Çok katmanlı kısıtlı boltzmann makineleri ile sayısal görüntülerden sanatçı tanıma
Recognizing artist from digital images by multilayered restricted boltzmann machines
- Tez No: 276697
- Danışmanlar: PROF. DR. SALİH OFLUOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ortamında Sanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Bilgisayar sistemleri ile görüntü tanıma ve anlamlandırma, literatürde üzerine değişik araştırmalar olan popüler bir araştırma konusudur. Robotların hareket ve buna bağlı karar destek mekanizmalarında, şekil tanıma, el yazısı tanıma, ses ve parmak izi tanıma gibi pek çok farklı uygulamalarda yapay zekâ sistemleri ve yapay sinir ağları karşımıza çıkmaktadır.Bu çalışmada incelenen ve bilgisayar sistemlerinden anlamlandırması beklenen, yüksek gürültü bileşenleri içeren sayısal görüntülerden, bu sayısal görüntünün, bir resim eserinin görüntüsü ise belirli bir küme içerisinde hangi ressama daha çok benzerlik gösterdiğini tespit etmesidir. Çalışma kapsamında Kısıtlı Boltzmann Makineleri (Restricted Boltzmann Machine) ve Durumsal Kısıtlı Boltzmann Makineleri (Conditional Restricted Boltzmann Machine) yapay sinir ağı algoritmaları ile görüntüleri işleyecek bir prototip geliştirilmiş ve bilgisayar sisteminin gösterdiği başarı incelenmiştir.Prototip uygulama Vincent Van Gogh, Salvador Dali ve Pablo Picasso ya ait ?nternet üzerinden elde edilen düşük çözünürlüklü bir eğitim kümesi ile eğitilmiştir. Prototip uygulamanın bu eğitim kümesinde bulunmayan veya yapısal farklılıklar gösteren (kadraj farkı, sıkıştırma farkı, çözünürlük farkı ve benzer sayısal sinyal gürültüleri) düşük çözünürlüklü yüksek gürültü bileşenleri içeren görüntüler ile testi sonucu sanatçıları tanımada %60'ın üzerinde başarı elde ettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Image recognition with computer systems is a popular research topic on which there are many research projects. Artificial intelligence systems and artificial neural networks are encountered in a variety of applications like robot decision support systems for movements, symbol recognition, handwriting recognition, voice recognition and fingerprint recognition.In this research, an artificial intelligence system, based on neural networks, is challanged to identify relational probabilities of an image belonging to an artist from a set of artists, using digital images of paintings with high noise components. In the scope of the research, Restricted Boltzmann Machines and Conditional Restricted Boltzmann Machines algorithms are applied in a prototype software and its succes is tested.The prototype software is trained with a set of low resolution images from the internet belonging to paintings of Vincent Van Gogh, Salvador Dali and Pablo Picasso. It was observed that the prototype software achives succes rates above %60 on recognizing artists when tested with images which are very different in content or structually different(frame, canvas size, resolution, compression) from the images in the training set.
Benzer Tezler
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Statistical feature learning and signal generation for time-series sensor signals
Zaman serisi sensör işaretleri için öznitelik öğrenimi ve işaret üretimi
ERKAN KARAKUŞ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Modelling and analyses of damped multi-layered structures
Sönümlü çok katmanlı yapıların modellenmesi ve analizleri
MEHMET SAİT ÖZER
Doktora
İngilizce
2021
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK
- Kinetik mimari cephe tasarımına bütünleşik bir yaklaşım: Üretken tasarım araçları ile çok kriterli optimizasyon ve karar destek sistemlerine dayalı bir yöntem önerisi
An integrated approach to kinetic architecture facade design: A method proposal based on multi-criteria optimisation and decision support systems via generative design tools
ABDUL SAMET ENGİN
