Yapay zeka yöntemlerini kullanarak görüntü anlamlandırma
Image understanding using artificial intelligence methods
- Tez No: 1004154
- Danışmanlar: PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezin amacı, kullanıcı tarafından yüklenen görüntüleri yapay zekâ tabanlı görüntü işleme ve doğal dil işleme yöntemleri ile analiz ederek, yabancı dil öğrenimini destekleyen bütünleşik bir mobil uygulama geliştirmektir. Geliştirilen sistem, modern derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak görsellerde yer alan nesneleri, sahneleri ve bağlamsal ilişkileri otomatik olarak tespit etmekte; bu bilgileri doğal dil üretim teknikleri aracılığıyla anlamlı ve pedagojik açıdan faydalı metinsel açıklamalara dönüştürmektedir. Uygulama kapsamında, görüntüden anahtar kelime çıkarımı, otomatik görsel açıklama üretimi ve kullanıcının yazdığı açıklamaların anlamsal açıdan değerlendirilmesi gibi temel işlevler gerçekleştirilmiştir. Bu süreçte, kullanıcının ürettiği metinler yapay zekâ tabanlı dil modelleri aracılığıyla analiz edilmekte; kelime seçimi, anlam tutarlılığı ve bağlama uygunluk kriterleri doğrultusunda ayrıntılı geri bildirim sağlanmaktadır. Böylece öğrenenlerin kelime dağarcığını geliştirmesi, görsel çağrışım kurma yeteneğini artırması ve üretici dil becerilerini güçlendirmesi hedeflenmektedir. Çalışma yalnızca teorik bir çerçeve sunmakla sınırlı kalmamış, aynı zamanda gerçek dünya koşullarında kullanılabilecek işlevsel bir mobil uygulama ortaya koymuştur. Sistem geliştirme sürecinde veri işleme, model eğitimi, performans değerlendirmesi ve uygulama entegrasyonu gibi tüm aşamalar ayrıntılı biçimde ele alınmış; Google Colab ortamında gerçekleştirilen deneysel çalışmaların mobil uygulamaya aktarılması süreci adım adım paylaşılmıştır. Bu yönüyle tez, hem akademik hem de uygulamaya dönük bir katkı sunmaktadır. Sonuç olarak bu çalışma, yapay zekâ destekli görüntü anlamlandırma teknolojilerinin yabancı dil öğreniminde etkili biçimde kullanılabileceğini göstermekte ve eğitim teknolojileri alanına özgün bir yaklaşım kazandırmaktadır.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to develop an integrated mobile application that supports foreign language learning by analyzing user-uploaded images through artificial intelligence–based image processing and natural language processing techniques. The developed system automatically detects objects, scenes, and contextual relationships within images using modern deep learning approaches and transforms this information into meaningful and pedagogically beneficial textual descriptions through natural language generation methods. Within the scope of the application, fundamental functions such as keyword extraction from images, automatic visual description generation, and semantic evaluation of user-written descriptions have been implemented. In this process, the texts produced by users are analyzed via AI-based language models, and detailed feedback is provided according to criteria such as word choice, semantic coherence, and contextual appropriateness. Thus, the system aims to enhance learners' vocabulary development, strengthen visual association skills, and improve productive language abilities. The study is not limited to a theoretical framework but also presents a functional mobile application that can be used under real-world conditions. Throughout the system development process, all stages including data processing, model training, performance evaluation, and application integration have been addressed in detail, and the transition from experimental studies conducted in the Google Colab environment to the mobile application has been documented step by step. In this respect, the thesis offers both academic and application-oriented contributions. In conclusion, this study demonstrates that AI-supported image understanding technologies can be effectively utilized in foreign language learning and introduces an original approach to the field of educational technologies.
Benzer Tezler
- Application and analysis of deep learning techniques on the problem of depth estimation from a single image
Derin öğrenme tekniklerinin tekil görüntüden derinlik tahmini problemi üzerinde uygulanması ve incelenmesi
ALİCAN MERTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ÜNAL
- Developing a smart method for real -time brain tumor localization and segmentation on ct ımages using hybrid techniques and yolo
Hibrit teknikler ve yolo kullanilarak bt görüntülerinde gerçek zamanli beyin tümörü lokalizasyonu ve segmentasyonu için akilli bir yöntem geliştirilmesi
NUSAIBAH KHALID ABDULMAJEED AL-SALIHI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
PROF. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Aircraft detection from large scale remote sensing images with deep learning techniques
Büyük ölçekli uzaktan algılama görüntülerinden derin öğrenme teknikleriyle uçak tespiti
MEHMET SOYDAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Yapay zeka teknikleri kullanarak sabit görüntüler için sayısal damgalama
Digital watermarking scheme for still images using artificial intelligent techniques
OĞUZ FINDIK
Doktora
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERKAN ÜLKER
- Yapay zekâ tabanlı görüntü işleme yöntemleri ile COVID-19 tahmini
COVID-19 prediction with artificial intelligence based image processing methods
BURAK YAĞIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMEK GÜLDOĞAN