Yapay zeka tabanlı görüntü işleme teknikleri ile nesnelerin modellenmesi
Modeling objects with artificial intelligence-based imageprocessing techniques
- Tez No: 1019505
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇİĞDEM TARHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hazır giyim sektörü, elektronik ticaret (e-ticaret)'in yükselişiyle birlikte müşterilerin kıyafetleri satın almadan önce fiziksel olarak deneyememesinden kaynaklanan yüksek iade oranları, düşük müşteri/perakendeci memnuniyeti, çevresel atık ve ekonomik kayıplarla karşı karşıya kalmıştır. Sanal deneme (VTON - Virtual Try-On) teknolojisi bu sorunlara potansiyel bir çözüm sunmasına rağmen, teknik kısıtlar ve yüksek hesaplama maliyetleri nedeniyle henüz sektörde yaygın bir benimseme düzeyine ulaşamamıştır. Bu tez, yapay zeka tabanlı görüntü işleme tekniklerini kullanarak hazır giyim sektörünün karşılaştığı problemlere katkı sağlayabilecek özgün bir VTON modeli önermektedir. Çalışmada öncelikle hazır giyim sektöründeki mağaza içi problemler hijyen, işletme ve bakım, yönetimsel süreçler, müşteri deneyimi; e-ticaret problemleri ise sanal ortam, suistimal ve dolandırıcılık perspektiflerinden kapsamlı bir şekilde incelenmiş, çevresel etkileri analiz edilmiş ve tezin problem tanımı yapılmıştır. Teorik çerçevede yapay zekanın tarihsel gelişimi ele alınmış; görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, görüntü segmentasyonu ve üretici derin öğrenme modelleri görüntü işleme kapsamında detaylı olarak incelenmiştir. Yöntem olarak Sistem Geliştirme Yaşam Döngüsü (SGYD) çerçevesinde ilerlenmiş ve optimum VTON modeline ulaşmak için aşamalı bir görüntü işleme süreci takip edilmiştir. Bu kapsamda, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN - Convolutional Neural Networks) ile görüntü sınıflandırması gerçekleştirilmiş ve %82 doğruluk oranına ulaşılmıştır. Mask R-CNN ile dijital görseller üzerinde nesne tespiti ve örneklem segmentasyonu çalışması yürütülmüş; test verisinde 0.78 mAP başarısı elde edilmiştir. Ardından Difüzyon Modelleri (DM - Diffusion Models) tabanlı StableVITON kullanılarak mobil ortamda iki boyutlu bir sanal deneme uygulaması geliştirilmiştir. Buna ek olarak, VTON alanındaki güncel eğilimleri tespit etmek amacıyla Web of Science veri tabanında 2024-2025 yılları arasında yayımlanan 82 VTON çalışması sistematik olarak incelenmiş ve DM'lerin Üretken Çekişmeli Ağların yerini alan baskın görüntü oluşturma tekniği haline geldiği tespit edilmiştir. Araştırma ve uygulama süreçlerinden elde edilen bilgi ve tecrübeler neticesinde tezin özgün katkısı olarak, kişiselleştirilmiş üç boyutlu dijital mankenlere dayalı yenilikçi bir VTON ve alışveriş modeli önerilmektedir. Model, iki boyutlu insan fotoğrafı ve antropometrik ölçü girdileri ile oluşturulan dijital manken üzerinde sanal deneme gerçekleştirilmesine dayanmaktadır. Ayrıca önerilen model standartlaştırılmış beden formatları, yapay zeka tabanlı iade doğrulama mekanizması ve yapay zeka ajanı tabanlı alışveriş bileşenlerini içermektedir. Önerilen modelin temel yapı taşları olan üç boyutlu manken üretimi, vücut optimizasyonu ve kıyafet simülasyonu bir kavram kanıtlama çalışması kapsamında uygulamaya geçirilmiştir. Sonuç olarak bu tez, görüntü sınıflandırmadan görüntü segmentasyonuna ve iki boyutlu sanal denemeden üç boyutlu manken tabanlı sanal denemeye uzanan aşamalı bir araştırma süreci ile hazır giyim sektörünün ihtiyaçlarına yönelik bütüncül bir model ortaya koymaktadır. Önerilen sistemin, kıyafet alışverişinde müşteri belirsizliğini azaltarak iade oranlarını düşürme, müşteri ve perakendeci memnuniyetini artırma ve sektörün çevresel zararını hafifletme potansiyeli taşıdığı değerlendirilmektedir. Hazır giyim sektöründeki sorunlara bilişim sistemleri temelli çözümler geliştirmesi ve sunduğu rasyonel yönlendirmelerle satın alma süreçlerindeki belirsizliği azaltarak bir karar destek sistemi işlevi görmesiyle bu çalışmanın Yönetim Bilişim Sistemleri literatürüne özgün bir katkı sağlaması hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
With the rise of electronic commerce (e-commerce), the apparel industry has confronted high product return rates, weakened customer/retailer satisfaction, environmental waste, and economic losses due to inability of customers physically trying on garments before purchase. Although Virtual Try-On (VTON) technology offers a potential solution, it has yet to achieve widespread adoption due to technical constraints and high computational costs. This thesis proposes a novel VTON model utilizing artificial intelligence (AI)-based image processing techniques to contribute to the resolution of the industry challenges. The study first comprehensively examines in-store problems in apparel industry from the perspectives of hygiene, operation and maintenance, management related processes, and customer experience; and e-commerce problems from the perspectives of virtual environment, abuse, and fraud. Environmental impacts of both platforms are analyzed and the problem definition of the thesis is established. In the theoretical framework historical development of AI has been examined; image classification, object detection, image segmentation and generative deep learning models are examined in detail within the scope of image processing. The System Development Life Cycle (SDLC) framework has been used as the methodology and an incremental image processing workflow has been followed to achieve the optimum VTON model. In this context, image classification was performed using Convolutional Neural Networks (CNN), achieving an 82% accuracy rate. Object detection and instance segmentation were conducted on digital images using Mask R-CNN, yielding a 0.78 mAP success rate on test data. Subsequently, a two dimensional VTON application for mobile environments was developed using the Diffusion Models (DM) based StableVITON. Additionally, to identify current trends in the VTON field, 82 studies published in the Web of Science database between 2024 and 2025 were systematically reviewed, revealing that DMs have become the dominant image generation technique, replacing Generative Adversarial Networks (GANs). As the original contribution of this thesis, an innovative VTON and shopping model based on personalized 3D digital mannequins is proposed. The model relies on performing virtual try-ons on digital mannequins generated through 2D human photographs and anthropometric measurement inputs. Moreover, the proposed model incorporates standardized size formats, an AI-based return verification mechanism, and AI agent-based shopping components. The core building blocks 3D mannequin generation, body optimization, and garment simulation were implemented as a proof-of-concept study. In conclusion, this thesis presents a holistic model for the needs of the apparel industry through a progressive research process ranging from image classification to segmentation, from 2D virtual try-ons to 3D mannequin-based virtual try-ons. The proposed system is evaluated as having the potential to reduce return rates by lowering customer uncertainty, increase customer and retailer satisfaction, and mitigate the environmental damage of the sector. By developing information systems-based solutions to problems in the apparel industry and functioning as a decision support system that reduces uncertainty in purchasing processes through rational guidance, this study aims to make a novel contribution to the Management Information Systems literature.
Benzer Tezler
- Design, modelling and control of a nano quadrotor withmicrocontroller based vision system for object tracking
Nesne takibi için bir nano dört rotorlu helikopterin tasarımı, modellenmesi ve mikrodenetleyici tabanlı görüntü sistemi ile kontrolü
MUSTAFA ENES KIRMACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
PROF. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Deep learning-based keypoints driven visual inertial odometry for GNSS-denied flight
Yapay sinir ağları tabanlı nokta çıkarıcılı görsel-ataletsel odometri ile GPS'siz ortamda uçuş
ARSLAN ARTYKOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Eklemeli imalat yöntemiyle üretilen altı eksenli robot kol ile ürünlerin görüntü işleme ve yapay zeka tabanlı tasniflenmesi
Image processing and ai-based classification of products with six-axis robot arm manufactured by additive manufacturing method
ZEKERİYA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ KORAY ÖZSOY
- Robotik uygulamalar için oto kodlayıcı kullanılarak denetimsiz arkaplan çıkarılması
Unsupervised background extraction using autoencoders for robotic applications
ALİ NURİ ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN DOĞAN
- Havadan alınan termal kamera görüntülerinde canlı tasnifinin yapılmasında derin öğrenme tabanlı tekniklerin uygulanması
Application of deep learning-based techniques for performing live sorting on aerial thermal camera images
HALİL USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AVCI