Derin öğrenme algoritması kullanan bir mobil abartılmış gerçeklik oyunu
A mobile exaggerated reality game using deep learning algorithm
- Tez No: 584340
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Artırılmış gerçeklik, Bilgisayarla görme, Cisim tanıma, Derin öğrenme, Görsel nesne tanıma, Görüntü tanıma, Mobil oyunlar, Mobil uygulama, Augmented reality, Computer vision, Object recognition, Deep learning, Visual object recognition, Image recognition, Mobile games, Mobile application
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Okan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde; Derin Öğrenme, Bilgisayarlı Görü, Nesne Sınıflandırma, Nesne Belirleme ve Görüntü İşleme teknikleri kullanarak bir Artırılmış Gerçeklik (AG) uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu yeni nesil teknolojilerle desteklenen ve gerçeklenen mobil AG oyunu ile sadece tek kamera kullanarak; sanal ortam üzerinde, bir fiziksel nesne ile bir sanal nesnenin fiziksel dünya kurallarının yer aldığı etkileşiminin sağlanması amaçlanmıştır. Bu çalışma örnek alınarak, gerçek dünyaya ait nesneler üzerinde ilgili örnekler çoğaltılarak AG dünyasında farklı uygulamalar ile çözümler üretilebilinir. Üretim sektörü, eğitim, oyun, çocuk gelişimi ve benzeri alanlara yönelik kamera üzerinden öğretilmiş nesneleri kullanan uygulamalar gerçekleştirilebilinir. Genel mobil cihaz sensörlerine karşın; 3 boyutlu nesneleri algılayan sensörler, donanımlar ve özel kameralar kullanmak şüphesiz daha gerçeğe uygun bir çalışma ortamı sunar. Ancak son kullanıcılar açısından bakılırsa; cihazlara yönelik üretilen ve bu tezde önerdiğimiz yöntemleri kullanan mobil AG çözümleri fazladan bir maliyet oluşturmayacağından daha yaygın kullanım alanı bulacaktır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an Augmented Reality (AR) application was carried out by using Deep Learning, Computer Vision, Object Detection, Object Classification and Image Processing techniques. Using only one camera with the mobile AR game supported by the next generation technologies mentioned above; it is aimed to provide the interaction of a physical object and a virtual object on the virtual environment with the physical world rules. Based on this work, solutions can be produced with different applications in the world of AR by duplicating related examples on real world objects. Applications using objects taught through the camera for areas such as production, education, play, child development and the like can be realized. Despite general mobile device sensors; The use of sensors, hardware and special cameras that detect 3D objects offers a more realistic working environment. But from the perspective in terms of end users; AR solutions that use the methods we propose in this thesis will be used more widely while they will not constitute an extra cost.
Benzer Tezler
- Hiyerarşik başlangıç pozisyonlu derin Q-ağı algoritması ile mobil robot uygulaması
Mobile robot application with hierarchical start position deep Q-network algorithm
EMRE ERKAN
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ALİ ARSERİM
- Integrating computing vision with deep learning for autonomous robot navigation
Otonom robot navigasyonu için derin öğrenme ile bilgisayar vizyonunu entegre etmek
WALEAD KALED SLEAMAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ Ali HAMİTOĞLU
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- 5G new radio millimeter-wave beam tracking using deep learning
Derin öğrenmeyi kullanarak 5G yeni radyo millimetre dalgalar ışın takibi
NAJIULLAH HAKIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN KAVAK
- Advanced reinforcement learning applications in autonomous driving
Otonom araçlarda ileri pekiştirmeli öğrenme uygulamaları
MUSTAFA BURAK GÜNEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE