Geri Dön

Doğadaki kuşlardan esinlenerek yapay zekâ yöntemleriyle renk paleti üretimi

Color palette generation with artificial intelligence methods inspired by birds in nature

  1. Tez No: 841395
  2. Yazar: YUSUF KAYIPMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Renk paletleri veya bir başka ifadeyle renk şemaları görsel tasarım, moda, iç mekan tasarımı gibi birçok alanı yakından ilgilendiren güncel konulardan biridir. Renk paleti oluşturmada ise doğadaki kuşlar, çiçekler gibi bünyesinde birçok renk barındıran canlılar muazzam bir kayanktır. Literatürde renk paleti oluşturmaya yönelik çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Mevcut çalışmalarda canlılara ait görsellerin tamamı üzerinden renk çıkarma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bir canlıya ait görsellerde renk açısından canlı ile uyumlu olmayan arka planlar olabilmektedir. Bu durumda oluşturulan bir renk paleti, etkileyici ve uyumlu olma özelliğini yansıtmayacaktır. Dolayısıyla görselin tamamı yerine bir canlıya ait renklerin çıkarılması daha isabetli olacaktır. Bu tezde literatürdeki bu boşluğu doldurmak için renk paleti üretiminde 3 farklı hibrit yöntem oluşturulmuştur. Bu hibrit yöntemler; Mask R-CNN ile K-means, Mask R-CNN ile Fuzzy C-means ve Mask R-CNN ile Pix2PixGAN yöntemlerinin birlikte kullanılması ile elde edilmiştir. Mask R-CNN yöntemi ile renk paleti çıkarımında elverişli olan bir görselde bir canlının tespiti yapılarak ilgili canlı arka plandan ayrılmaktadır. Daha sonrasında canlının üzerindeki renkler tespit edilerek renk paletleri üretilmektedir. Doğada renk paleti üretiminde faydalanılabilecek çok fazla kaynak olduğu için bu tezde kuşlar üzerine odaklanılmıştır. Literatürde daha önce renk paleti üretiminde kuşları referans alan herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu tezde farklı renk kombinasyonlarını (2 ile 7 arasında) üzerlerinde barındıran kuşlardan örnekler seçilerek 120 kuş görseli ile bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setine kuşların tespitini zorlaştıracak kuş ile aynı renge sahip arka plan olması veya bu arka planın karmaşık olması (birçok öğe içermesi) gibi canlı tespitini zorlaştıracak alt problemler de eklenmiştir. Her bir hibirt yöntemin başarısı bu veri seti üzerinde test edilmiştir. Yapılan deneysel sonuçlarda Mask R-CNN tabanlı ön işleme yönteminin söz konusu alt problemlere karşı dayanıklı olduğu tespit edilmiştir. Bu yöntem ile %99,6 oranında başarı elde edilmiştir. Mask R-CNN tabanlı ön işleme yöntemiyle kuşlar arka plandan başarılı bir şekilde ayrıştırıldıktan sonra kuşlara ait renk paletleri üretilmiştir. Renk paleti üretilmesinde en başarılı sonucu Fuzzy C-Means tabanlı yöntem vermiştir. K-Means tabanlı renk paleti üreten yöntem, kuşun küçük bir bölgesinde olan baskın renkleri çıkarmada yetersiz kaldığı görülmüştür. Bu her iki yöntemde de kuşlara ait baskın renk sayısının önceden bilinme gerekliliği (yönteme parametre olarak girilmesi) dezavantaj oluşturmaktadır. Pix2Pix GAN modeli tabanlı renk paleti üreten yöntemde ise böyle bir zorunluluk olmaması bir avantaj oluştursa da bu yöntemin eğitilmesinde daha çok veriye ihtiyaç duyulduğu görülmüştür. Yapılan deneysel sonuçlarda bu yöntemin başarı seviyesi diğer hibrit yöntemlere oranla daha düşük kalmıştır. Bu nedenle bu yöntemin iyileştirilmesi gerektiği görülmüştür. Sonuç olarak bu tez kuşlara ait renk paleti çıkarımında ilk çalışma olup görsel tasarım alanında uğraşanlar için önemli bir ilham kaynağı olmakla birlikte kuşlar üzerine çalışma yapan araştırmacılara da önemli sayılabilecek bir veri kaynağı hazırlanmıştır. Veri setinin sayıca ve nitelik bakımından güçlendirildiği ve de bununla birlikte renk paleti çıkarma yöntemlerinin iyileştirildiği takdirde söz konusu katkılar çok daha fazla olacaktır.

Özet (Çeviri)

Color palettes, or alternatively, color schemes, are contemporary topics closely related to various fields such as visual design, fashion, and interior design. In the creation of color palettes, living organisms containing a myriad of colors, such as birds and flowers in nature, serve as tremendous sources of inspiration. Existing studies in the literature have focused on extracting colors from entire visual representations of living organisms. However, it is possible for backgrounds in images of living organisms to be incompatible with the colors of the organisms, leading to a color palette that may not reflect an impressive and harmonious quality. Therefore, it is more accurate to extract colors specifically from the living organisms rather than the entire image. To address this gap in the literature, this thesis introduces three hybrid methods for color palette generation. These hybrid methods involve the combination of Mask R-CNN with K-means, Mask R-CNN with Fuzzy C-means, and Mask R-CNN with Pix2PixGAN. The Mask R-CNN method is employed to detect a living organism in a visually favorable image, allowing for the separation of the organism from the background. Subsequently, the colors on the organism are identified to generate color palettes. Given the abundance of potential sources for color palette generation in nature, this thesis specifically focuses on birds. Notably, no prior studies have been identified in the literature that utilize birds as a reference for color palette generation. A dataset comprising 120 bird images is created by selecting examples of birds with different color combinations (ranging from 2 to 7 colors). To make bird detection challenging, additional sub-problems are introduced, such as having a background of the same color as the bird or a complex background with multiple elements. The success of each hybrid method is tested on this dataset. Experimental results reveal the resilience of the Mask R-CNN-based preprocessing method against these sub-problems, achieving a success rate of 99.6%. After successfully separating birds from the background using the Mask R-CNN-based preprocessing method, color palettes specific to the birds are generated. Among the methods for color palette generation, the Fuzzy C-Means-based approach yields the most successful results. The K-Means-based method proves insufficient in extracting dominant colors in small regions of birds. Both methods suffer from the disadvantage of requiring prior knowledge of the number of dominant colors in birds, specified as a parameter in the method. The Pix2Pix GAN model-based method, while not constrained by such a requirement, exhibits a need for more extensive training data and achieves a lower level of success compared to other hybrid methods. Therefore, there is a need for further improvement in this method. In conclusion, this thesis represents the first endeavor in extracting color palettes from birds, offering valuable insights for those engaged in visual design and providing a significant data source for researchers focusing on birds. The contributions of this work can be further enhanced with an increase in the quantity and quality of the dataset, coupled with improvements in color palette extraction methods.

Benzer Tezler

  1. Model predictive control based cooperative pursuit evasion for uav

    Model öngörü güdüm tabanlı sürü insansız hava araçları arasındaki angajman

    MUSTAFA BERKAY AKBIYIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR

  2. Sanat malzemesi olarak denimin iki ve çok boyutlu deneysel tasarımlarda kullanımı

    Use of denim as an art material in two and multi-dimensional experimental designs

    HANDE BİLVAR

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    El SanatlarıÇukurova Üniversitesi

    Sanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. FATMA ENGİN ALPAT

  3. Orta Çağ'da Karadeniz tarihi ve coğrafyası (8-13. yy)

    The history and geography of the Black Sea in medieval (8-13. cent.)

    ÖNDER GÜLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    TarihFırat Üniversitesi

    Tarih Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN ÇELİK

  4. Orofaringiyal yutmanın normal erişkin bireyler ve nöromüsküler hastalıklarda klinik elektrofizyolojik yöntemlerle incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    NUR YÜCEYAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    NörolojiEge Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CUMHUR ERTEKİN

  5. Maçka (Trabzon) ilçesinde yetişen bazı bitkilerin etnobotanik özellikleri ve peyzaj değerleri

    Ethnobotanic features and landscape values of some plants growing in Maçka (Trabzon) district

    ZEHRA ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Peyzaj MimarlığıArtvin Çoruh Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA SARI