Geri Dön

Makine öğrenmesi ile vücut ölçülerinin belirlenmesi

Determining body measures with machine learning

PDF İndir

  1. Tez No: 830356
  2. Yazar: SAIFULLAH NASRULLAH
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VECDİ AYTAÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Giyim Endüstrisi, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Clothing Industry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Bu araştırma, tekstil firmaları ve hazır giyim mağazaları tarafından kullanılmak üzere geliştirilen bir modeli tanıtmaktadır. Model, müşterilerin akıllı telefonlarıyla gerçek zamanlı olarak çektikleri 2B fotoğrafları kullanarak insan vücut ölçülerini tahmin etme amacını taşımaktadır. Online alışveriş platformları, 20. yüzyılın son dönemlerinde birçok müşterinin dikkatini çekmiştir, çünkü bu platformlar aracılığıyla müşteriler, mağazalara gitmeye gerek duymadan rahatlıkla alışveriş yapabilmektedir. Ancak, ölçü tahmini gerektiren ürünler, özellikle mobilya ve giysi gibi, online alışveriş yaparken müşterilerin genellikle endişe duyduğu bir konudur. Yanlış giysi bedeninin seçilmesi, online alışveriş yapan birçok kişinin karşılaştığı yaygın bir sorundur. Bu nedenle, bu çalışma, bu soruna çözüm bulmak amacıyla OpenCV kütüphanesinin Canny kenar tespiti (Canny Edge Detection) algortimasını ve Makine Öğrenimi (ML) metodlarından Destek Vektör Makineleri (DVM) kullanarak bir model önermektedir. Bu model, akıllı telefonlarla çekilen gerçek zamanlı 2B fotoğraflardan insan vücut ölçülerini tahmin etmeyi hedeflemektedir.

Özet (Çeviri)

This research introduces a developed model which will be used by textile companies and ready made clothing stores. The model aims to estimate human body measurements using 2D images taken in real-time by customers using their smartphones. Online shopping platforms have attracted the attention of many customers in the late 20th century as they provide the convenience of shopping without the need to visit physical stores. However, products that require size estimation, particularly furniture and clothing, are often a concern for customers when shopping online. Choosing the wrong clothing size is a common issue faced by many online shoppers. Therefore, this study proposes a model using OpenCV library's algorithm Canny Edge Detection and Machine Learning (ML) method Support Vector Machines(SVM) to find a solution to this problem. This model aims to estimate human body measurements from real-time 2D images taken with smartphones.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    507677

    Machine learning aided kidney stone classification with electromagnetic properties

    Makine öğrenmesi yardımıyla böbrek taşlarının elektromanyetik özelliklerinin sınıflandırılması

    BANU SAÇLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN

  2. Tez No

    702224

    Geçirilmiş sezaryende abdominal ultrason ve kontraksiyon paterni özellikleri kullanılarak makine öğrenmesi ile uterin dehisensin öngörülmesi

    Prediction of uterine dehiscence with machine learning by using lower uterine segment thickness and contraction pattern features

    MERVENUR KEMENT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. MELİKE DOĞANAY

  3. Tez No

    684361

    Characterization of time-based degradation effects and machine learning-based modeling of hot carrier injection in 40 NM CMOS transistors

    40 NM CSMOS transistörlerde sıcak taşıyıcı enjeksiyonunun zaman bazlı bozulma etkilerinin karakterizasyonu ve makine öğrenimine dayalı modellenmesi

    XHESİLA XHAFA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA BERKE YELTEN

  4. Tez No

    176960

    'Oagait': A decision support system for grading knee osteoarthritis using gait data

    'oagaıt?: Yürüyüş verileri kullanarak diz osteoartriti derecelendirmesi için bir karar destek sistemi

    NİGAR ŞEN KÖKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE YALABIK

  5. Tez No

    487985

    Sanal gerçekliğe dayalı bir ofis asistanı tasarımı

    Virtual reality based office assistant design

    UĞUR AYVAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. HÜSEYİN GÜRÜLER

Geri Dön