Görüntü işlemi ile hat sanatı türünün tanınması
Recognition of calligraphy by image processing
- Tez No: 773531
- Danışmanlar: PROF. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR, PROF. DR. FAİK YAYLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Lojistik regresyon analizi, Yazı sanatı, Image processing, Logistic regression analysis, Calligraphy
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hat sanatı ve türlerinin ortaya çıkışı tarih boyunca gerek sanat alanında gerekse mimarlık alanında büyük önem arz etmiştir. Bu konuda geçmişten günümüze değerli eserler ve yazılar bırakılmıştır. Tarihi yapıların kapı ve duvarlarında bulunan antik mimaride hat sanatı açıkça görülmekte ve bu tarihi yapılara ayrı bir güzellik kazandırmaktadır. Hat sanatının günümüzde önemi, teknolojinin ilerlemesi ve zamanla sanatseverler için özel bir yere sahip olmuştur. İslam ülkelerinde sanattaki gelişmeleri takiben bir çok hat sanatı türü ortaya çıkmıştır. Biz de tez çalışmamızda yaygın olarak kullanılan en önemli 6 hat türü (Nesih, Divani, Kufı, Süls, Muhakkak ve Talik) görüntü işlemi ve algoritmaları ile türlerin özellikleri ve tanımı değerlendirilmiştir. Bu çalışmada hat sanatının resimleri ve eskiden yazılmış önemli ustaların eserleri olmak üzere bazı türlerde veri setimize destek amaçlı ve en iyi sonuç ortaya çıkarmak amacı ile hazır generator kullanarak hat yazıları resimleri toplanıp veri tabanı oluşturulmuştur. Elde edilen veri tabanı 6 kategoride bulunan türlerimiz toplam 388 hat eseri ve görüntüsü içermektedir. Bu verilerden rastgele olarak seçilen resimlerin %75 modelin eğtimi için ayrılırken, %25 modelin testi için ayırılmıştır. Bu çalışmadaki destek yazılım sistemi tasarlayarak ve görüntü işlemi yöntemleri kullanarak 6 kategori üzerinde görüntü işlemi analizi ve modeli oluşturulmuştur. Yapılan çalışmalar sonucunda hat sanatı türlerinin tanımı için en iyi doğruluk yüzdesi (%90.03) olan yöntemler ve algoritmalar (Logistic Regression) tespit edilmiştir. Sonuç olarak, farklı aktivasyon ve optimizasyon yöntemleri kullanılarak derin görüntü işlemi ile hat sanatı görüntü verilerinin başarılı sınıf tahmini yapan bir sistem tasarımı yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Calligraphy and the emergence of its types have been of great importance both in the field of art and in the field of architecture throughout history. In this regard, valuable works and writings have been left from the past to the present. The art of calligraphy is clearly seen in the ancient architecture on the doors and walls of historical buildings, giving these historical structures a distinct beauty. The importance of calligraphy today, the advancement of technology and over time has had a special place for art lovers. Following the developments in art in Islamic countries, many types of calligraphy have emerged. In our thesis, the 6 most important calligraphy types (Nesih, Divani, Kufi, Süls, Muhakkak and Talik) image processing and algorithms and the characteristics and definition of the types were evaluated. In this study, the images and pictures of calligraphy were collected and a database was created by using a ready generator to support our data set in some types, including the works and examples of important masters, in order to achieve the best results. The database created includes a total of 388 calligraphy works and images of our genres in 6 categories. While 75% of the randomly selected pictures from these data were reserved for the training of the model, 25% were reserved for the testing of the model. By designing the support software system in this study and using image processing methods, image processing analysis and model were created on 6 categories, and as a result of the studies, the methods and algorithms (Logistic Regression) with the best percentage of accuracy (90.03%) were determined for the definition of calligraphy types. As a result, a system design that makes successful class estimation of line art image data with deep image processing using different activation and optimization methods has been made.
Benzer Tezler
- Hat sanatı eserlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of islamic calligraphy by using machine learning methods
DİLARA ZEYNEP GÜRER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve Teknolojiİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ZAİM GÖKBAY
- Hibrit optik görüntüleme sistemi ile tespit edilen seramik yüzey kusurlarının görüntü işleme ve derin öğrenme teknikleriyle analizi
Analysis of ceramic surface defects detected with hybrid optical imaging system using image processing and deep learning techniques
DUYGU DEMİRCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLHAN USTABAŞ KAYA
DOÇ. DR. RUKİYE UZUN ARSLAN
- Kaynak üretim proseslerinde yalın üretim ve yapay zeka entegrasyonu ile gerçek zamanlı kusur tespiti
Real time defect detection through integration of lean manufacturing an artificial intelligence in welding production proceesses
MUHARREM GÖKHAN ÖZGÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTAÇ YILDIZ
- Fpga based reprogrammable motherboard & daughter board circuits design and applications
Fpga tabanlı tekrar programlanabilir ana & yardımcı devre kart tasarımı ve uygulamaları
MUHAMMET FURKAN İLASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI
- Retinal fundus görüntülerde piksel tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile kan damarlarının çıkarılması
Extraction of blood vessels with pixel based classification methods in retinal fundus images
ZAFER YAVUZ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KÖSE