Türk işaret dili alfabesinin derin öğrenme yöntemi ile sınıflandırılması
Classification of turkish sign language alphabet with deep learning method
- Tez No: 539067
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMİT ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KAAN BAYKAN
- 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
1998
Türk Dili ve EdebiyatıHarran ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. MUHSİN KALKIŞIM
- Turkish sign language animation with articulated body model
Eklemli vücut modeliyle Türk işaret dili canlandırması
TURAN CAN GÜREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. LALE AKARUN
- Hayat Mecmuası etrafında gelişen sanat faaliyetleri C.1
Başlık çevirisi yok
MUSA DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜLKÜ GÜRSOY
- Phonological and morphological aspects of lexicalized fingerspelling in Turkish sign language (TİD)
Türk işaret dilinde harfli işaretlerin birimbilimsel ve biçimbilimsel özellikleri
SÜLEYMAN SABRİ TAŞÇI