Görüntü işleme algoritmalarının insan-bilgisayar etkileşimli davranışlarının analizi ve risk faktörlerinin tespiti için entegrasyonu
Integration of image processing algorithms for analysis of human-computer interactive behavior and detection of risk factors
- Tez No: 868795
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN ÇOBAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ardahan Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Bu tez çalışması, komut etkileşimli cihazlar için insan kaynaklı risklerin belirlenmesi ve analizi amacıyla görüntü işleme ve metin tespiti kütüphanelerinin Python programlama dili üzerinden entegrasyonunu ele almaktadır. Çalışmanın merkezinde, video formatındaki kaynak üzerinden metin tanıma ve süzgeçleme işlemleri, bu işlemler sonucunda elde edilen verilerin analitik değerlendirilmesi ve sonuçların kullanıcıya değer katma amacıyla elektronik posta aracılığıyla sunulması yer almaktadır. Bu sistematik çerçeve, komut etkileşimli cihazlarla ilgili olası risklerin tespitini ve bu risklerin azaltılmasını hedeflemektedir. Araştırmada, görüntü işleme ve metin tespiti tekniklerinin, komut tanıma işlemlerine entegrasyonunun, komut tanımlama işlemlerinin başarısının artırılması ve kullanıcı etkileşimli sistemlerde olası güvenlik risklerini önceden saptama gibi çeşitli avantajlar sağladığı belirlenmiştir. Görüntü işleme ve programlama dili kütüphanelerinin bütünleşik kullanımı, video görüntülerden metin çıkarma işlemi sağlamakla kalmamakta, ayrıca cihazların kullanıcı komutlarına karşı daha hassas ve etkin bir yanıt vermesini de mümkün kılmaktadır. Bu gelişmiş metodoloji, kullanıcıların cihazları daha güvenli ve etkili bir şekilde kullanmalarına olanak tanımaktadır. Netice itibarıyla, bu çalışma, komut etkileşimli cihazlardaki insan kaynaklı risklerin yönetiminde görüntü işleme ve metin tespiti tekniklerinin nasıl katalizör işlevi görebileceğini gözler önüne sermektedir. Elde edilen sonuçlar, söz konusu tekniklerin, bu cihazların tasarımı ve işlevselliğinde önemli geliştirmeler sağlayabileceğini ve bu alandaki gelecekteki araştırmalara yön verebileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis deals with the integration of image processing and text detection libraries through the Python programming language for the purpose of identifying and analyzing human-induced risks for command-interactive devices. At the center of the study are text recognition and filtering processes over the source in video format, analytical evaluation of the data obtained as a result of these processes, and presentation of the results via e-mail in order to add value to the user. This systematic framework aims to identify and reduce potential risks associated with command-interactive devices. In the research, it was determined that the integration of image processing and text detection techniques into command recognition processes provides various advantages, such as increasing the success of command identification processes and detecting possible security risks in user interactive systems in advance. The integrated use of image processing and programming language libraries not only enables text extraction from video images, but also enables devices to respond more sensitively and effectively to user commands. This advanced methodology allows users to use devices more safely and effectively. Ultimately, this study reveals how image processing and text detection techniques can serve as a catalyst in the management of human-induced risks in command-interactive devices. The results obtained reveal that these techniques can provide significant improvements in the design and functionality of these devices and direct future research in this field.
Benzer Tezler
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Solving image procesing problems by using nonstandart regularization
Standart olmayan düzgünleştirme kullanarak görüntü işleme problemlerinin çözümü
TOLGA ACAR
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Vision based positioning ABB IRB 140 robot for gas leakage test automation
Gaz kaçak test otomasyonu için ABB IRB 140 robot için görüntü tabanlı pozisyonlama
AKIN İLKER SAVRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUFAN KUMBASAR
- Vi̇sual servo control appli̇cati̇on i̇n a humanoi̇d robot usi̇ng depth-camera i̇nformati̇on
Derinlik kamera bilgisini kullanarak insansı robot'ta görsel servo-kontrol uygulaması
AREZOU RAHİMİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
YRD. DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ
- sEMG ve kamera görüntü verileri kullanarak makine öğrenme temelli robotik el kontrolü
Robotic hand control based on machine learning using sEMG and camera image data
İSMAİL MERSİNKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET REŞİT KAVSAOĞLU