Makine öğrenmesi ile vücut ölçülerinin belirlenmesi
Determining body measures with machine learning
- Tez No: 830356
- Danışmanlar: PROF. DR. VECDİ AYTAÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Giyim Endüstrisi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Clothing Industry, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Machine learning aided kidney stone classification with electromagnetic properties
Makine öğrenmesi yardımıyla böbrek taşlarının elektromanyetik özelliklerinin sınıflandırılması
BANU SAÇLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN
- Yüksek LDL düzeyi olan hastalarda aterosklerotik kardiyovasküler hastalık riskinin yapay zekâ yardımıyla belirlenmesi
Artificial intelligence assisted risk assessment of atherosclerotic cardiovascular disease in patients with elevated low-density lipoprotein cholesterol levels
HAKAN ÖMER KARATAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
İç HastalıklarıMarmara Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SERDAR FAK
- Akıllı giyilebilir kardiyo gözlem sistemi tasarımı
Design of a smart wearable cardiac monitoring system
FATMA PATLAR AKBULUT
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- 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
2021
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
PROF. MELİKE DOĞANAY
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BERKE YELTEN