Kültürel miras görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of cultural heritage images using deep learning methods
- Tez No: 681453
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: KTO Karatay Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Kültürel miras; bir toplumun veya ulusun ortak geçmişlerini gelenek ve göreneklerini oluşturan aynı zamanda geleceğin de doğru kurulmasına yardım eden tarih ve kültürle ilgili soyut ve somut değerlerdir. Geçmiş ve gelecek arasında bağlantı kurduğundan değer verilmesi, saklanması ve korunması gerekmektedir. Kültürel miras görüntülerinin sınıflandırılması dijital belgeleme için gereklidir. Çok sayıda görüntü işleneceği için bunların sınıflandırılması sıkıcıdır, hatalara açıktır ve çok fazla zaman alır. Bu sıralama görevlerini kolaylaştıracak otomatik tekniklerin olması, dijital dokümantasyon sürecinin önemli bir bölümünü iyileştirecektir. Ek olarak, mevcut görüntülerin doğru bir şekilde sınıflandırılması, söz konusu miras varlığını inceleme ve yorumlama, daha iyi yönetme ve belirli terimler aracılığıyla daha verimli aramalara kolaylık sağlar. Literatüre bakıldığında daha çok uluslararası alanda ilgili çalışmalar yapıldığı görülmektedir. Bu çalışmada kültürel miras görüntülerinin doğru bir şekilde sınıflandırılması amacıyla derin öğrenme yöntemleri (AlexNet, GoogleNet, ResNet ve SqueezeNet) kullanılmıştır. Görüntü veri kümeleri ile önce eğitimleri tamamlanmış daha sonra performans testleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçlara bakıldığında hem eğitim hem de test süreçlerinde sistemin büyük oranda başarılı olduğu görülmüştür. İleride literatüre yeni ve faydalı çalışmalar eklenmesine olanak sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Cultural heritage are intangible and tangible values related to history and culture that constitute the common pasts, traditions and customs of a society or nation, and also help to establish the future correctly. Because it connects the past and the future, it needs to be valued, preserved and protected. Classification of cultural heritage images is essential for digital documentation. Classifying them is tedious, error-prone, and takes too much time, as a large number of images will be processed. Having automated techniques to facilitate these sequencing tasks will improve a significant part of the digital documentation process. In addition, the correct classification of available images facilitates the examination and interpretation of the heritage asset in question, facilitating better management and more efficient searches through specific terms. Looking at the literature, it is seen that related studies are conducted in the international arena. In this study, deep learning methods (AlexNet, GoogleNet, ResNet and SqueezeNet) were used in order to correctly classify cultural heritage images. With the image datasets, first the training was completed and then the performance tests were carried out. Looking at the results, it was seen that the system was largely successful in both training and testing processes. It allows the addition of new and useful studies to the literature in the future.
Benzer Tezler
- Semantic segmentation of UAV images in archaeological sites using deep learning
Arkeolojik alanlardaki İHA görüntülerinin derin öğrenme yardımıyla anlamsal segmentasyonu
DAMLA KUMBASAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- 3D fountain modeling from single image
Tek fotoğraftan 3 boyutlu şadırvan modelleme
ŞEYMA CENGİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ABDULLAH BÜLBÜL
- Tarihi sur kalıntılarının oluşturduğu kentsel boşluklarda mekânsal davranışın dizimsel irdelenmesi
Syntactical analysis of spatial behaviour in the urban voids formed by the ruins of historical city walls
AYLİN EROL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MimarlıkÖzyeğin ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVŞET GÜL ÇANAKÇIOĞLU
- The effect of visual narrative language of color codes in Youssef Chahine's cinema
Youssef Chahine sinemasında renk kodlarının görsel anlatı diline etkisi
MARİAM MAHROUS
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Radyo-TelevizyonEge ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALEV FATOŞ PARSA
Assist. Prof. Dr. ELÇİN AS
- A stereo hmd system with visual and inertial data capture for 3D augmented reality applications
3B eklenmiş gerçeklik uygulamaları için eylemsizlik verilerini ve video görüntülerini yakalayan stereo bte sistemi
AHMET KERMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ARİF TANJU ERDEM