Impact of human pose in fashion image understanding
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 767973
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Otokodlayıcı, Makine öğrenmesi, Derin Öğrenme, Poz, Benzerlik Sıralama, Machine Learning, Deep learning, Autoencoder, Pose (human-gait), Similarity Ranking
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Elektronik ticaretin yaygınlaşması, hazır giyim sektöründe de depolanan verilerin artışına sebep olmuştur. Hazır giyim verilerinin işlenmesi müşteri memnuniyetini ve şirketlerin kazancını artırmak amacıyla elzemdir. Kişiye özel ürün sunumları, tüketiciye hitap eden ürün önerileri ve bir moda nesnesini tanıma, moda alanındaki problemlerden bazıları olarak ele alınabilir. Bu problemleri otomatik olarak çözümlemek için bilgisayarla görmeye ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tezde, moda alanındaki bazı problemlere çözüm getirmek için bilgisayarla görme yöntemleri kullanıldı. Tesettür giyim öğeleri kullanarak, kullanıcıya/müşteriye uygun kişiselleştirilmiş ürünler sunmak için bir benzerlik puanlayıcı oluşturuldu. Görüntü çiftlerinde benzerlik puanlanması; moda alanında verilen ürüne en çok benzeyen öğeyi arama (görüntü benzerliği), aynı kategoriden verilen ürüne benzer ürünleri bulma (ürün benzerliği) gibi bazı sorunları çözer. Tüm bu benzerlik problemlerini çözmek, ürünü tanımakla başlar. Bu nedenle bu çalışmada önce bilinen bir problem olan sınıflandırma üzerinde çalışıldı. Bir sınıflandırıcı oluşturmak için öznitelik çıkarma yöntemi olan otomatik kodlayıcı tam bağlı sinir ağlarıyla birleştirilerek ürünleri tanıma üzerinde poz bilgisinin etkisi incelendi. Sınıflandırma ve ürün benzerlik puanlaması problemleri üzerinde insan görüntülerinden elde dilen poz tahmininin yaptığı etkiyi araştırabilmek için bilinen bir poz çıkarım yöntemiyle poz bilgisi elde edildi. Yapılan çalışma ile tesettür moda ürünlerinin işlenmesinde doğan ihtiyaç sebebiyle, benzer ürünler bulma, kullanıcı/müşterinin verdiği ürün fotoğrafından kullanıcının tercihine uygun öneriler sunma gibi problemleri çözmede poz bilgisinin olumlu etkisi gösterildi. Tesettür ürünlerinde giyen kişinin duruşu, sınıflandırma probleminde doğruluk puanını ortalama %26 artırırken, benzerlik puanlama probleminde ise poz ile çalıştırılan modelde %5 oranında artış sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
The amount of data kept by the fashion industry has increased as a result of the growth of electronic commerce. Processing clothing data is crucial for boosting business earnings and consumer satisfaction. Some of the issues in the fashion industry can be addressed, such as personalized item offerings, suggestions of products that appeal to consumers, and identifying a fashion object. In order to automatically handle these issues, computer vision is necessary. In this thesis, we employ computer vision techniques to address several issues in the fashion industry. Using modest clothing items, a similarity ranker is created to offer personalized products suitable for the user/customer. Similarity scoring solves some problems in fashion field like searching most resembling item to the given item (image similarity), finding similar products to the given product from same category (product similarity). Solving all these similarity problems starts with recognizing the product. For this reason, in this study, firstly, a known problem, classification, was studied. The effect of pose information on product recognition was investigated by combining the autoencoder, which is a feature extraction method, with fully connected neural networks to create a classifier. In order to investigate the effect of pose estimation from human images on classification and product similarity scoring problems, exposure information was obtained by a known pose extraction method. With the study, the positive effect of posing knowledge in solving problems such as finding similar products, offering suggestions suitable for the user's preference from the product photo given by the user/customer, due to the need arising in the processing of hijab fashion products was demonstrated. In the categorization problem, the posture of the wearer raised accuracy scores by an average of 26%, while in the similarity scoring problem, the model using stance increased accuracy scores by 5%.
Benzer Tezler
- Avustralya endemik bitkileriyle deneysel eko tekstil baskı uygulamaları
Başlık çevirisi yok
GAMZE ATALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Güzel SanatlarDokuz Eylül ÜniversitesiTekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı
DOÇ. GÜLCAN BATUR
- Bulanık karar verme ortamında risk değerlendirmesi:İş sürekliliği perspektifi
Risk assessment in fuzzy decision making environment: Business continuity perspective
DOĞAN ŞENGÜL
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CAFER ERHAN BOZDAĞ
- Bilgisayarlı görü ile derin öğrenme teknikleri kullanılarak spor antremanlarının doğruluğunun tespiti
Determining the accuracy of sports training using computer vision and deep learning techniques
NURETTİN ACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiBitlis Eren ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH KULUÖZTÜRK
- Glocalization-the adaptation of global strategies of international companies to arabic market
Küreselleşme-uluslararası şirketlerin küresel pazarlama stratejilerinin Arap pazarına uyumu
MAJDOLDEEN ZAITOUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeBahçeşehir ÜniversitesiPazarlama Bilim Dalı
DR. KAZIM SELÇUK TUZCUOĞLU
- Yapay zekâ teknolojilerinin ceza muhakemesinde kişisel veri toplanmasına etkileri
The impact of artificial intelligence technologies on personal data collection within criminal procedures
IRMAK ERDOĞAN