın ömrünü uzatan bir yöntem geliştirilmiştir. Bu çerçevede, ilk seviyede PKÖ, sismik ve akustik duyargalardan elde edilen veriler kullanılmıştır. Söz konusu skaler duyargalardan gelen veriler füzyon işlemine sokularak duyarganın kontrol ettiği alanda insan ve araç gibi bir nesnenin olup olmadığı konusunda ilk karar oluşturulmaktadır. Bu karara göre ikinci seviyede çoklu ortam duyargalarının (kamera ve mikrofon) uyandırılması gerçekleştirilmektedir. Kamera tarafından alınan görüntü ve mikrofon tarafından alınan ses işlenerek nesne tespiti yapılmaktadır. İkinci seviye füzyonu kapsamında görüntü ve sesten çıkarılan bilgiler bir füzyon işleminden geçirilerek nesne sınıflandırılması doğruluk oranı artırılmaktadır. Duyarga düğümü üzerinde gerçekleştirilen bu işlemlerin ardından üretilen özet bilgi ana istasyona iletilmektedir. Üçüncü seviye füzyon ve sınıflandırma işleminde farklı kiplerden elde edilen veriler ile kip içi ve kipler arası korelasyonlar da kullanılarak, daha gelişmiş bir tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu işlem enerji ve kaynak kullanım maliyeti gerektirdiği için ana istasyonda yapılmaktadır. Bu projenin özgün değeri, skaler duyargalara ilave olarak çoklu ortam duyargaları tarafından toplanan görüntü ve ses verilerinin duyarga düğümü içerisinde işlenerek ve füzyon edilerek potansiyel tehditlere yönelik anlamlı bilgiler üretilmesi ve bu sayede taşınacak verinin boyutunun azaltılması ile taşınacak verinin ağ üzerinde daha etkin taşınmasını sağlayan özgün kümeleme algoritmasının geliştirilmesinde yatmaktadır. Proje öneri dokümanında yer alan planlı faaliyetlerin tamamı gerçekleştirilmiş ve proje başlangıcında hedeflenen noktaya ulaşılmıştır. Proje kapsamında, 6 adet uluslararası dergilerde (4 adet SCI-E, 1 adet SSCI, 1 adet ESCI indeksli) ve 9 adet konferanslarda (tamamı uluslararası konferans) olmak üzere toplam 15 adet yayın gerçekleştirilmiştir. Proje kapsamında projenin değişik süreçlerinde görev alan 6 doktora ve 2 lisansüstü öğrencisinin tez çalışmasına imkân sağlanmıştır (iki doktora tezi tamamlandı, altısı devam ediyor). Bu proje, BİLİMSEL VE TEKNOLOJİK ARAŞTIRMA PROJELERİNİ DESTEKLEME PROGRAMI kapsamında TÜBİTAK tarafından 114R082 kod numarasıyla desteklenmiştir.
Anahtar Kelime: kablosuz duyarga ağlar bulanıklık kümeleme sınıflandırma bilgi füzyonu çoklu ortam

Konular: Fizik, Uygulamalı Fizik, Matematik
Erişim Türü: Erişime Açık
  • Abbasi, A.A., Younis, M. 2007. "A survey on clustering algorithms for wireless sensor networks", Computer Communications, 30, 2826–2841.
  • 1- Efficient Multimedia Information Retrieval with Query Level Fusion (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Adams, W., Iyengar, G., Lin, C., Naphade, M., Neti, C., Nock, H., Smith, J. 2003. "Semantic indexing of multimedia content using visual, audio, and text cues". EURASIP J. Appl. Signal Process, 2, 170–185.
  • 2- A Component-Based Object Detection Method Extended with a Fuzzy Inference Engine (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Aguilar, J.F., Garcia, J.O., Romero, D.G., Rodriguez, J.G. 2003. "A comparative evaluation of fusion strategies for multimodal biometric verification". In: International Conference on Video- Based Biometric Person Authentication, 830–837, Guildford.
  • 3- Impacts of Routing Attacks on Surveillance Wireless Sensor Networks (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Akyildiz, I.F., Melodia, T. Chowdhury, K.R. 2007. “A survey on wireless multimedia sensor networks”, Computer Networks, 51, 921–960.
  • 4- Efficient Multimedia Information Retrieval Using Multimodal Query Level Fusion (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Alhilal, M.S., Soudani,A., AI-Dhelaan,A. 2014. “Low power scheme for image based object identification in wireless multimedia sensor networks”, International Conference on Multimedia Computing and Systems (ICMCS), Marrakech, Morocco.
  • 5- METU-MMDS: An Intelligent Multimedia Database System for Multimodal Content Extraction and Querying (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Ali, H., Shahzad, W., Khan, F. 2012. "Energy-efficient clustering in mobile ad-hoc networks using multi-objective particle swarm optimization". Applied Soft Computing, 12,1913–1928.
  • 6- Fuzzy Processing in Surveillance Wireless Sensor Networks (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Atrey, P.K., Kankanhalli, M.S., Jain, R. 2006. "Information assimilation framework for event detection in multimedia surveillance systems". Springer/ACM Multimed. Syst. J., 12(3), 239– 253.
  • 7- Multimedia Information Retrieval Using Fuzzy Cluster-Based Model Learning (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Atrey, P.K., Hossain, M.A., El Saddik, A., Kankanhalli, M.S. 2010. "Multimodal fusion for multimedia analysis: a survey". Multimedia Systems, 16, 345–379.
  • 8- Improving Hadoop Hive Query Response Times Through Efficient Virtual Resource Allocation (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Bagci, H., Yazici, A. 2013. "An energy aware fuzzy approach to unequal clustering in wireless sensor networks". Applied Soft Computing, 13, 1741–1749.
  • 9- An intelligent multimedia information system for multimodal content extraction and querying (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Ballas,N. vd. 2012. “IRIM at TRECVID 2012: Semantic Indexing and Instance Search”. In Proc. TRECVID Workshop, Gaithersburg, MD, USA.
  • 10- Big Data Model Simulation on a Graph Database for Surveillance in Wireless Multimedia Sensor Networks (Makale - Diğer Hakemli Makale),
  • Beal, M.J., Jojic, N., Attias, H. 2003. "A graphical model for audiovisual object tracking". IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 25, 828– 836.
  • 11- Object Extraction and Classification in Video Surveillance Applications (Makale - İndeksli Makale),
  • Boragno, S., Boghossian,B., Makris, D., Velastin, S. 2008. “Object Classification for RealTime Video-Surveillance Applications”, 5th International Conference on Visual Information Engineering (VIE 2008), China.
  • 12- Robust multiobjective evolutionary feature subset selection algorithm for binary classification using machine learning techniques (Makale - İndeksli Makale),
  • Brown, L.M. 2004.“View Independent Vehicle/Person Classification”, Proceedings of the ACM 2nd international workshop on Video surveillance & sensor networks, New York, USA.
  • 13- Automated Moving Object Classification in Wireless Multimedia Sensor Networks (Makale - İndeksli Makale),
  • Chaisorn, L., Chua, T.S., Lee, C.H., Zhao, Y., Xu, H., Feng, H., Tian, Q. 2003. "A multimodal approach to story segmentation for news video". World Wide Web, 6(2), 187–208.
  • 14- Use of Acoustic and Vibration Sensor Data to Detect Objects in Surveillance Wireless Sensor Networks (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum),
  • Chen, W-T., Chen, P-Y., Lee, W-S., Huang, C-F. 2008. "Design and Implementation of a Real Time Video Surveillance System with Wireless Sensor Networks", Vehicular Technology Conference, IEEE VTC Spring 2008, Singapore.
  • 15- A Graph-Based Big Data Model for Wireless Multimedia Sensor Networks (Bildiri - Uluslararası Bildiri - Sözlü Sunum),
  • Civelek,M., Yazıcı,A. 2016. “Object Extraction and Classification in Video Surveillance Applications”, European Review, 25(2), 246–259.
  • 16- AN INTELLIGENT FUZZY CLUSTERING APPROACH FOR ENERGY-EFFICIENT DATA AGGREGATION IN WIRELESS SENSOR NETWORKS (Tez (Araştırmacı Yetiştirilmesi) - Doktora Tezi),
  • Civelek, M., Yazıcı, A. 2017. “Automated Moving Object Classification in Wireless Multimedia Sensor Networks”, IEEE Sensors Journal, 17 (4), 1116-1131.
  • 17- A LIGHTWEIGHT WIRELESS MULTIMEDIA SENSOR NETWORK ARCHITECTURE WITH OBJECT DETECTION AND CLASSIFICATION CAPABILITY (Tez (Araştırmacı Yetiştirilmesi) - Doktora Tezi),
  • Deniz,A., Kiziloz, H. E., Dokeroglu, T., Cosar, A. 2017. “Robust multiobjective evolutionary feature subset selection algorithm for binary classification using machine learning techniques”, Neurocomputing, 241, 128–146.
  • Dokeroglu, T., Serkan, M., Sert, S.A., Cosar, A., Yazıcı, A. 2015. “Improving Hadoop Hive Query Response Times Through Efficient Virtual Resource Allocation, 11th Int. Conf. on Flexible Query Answering Systems (FQAS 2015), Cracow, Poland, pp. 215-225.
  • Duin, R.P.W., Tax, D.M.J. 2000. "Experiments with classifier combining rules". In Proceedings of the First International Workshop on Multiple Classifier Systems, MCS ’00, 16–29, London, UK.
  • Fumera, G., Roli, F. 2005. "A theoretical and experimental analysis of linear combiners for multiple classifier systems". IEEE TPAMI, 27(6), 942–956.
  • Gandetto, M., Marchesotti, L., Sciutto, S., Negroni, D., Regazzoni, C.S. 2003. "From multisensor surveillance towards smart interactive spaces". In: IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 641–644, Baltimore.
  • Guironnet, M., Pellerin, D., Rombaut, M. 2005. "Video classification based on low-level feature fusion model". In: The 13th European Signal Processing Conference, Antalya, Turkey.
  • Gupta, I., Riordan, D., Sampalli, S. 2005. "Cluster-head election using fuzzy logic for wireless sensor networks". Proceedings of the IEEE 3rd Annual Communication Networks and Services Research Conference, 255–260.
  • Heinzelman, W., Chandrakasan, A., Balakrishnan, H. 2000. "Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks". Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences, 2, 1-10.
  • Huang, K-C., Lin, H-Y.S. Chan, J-C., Kuo, Y-H. 2013. "Learning collaborative decisionmaking parameters for multimodal emotion recognition". In: IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 1–6.
  • Jiang, Y-G., Yang, J., Ngo,C-W., Hauptmann,A.G. 2010. “Representations of KeypointBased Semantic Concept Detection: A Comprehensive Study”, IEEE Transactions on Multimedia, 12(1), 42-53.
  • Jiang, Y-G., Ye, G., Chang, S-F., Ellis, D., Loui, A.C. 2011. "Consumer video understanding: a benchmark database and an evaluation of human and machine performance". In Proceedings of the 1st ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR ’11), ages 29:1–29:8, New York, NY, USA.
  • Jiang, Y-G., Bhattacharya, S., Chang, S-F., Shah, M. 2013. “High-Level Event Recognition in Unconstrained Videos”, International Journal of Multimedia Information Retrieval, 2 (2), 73-101.
  • Kandhalu, A., Rowe, A., Rajkumar, R. 2009. "DSPcam: A Camera Sensor System for Surveillance", Third ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras,1-7.
  • Kankanhalli, M.S., Wang, J., Jain, R. 2006. "Experiential sampling in multimedia systems". IEEE Trans. Multimedia, 8(5), 937–946.
  • Kim, D., Rho, S., Hwang, E. 2012. "Local feature-based multi-object recognition scheme for surveillance", Engineering Applications of Artificial Intelligence, 25, 1373–1380.
  • Kim, J., Park, S., Han, Y., Chung, T. 2008. "CHEF: cluster head election mechanism using fuzzy logic in wireless sensor networks". Proceedings of the IEEE 10th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), 654–659.
  • Kittler, J., Hatef,M., Duin, R.P.W., Matas, J. 1998. "On combining classifiers". IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 20, 226–239.
  • Kludas, J. 2007. "Multimedia retrieval and classification for web content", In Proc. of BCS IRSG Symposium: Future Directions in Information Access (FDIA 2007), Glasgow, Scotland.
  • Kludas, J., Bruno, E., Marchand-Maillet, S. 2007. "Information fusion in multimedia information retrieval". In Proc. of 5th international Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval (AMR), Paris, France.
  • Kludas, J., Bruno, E., Marchand-Maillet, S. 2009. "Can feature information interaction help for information fusion in multimedia problems?", Multimedia Tools Appl., 42, 57–71.
  • Koyuncu, M., Cetinkaya, B. 2015, “A component-based object detection method extended with a fuzzy inference engine”, IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE 2015), Istanbul, Turkey.
  • Küçükbay, S.E., Sert, M., Yazıcı, A. 2017. “Use of Acoustic and Vibration Sensor Data to Detect Objects in Surveillance Wireless Sensor Networks”, 21st International Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS21), Romania.
  • Küçükkeçeci, C., Yazıcı, A. 2016. “A Graph-Based Big Data Model for Wireless Multimedia Sensor Networks”, The 2nd INNS Conference on Big Data, 205-215.
  • Küçükkeçeci, C., Yazıcı, A. 2018. “Big Data Model Simulation on a Graph Database for Surveillance in Wireless Multimedia Sensor Networks”, Big Data Research, 11, 33–43.
  • Kuhn, F., Moscibroda T., Wattenhofer R. 2004. "Initializing newly deployed ad hoc and sensor networks". Proceedings of the 10th Annual International Conference on Mobile computing and networking (ACM MOBICOM), 260–274.
  • Kuncheva, L.I. 2002, "Switching between selection and fusion in combining classifiers: an experiment". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 32(2), 146 –156.
  • Li, C.F, Ye, M., Chen, G.H., Wu. J. 2005, "An energy-efficient unequal clustering mechanism for wireless sensor networks". Proceedings of the 2nd IEEE International Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Systems (MASS), 604-611, Washington DC.
  • Lin, H-Y., Wei, J-Y. 2007, “A Street Scene Surveillance System for Moving Object Detection, Tracking and Classification”, Proc. of the 2007 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Istanbul, Turkey, June 13-15.
  • Magalhaes, J., Ruger, S. 2007. "Information-theoretic semantic multimedia indexing". In: International Conference on Image and Video Retrieval, 619–626, Amsterdam, The Netherlands.
  • Nayak, P., Devulapalli, A.2016. “A Fuzzy Logic-Based Clustering Algorithm for WSN to Extend the Network Lifetime”, IEEE Sensors Journal, 16(1).
  • Oztarak, H., Akkaya, K., Yazıcı, A. 2013. "Efficient Tracking of Multiple Objects in Wireless Multimedia Sensor Networks", Ad-hoc & sensor wireless networks, 19(3-4), 241-276.
  • Poh, N., Kittler, J. 2010. Multimodal Information Fusion: Theory and Applications for HumanComputer Interaction, chapter 8, 153–169, Academic Press.
  • Qiao, J.F., Liu, S.Y., Cao, X.Y. 2009. “Density-based clustering protocol for wireless sensor networks”. Computer Science, 36(12), pp. 46.
  • Radova, V., Psutka, J. 1997. "An approach to speaker identification using multiple classifiers". In: IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2, 1135–1138. Munich, Germany.
  • Redondi,A., Baroffio, L., Bianchi, L., Cesana, M., Tagliasacchi, M. 2013. "Compress-thenAnalyze versus Analyze-then-Compress: What Is Best in Visual Sensor Networks? ", IEEE Transactions on Mobile Computing, 15(12), 3000-3013.
  • Sattari, S., Yazıcı, A. 2015. “Efficent Multimedia Information Retrieval with Query Level Fusion”, 11th Int. Conf. on Flexible Query Answering Systems (FQAS 2015), Cracow, Poland, 367-379.
  • Sattari, S., Yazici, A. 2017. “Multimedia Information Retrieval Using Fuzzy Cluster-Based Model Learning”, IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Naples.
  • Sattari, S., Yazici, A. 2018. “Efficient Multimedia Information Retrieval Using Multimodal Query Level Fusion”, International Journal of Intelligent Systems,1–19, https://doi.org/10.1002/int.21920, 2018.
  • Seema, A., Reisslein, M. 2011. “Towards Efficient Wireless Video Sensor Networks:A Survey of Existing Node Architectures and Proposal for A Flexi-WVSNP Design”, IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, 13(3), 462-486.
  • Sert, S.A., Yazici, A., Cosar, A. 2015. "Impacts of routing attacks on Surveillance Wireless Sensor Networks", Proceedings of the International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC), 910-915, Dubrovnik.
  • Sert, S.A., Yazici, A., Dokeroglu, T. 2016. "Fuzzy Processing in Surveillance Wireless Sensor Networks", Proceedings of the International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE 2016), Vancouver, BC, Canada.
  • Singh, A., Sawan, S., Hanmandlu, M., Madasu, V.K., Lovell, B.C. 2009. "An abandoned object detection system based on dual background segmentation", Sixth IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 352 – 357.
  • Snoek, C.G.M., Worring, M., Smeulders, A.W.M. 2005. "Early versus late fusion in semantic video analysis". In Proc. of the 13th annual ACM international conference on Multimedia (MULTIMEDIA ’05), 399–402, NY, USA.
  • Sun, Z., Wang, P., Vuran,M.C., Al-Rodhaan, M.A., Al-Dhelaan, A.M., Akyildiz, I.F. 2011, "BorderSense: Border patrol through advanced wireless sensor networks", Ad Hoc Networks, 9, 468–477.
  • Talantzis, F., Pnevmatikakis, A., Polymenakos, L.C. 2006. "Real time audio-visual person tracking". In: IEEE 8th Workshop on Multimedia Signal Processing, 243–247. IEEE Computer Society, Victoria, BC.
  • Town, C. 2007. "Multi-sensory and multi-modal fusion for sentient computing". Int. J. Comput. Vis. 71, 235–253.
  • Ur Rehman, Y. A., Tariq, M., Sato, T. 2016. "A Novel Energy Efficient Object Detection and Image Transmission Approach for Wireless Multimedia Sensor Networks" IEEE Sensors Journal, 16(15), 5942-5949.
  • Wang, J., Kankanhalli, M.S., Yan, W.Q., Jain, R. 2003. "Experiential sampling for video surveillance". In: IWVS '03 First ACM SIGMM international workshop on Video surveillance . Berkeley, California, USA.
  • Wang, Y., Liu, Z., Huang, J.C. 2000. "Multimedia content analysis: using both audio and visual clues". In: IEEE Signal Processing Magazine, 17(6), 12–36.
  • Wu, Y., Chang, E.Y., Chang, K.C-C., Smith, J.R. 2004. "Optimal multimodal fusion for multimedia data analysis". In Proc. of the 12th annual ACM international conf. on Multimedia (MULTIMEDIA ’04), 572–579, New York, NY, USA.
  • Xu, H., Chua, T.S. 2006. "Fusion of AV features and external information sources for event detection in team sports video". ACM Trans. on Multimedia Computing,Communications and Applications. 2(1), 44–67.
  • Xu, L., Krzyzak, A., Suen, C.Y. 1992. "Methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition". IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 22(3), 418 –435.
  • Xu, Z., Yue, Y., Wang, J. 2013. "A Density-based energy-efficient clustering algorithm for wireless sensor networks". International Journal of Future Generation Communication and Networking, 6(1), 75-85.
  • Yan, R., Yang, J., Hauptmann, A. 2004. "Learning query-class dependent weights in automatic video retrieval". In: ACM International Conference on Multimedia, 548–555. New York, USA.
  • Yazıcı, A., Sattari, S., Yılmaz, T., Sert, M., Koyuncu, M., Gülen, E. 2016. “METU-MMDS: An Intelligent Multimedia Database System for Multimodal Content Extraction and Querying”, The 22nd International Conference on Multimedia Modelling (MMM 2016), Miami, USA. Part II, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), pp. 354–360.
  • Yazici, A., Koyuncu, M., Yilmaz, T., Sattari, S., Sert, M., Gulen, E. 2018. “An Intelligent Multimedia Information System for Multimodal Content Extraction and Querying”, Multimedia Tools and Applications, 77, 2225–2260.
  • Ye, M., Li, C., Chen, G., Wu, J. 2005. "EECS: An energy efficient clustering scheme in wireless sensor networks". Proceedings of the IEEE 24th International Conference on Performance, Computing and Communications (IPCCC), 535-540.
  • Yilmaz,T., Yazici, A., Kitsuregawa, M. 2014. “RELIEF-MM: Effective Modality Weighting for Multimedia”, Information Retrieval. Multimedia Systems, 20(4), 389-413.
  • Younis, O., Fahmy, S. 2004. “HEED: a hybrid, energy-efficient, distributed clustering approach for ad hoc sensor networks”, IEEE Transactions Mobile Computing, 3(4), 366–379.
  • Younis, O., Krunz, M., Ramasubramanian, S. 2006. "Node Clustering in Wireless Sensor Networks: Recent Developments and Deployment Challenges". IEEE Network, 20(3), 20–25.
  • Zheng, X., Zhao, Y., li, N., Wu, H. 2009. "An Automatic Moving Object Detection Algorithm for Video Surveillance Applications", International Conference on Embedded Software and Systems, 541 – 543.
  • Zhou, Q., Aggarwal, J. 2006. "Object tracking in an outdoor environment using fusion of features and cameras". Image Vis. Comput., 24(11), 1244–1255.
  • Zotkin, D.N., Duraiswami, R., Davis, L.S. 2002. "Joint audio-visual tracking using particle filters". EURASIP J. Appl. Signal Process, (11), 1154–1164.
  • Zou, X., Bhanu, B. 2005. "Tracking humans using multimodal fusion". In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, p. 4. Washington.
APA YAZICI A, YILMAZ T, SERT M, coşar a, Koyuncu M (2018). Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. , 1 - 0.
Chicago YAZICI Adnan,YILMAZ Turgay,SERT Mustafa,coşar ahmet,Koyuncu Murat Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. (2018): 1 - 0.
MLA YAZICI Adnan,YILMAZ Turgay,SERT Mustafa,coşar ahmet,Koyuncu Murat Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. , 2018, ss.1 - 0.
AMA YAZICI A,YILMAZ T,SERT M,coşar a,Koyuncu M Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. . 2018; 1 - 0.
Vancouver YAZICI A,YILMAZ T,SERT M,coşar a,Koyuncu M Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. . 2018; 1 - 0.
IEEE YAZICI A,YILMAZ T,SERT M,coşar a,Koyuncu M "Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi." , ss.1 - 0, 2018.
ISNAD YAZICI, Adnan vd. "Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi". (2018), 1-0.
APA YAZICI A, YILMAZ T, SERT M, coşar a, Koyuncu M (2018). Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. , 1 - 0.
Chicago YAZICI Adnan,YILMAZ Turgay,SERT Mustafa,coşar ahmet,Koyuncu Murat Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. (2018): 1 - 0.
MLA YAZICI Adnan,YILMAZ Turgay,SERT Mustafa,coşar ahmet,Koyuncu Murat Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. , 2018, ss.1 - 0.
AMA YAZICI A,YILMAZ T,SERT M,coşar a,Koyuncu M Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. . 2018; 1 - 0.
Vancouver YAZICI A,YILMAZ T,SERT M,coşar a,Koyuncu M Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi. . 2018; 1 - 0.
IEEE YAZICI A,YILMAZ T,SERT M,coşar a,Koyuncu M "Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi." , ss.1 - 0, 2018.
ISNAD YAZICI, Adnan vd. "Kablosuz Çoklu Ortam Duyarga Ağlarında Gözetleme Uygulamaları için Füzyon-Tabanlı Çatı Tasarımı ve Geliştirilmesi". (2018), 1-0.