Geri Dön

Türk işaret dili alfabesinin derin öğrenme yöntemi ile sınıflandırılması

Classification of turkish sign language alphabet with deep learning method

  1. Tez No: 539067
  2. Yazar: ZEREN BERNA KIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAMİT ERDEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Günümüzde işitme engeli olan insanların, kendi aralarında anlaşmak için kullandıkları işaret dilinin çok az insan tarafından biliniyor olmasından dolayı günlük yaşantılarında iletişim kurmak konusunda bir takım sıkıntılar yaşadıkları bilinmektedir. İşitme engeli olan insanlarla duyabilen insanların arasındaki bu iletişim engelini azaltmak için pek çok akademik çalışma yapılmıştır ve günümüzde bu konuyla ilgili çalışmalar hala sürmektedir. Son zamanlarda makine öğrenmesi, derin öğrenme alanında da bu konuda çalışmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında, 29 Türkçe işaret dili alfabesi karakterleri ve metin yazmak için tanımlanmış 3 karakterden oluşan veri seti, her bir sınıf için 1500 adet görüntü kaydedilerek oluşturulmuştur. Önceden eğitilmiş bir konvolüsyonel yapay sinir ağ modeli kullanılarak transfer öğrenme metodu ile sistem, Türkçe işaret dili alfebesinden ve özel karakterlerden oluşturulan veri seti ile eğitilmiştir. Eğitim sonrası web kamera ile seçili alanda gösterilen işaretin gerçek zamanlı olarak tanımlanması ve bu yol ile bir kelime ya da cümle oluşturup kaydedilmesi sağlanmıştır. Bu çalışmada kullanılan model, eğitim ve tanımlama işlemleri python dili kullanılarak yazılıma dönüştürülmüştür. Kullanılan önceden eğitilmiş konvolüsyonel sinir ağı modelinin başarısı test edilip yorumlanmıştır. Performans kriterlerine göre başarı %90 olarak elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Today, it is known that people with hearing impairments have some difficulties while communicating in their daily lives as the sign language they use to communicate with each other is known to very few people. Many academic studies have been carried out to reduce this communication barrier between people who has hearing impairments and the ones who has not, and the studies on this issue are still ongoing. In the fields of machine learning and deep learning studies are being carried out on this subject. In this thesis, The 29 Turkish sign language alphabet characters and 3-character data set for writing text were created by recording 1500 images for each class. The system has been trained with a data set consisting of Turkish sign language alpahbet and 3 special characters by using the transfer learning method with a pre-trained convolutional neural network model. After the training, it was ensured that the signal displayed in the selected area was defined in real time and thus, creation of a word or formation of a sentence which will then be saved was made possible. The training and identification procedures and the model which has been used in this study were converted into software using Python programming language. The success of the pre-trained convolutional neural network model has been tested and interpreted.According to the performance criteria, the success rate is %90.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemi kullanılarak görüntü-tabanlı türk işaret dili tanıma

    Image-based turkish sign language recognition using deep learning method

    ELİF EZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KAAN BAYKAN

  2. Ahmed Cevdet Paşa'nın Belagat-ı Osmaniyyesi transkripsiyonlu metin - indeks (s. 101 - 203)

    Ahmed Cevdet Paşa's Belagat-ı Osmaniyye (s. 101 - 203) transcription text - index

    FİLİZ KALYON

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Türk Dili ve EdebiyatıHarran Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. MUHSİN KALKIŞIM

  3. Turkish sign language animation with articulated body model

    Eklemli vücut modeliyle Türk işaret dili canlandırması

    TURAN CAN GÜREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. LALE AKARUN

  4. Hayat Mecmuası etrafında gelişen sanat faaliyetleri C.1

    Başlık çevirisi yok

    MUSA DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Türk Dili ve EdebiyatıGazi Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÜLKÜ GÜRSOY

  5. Phonological and morphological aspects of lexicalized fingerspelling in Turkish sign language (TİD)

    Türk işaret dilinde harfli işaretlerin birimbilimsel ve biçimbilimsel özellikleri

    SÜLEYMAN SABRİ TAŞÇI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    DilbilimBoğaziçi Üniversitesi

    Dilbilim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLI GÖKSEL