Developing a video annotation tool for building Turkish sign language corpus: TIDVA
Türk işaret dili derlemi oluşturmak için video notasyon aracı geliştirme: TİDVA
- Tez No: 548688
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Dilbilim, Linguistics
- Anahtar Kelimeler: Derlem, Türk İşaret Dili, notasyon aracı, Türk İşaret Dili derlemi, Corpus, Turkish Sign Language, annotation tool, Turkish Sign Language corpus
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Dünya genelinde milyonlarca işitme engelli insan yaşamaktadır. İşitme engelli kişi sayısının bu denli büyük olması, işitme engelli kişilerin başkalarıyla kolayca iletişim kurabilmeleri için işaret dili alanında çalışmalar yapmanın önemini göstermektedir. İşaret dili alanında yapılan çalışmalarda karşılaşılan en büyük sorunlardan biri derlemin olmamasıdır. Derlem geliştirme bu eksikliği gidererek işaret dili alanındaki çalışmalara katkıda bulunur. Bu tezde, Türk İşaret Dili için geliştirilen, TİDVA olarak adlandırılan video notasyon aracı ve TİDVA kullanılarak geliştirilen Türk İşaret Dili Derlemi önerilmiştir. Bu tez, Türk İşaret Dili alanına büyük katkı sağlamaktadır. Çünkü geliştirilen TİDVA, Türk İşaret Dili alanında geliştirilen tek video notasyon aracıdır. Üstelik geliştirilen Türk İşaret Dili Derlemi, Türk İşaret Dili alanında derlem eksikliğini giderir. Araç, video notasyon işlemi yapar, videoları alt videolara böler ve derlem geliştirmek için çıktı üretir. Aile, Çalışma ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı'nın geliştirdiği Türk İşaret Dili Sözlüğü'nün 500 örnek cümle videosu seçilmiştir ve ardından TİDVA kullanılarak notasyon işlemi yapılmıştır. Geliştirilen derlem toplamda 596 cümle ve 5343 kelimeden oluşmaktadır. Geliştirilen derlem üzerinde sorgulamalar yapmak ve sorgu sonuçlarını görüntülemek için Arama Aracı geliştirilmiştir. Derlem üzerinde istatistiksel analizler yapılarak sonuçları gösterilmiştir. Geliştirilen Türk İşaret Dili Derlemi gelecekte yapılacak çalışmalara katkıda bulunacaktır. Geliştirilen derlem geliştirilen notasyon aracı kullanılarak gelecekte daha zengin hale getirilebilir.
Özet (Çeviri)
In Millions of people around the world suffer from hearing disability. This large number denotes the importance of developing sign language studies to allow hearing impaired people to communicate with others easily. One of the biggest problems in studying in the field of sign language is the absence of corpus. Developing corpus contributes the studies in the field of sign language by resolving this deficiency. In this thesis, a video annotation tool called TİDVA and Turkish Sign Language Corpus which was built by using TİDVA has been proposed. This thesis provides a great contribution to the field of Turkish Sign Language. Because TİDVA is a video annotation tool which is a unique study in the field of Turkish Sign Language. Moreover developed corpus eliminates lack of corpus in Turkish Sign Language. TİDVA is annotates videos, divides them into sub-videos and generates output to build corpus. 500 videos of sample sentences in the Turkish Sign Language Dictionary, which was developed by Ministry of Family, Labor and Social Services, were selected and then annotated by using TİDVA. The developed corpus has totally 596 sentences and 5343 words. Searching Tool was developed to make queries on the corpus and to list the results of the queries. Statistical analysis was made and results of this analysis were demonstrated. The currently developed corpus will contribute to future studies. It can be made richer by using the developed tool in the future.
Benzer Tezler
- Yazılı Türkçe dilinden Türk işaret diline (tid) makine çevirisi sistemi
Text to sign language machine translation system for Turkish
CİHAT ERYİĞİT
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Deep learning based Turkish video indexing and retrieval system
Derin öğrenmeye dayalı Türkçe video indeksleme ve bilgi getirimi sistemi
JAWAD RASHEED
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AKHTAR JAMIL
- Türkçe–TİD medya çevirisinde için bağlacının görünümleri
Appearances of the conjunction for in Turkish-TID media translation
MESUT YAZICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mütercim-TercümanlıkAnkara ÜniversitesiTürk İşaret Dili ve Sağır Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ŞEN BARTAN
- Ağ kaynaklarını verimli kullanan bir video gözetleme sistem mimarisi
A video surveillance system architecture that uses network resources efficiently
BURCU URAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜGE SAYIT
- Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video
Hava aracından çekilmiş geniş alan videolarında seyreklik tabanlı regülarizasyon ile hareketli nesne takibi
ERDEM ONUR ÖZYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU