Developing a new system for advertisement analysis using gaze and depth analysis methods
Bakış ve derinlik analizi yöntemleri kullanılarak reklam analizi için yeni bir sistem geliştirilmesi
- Tez No: 895525
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER FARUK BEYCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri ve Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri ve İş Analitiği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Bu tez çalışması, reklamların bireyler üzerindeki etkileşim gücünü ve etkisini anlamaya yönelik yenilikçi bir metodoloji geliştirmeyi hedeflemektedir. Özellikle dijital reklamcılık dünyasında, reklamların izleyiciler üzerindeki dikkat çekme potansiyelinin doğru bir şekilde analiz edilmesi, reklam stratejilerinin etkinliğini artırmada kritik öneme sahiptir. Bu bağlamda tezde, göz izleme (gaze tracking) ve derinlik analizi (depth analysis) yöntemleri bir araya getirilerek, izleyicilerin bakış yönlerini ve mekânsal konumlarını kullanarak reklam içeriklerine olan ilginin değerlendirilmesi hedeflenmiştir. Günümüzde reklamcılık sektörü, dijitalleşme ile birlikte büyük bir hızla evrilmekte ve yeni yöntemlerle izleyicilerin dikkatini çekmeye çalışmaktadır. 2023 yılında küresel reklam harcamalarının yaklaşık 733 milyar dolara ulaştığı tahmin edilmekte olup, 2026 yılına kadar bu rakamın 800 milyar doları aşması beklenmektedir. Bu rakamlar, reklamcılığın ticari başarıda oynadığı kritik rolü açıkça ortaya koymaktadır. Ancak, bu büyük yatırımın karşılığını alabilmek için reklamların gerçekten izleyici üzerinde nasıl bir etki bıraktığını anlamak gerekmektedir. Geleneksel metrikler, izlenim sayısı (impressions), tıklama oranları (click-through rates) ve dönüşüm oranları gibi yüzeysel veriler sunmakta; ancak izleyicilerin reklamlarla olan gerçek etkileşim düzeyini tam olarak yansıtmamaktadır. Bu tez çalışması, izleyicilerin reklamlarla nasıl etkileşime geçtiğini daha derinlemesine analiz etmek için göz izleme ve derinlik analizi teknolojilerini bir araya getirerek, daha doğru ve kapsamlı sonuçlar elde etmeyi amaçlamaktadır. Bu tezin temel amacı, izleyicilerin reklamlara olan ilgisini daha iyi anlamak için bir sistem geliştirmektir. Bu amaç doğrultusunda dört temel adım izlenmiştir. İlk adım, video karelerinde izleyicilerin insan figürlerinin ve göz pozisyonlarının tespit edilmesidir. Bu işlem için kullanılan DensePose algoritması, video karelerindeki insan figürlerini 3D modeller üzerine haritalayarak, izleyicilerin bakış pozisyonlarını doğru bir şekilde tespit edebilmiştir. DensePose, insan vücudundaki her bir pikseli bir 3D insan vücudu modeli üzerinde haritalandırarak, izleyicilerin beden ve göz konumlarını yüksek hassasiyetle belirlemektedir. Bu aşama, izleyicilerin reklamlarla nasıl etkileşimde bulunduğunu anlamak için kritik bir öneme sahiptir. İzleyicilerin reklamları izlerken hangi yönlere baktıkları ve beden duruşları, reklamların çekiciliği ve etkisi hakkında önemli ipuçları vermektedir. İkinci adımda, izleyicilerin bakış yönleri Gaze360 modeli kullanılarak tahmin edilmiştir. Gaze360, derin öğrenme teknikleri kullanarak bireylerin nereye baktığını tahmin edebilen gelişmiş bir modeldir. Gaze360, MIT'deki araştırmacılar tarafından geliştirilmiş olup, özellikle ResNet mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Bu model, bireylerin göz hareketlerini doğru bir şekilde izleyerek, bakış yönlerini tahmin edebilmekte ve izleyicilerin nereye baktığını yüksek doğrulukla belirlemektedir. Geleneksel göz izleme yöntemlerinin aksine, Gaze360, kontrol edilmemiş ve doğal koşullarda da doğru sonuçlar verebilmektedir. Bu özellik, özellikle dış mekân reklamcılığı gibi alanlarda önemli avantajlar sunmaktadır. İzleyicilerin doğal bir şekilde reklamları izlerken bakışlarının izlenmesi, reklamın izleyici üzerinde ne kadar dikkat çekici olduğunu belirlemek açısından büyük önem taşımaktadır. Üçüncü adımda, izleyicilerin bulundukları ortamın mekânsal derinlik bilgileri ManyDepth algoritması kullanılarak elde edilmiştir. ManyDepth, ardışık iki görüntüden mekânsal derinlik bilgisi çıkarabilen, gelişmiş bir derinlik tahmin algoritmasıdır. Bu algoritma, görüntülerdeki nesnelerin mekânsal konumlarını belirlemek için kullanılmakta olup, derinlik haritaları oluşturarak izleyicilerin bulundukları ortamın üç boyutlu yapısını anlamaya yardımcı olmaktadır. Özellikle dış mekân reklamları söz konusu olduğunda, bir reklamın izleyiciye olan uzaklığı ya da yakınlığı, reklamın ne kadar dikkat çekici olabileceği ile doğrudan ilişkilidir. ManyDepth algoritması sayesinde izleyicilerin reklamlarla olan mekânsal ilişkisi doğru bir şekilde hesaplanabilmiştir. Bu sayede reklamların izleyici üzerindeki mekânsal etkisi analiz edilebilmiştir. Son aşamada, göz ve derinlik verileri birleştirilerek, izleyicilerin hangi reklam içeriklerine daha fazla ilgi gösterdiği belirlenmiştir. Reklam analizinde izleyicilerin bakış yönleri ve mekânsal konumlarının entegre edilmesi, reklamların izleyici üzerindeki etkisini daha doğru bir şekilde ölçmeye olanak tanımaktadır. Göz izleme ve derinlik bilgilerini birleştiren bu sistem, izleyicinin reklamı gerçekten görüp görmediğini anlamak için oldukça etkili bir yöntem sunmaktadır. Reklamın izleyicinin dikkatini çekip çekmediğini anlamak, reklam stratejilerinin başarısını doğrudan etkileyen bir faktördür. İzleyicilerin hangi reklam içeriklerine ne kadar süreyle dikkat ettiklerinin anlaşılması, reklam stratejilerinin daha etkili bir şekilde optimize edilmesine yardımcı olabilecektir. Tezde geliştirilen sistemin performansı, farklı testler aracılığıyla değerlendirilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Yapılan deneylerde, izleyicilerin bakış yönleri, mekânsal konumları ve göz hareketleri detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Bu analizler sonucunda, reklamların izleyiciler üzerindeki gerçek etkisinin daha net bir şekilde anlaşılabileceği görülmüştür. Testler sırasında, her bir video karesi üzerinde sistemin dört ana algoritması (DensePose, Gaze360, ManyDepth) çalıştırılmış ve elde edilen veriler entegre edilerek izleyicilerin hangi reklamlara baktığı belirlenmiştir. Bu analizler sonucunda, reklam içeriklerinin izleyiciler üzerindeki etkisinin ölçülmesinde kullanılan geleneksel yöntemlerden daha ileri düzeyde sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca, geliştirilen sistemin gerçek zamanlı veri işleme kapasitesi de test edilmiştir. Sistem, saniyede 5 kare işleyebilme kapasitesine sahip olup, bu hız, dinamik reklam senaryolarında gerçek zamanlı analizler yapılmasına olanak tanımaktadır. Bu özellik, özellikle dijital dış mekân reklamcılığı gibi anlık geri bildirimin önemli olduğu alanlarda büyük bir avantaj sağlamaktadır. Reklamların izleyici üzerindeki anlık etkisinin ölçülmesi, reklam stratejilerinin anlık olarak optimize edilmesine yardımcı olabilecektir. Sonuç olarak, bu tez çalışması, hem reklamcılık sektörüne hem de bilgisayarla görü ve derin öğrenme alanlarına önemli katkılar sunmaktadır. Göz izleme ve derinlik analizine dayalı olarak geliştirilen bu sistem, reklam içeriklerinin izleyiciler üzerindeki etkisini daha doğru bir şekilde ölçmeyi sağlamaktadır. İzleyicilerin reklamlara ne kadar dikkat ettiklerini ve hangi unsurların dikkat çekici olduğunu anlamak, reklam stratejilerinin daha etkili bir şekilde oluşturulmasına yardımcı olacaktır. Bu bağlamda, geliştirilen sistemin gelecekteki araştırmalara ve pratik uygulamalara katkı sağlayacağı öngörülmektedir. Bu tez çalışması, izleyicilerin reklamlara olan ilgisini daha doğru bir şekilde analiz edebilmek için ileri teknoloji yöntemlerini bir araya getiren yenilikçi bir yaklaşımla, reklam analizinde önemli bir boşluğu doldurmayı başarmıştır. Göz izleme ve derinlik analizinin bir arada kullanıldığı bu sistem, izleyici ilgisini daha iyi anlamak ve reklam stratejilerini optimize etmek için güçlü bir temel sunmaktadır. Gelecekte, bu sistemin daha geniş veri setleri ile test edilmesi ve farklı reklam formatlarına genelleştirilmesi planlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes an innovative methodology based on observers' perspectives to deeply understand the interaction and persuasive capacity of advertisements on individuals. The core aim of this study is to develop a system capable of assessing the interest in advertising content based on the directions of observers' gazes. In this thesis, four fundamental steps have been followed to thoroughly examine the interest towards advertising content. Each step involves the technological methods and algorithms of a system that contributes to understanding the interactive power of advertisements, starting from the observers' viewpoints. The research begins with the identification of human figures and their eye positions in video frames using the DensePose algorithm. Following this step, the Gaze360 model, which utilizes deep learning techniques to predict individuals' viewing angles, is introduced. Developed by a group of researchers at MIT, this model advances on the foundation of ResNet architectures to determine where individuals are looking. In the third stage, depth information obtained through the ManyDepth algorithm is used to ascertain the spatial positions of objects in images, and this information is employed to create a depth map. The integrated data are utilized to determine which advertising contents are more engaging to viewers. The study emphasizes the process of carefully adjusting and testing the integration of the technological systems used, with the goal of providing a detailed examination of interaction dynamics within the advertising sector. As a result, it develops new methods that allow for a more accurate measurement of the impact of advertisement content on viewers. Instead of focusing on specific field tests, this thesis explores the theoretical foundations of the proposed methodology and offers a comprehensive framework on how user interaction in the advertising sector can be more effectively optimized. This approach aims to lay a foundation for future research and to contribute methodological and theoretical insights towards enhancing the effectiveness of advertising strategies. Therefore, it seeks to aid in the development of more effective advertising techniques and to maximize the persuasive power of advertisements.
Benzer Tezler
- Mimari tasarım sürecinin erken aşamasında kullanılacak artırılmış gerçeklik uygulamalarının geliştirilmesi için bir yöntem önerisi
A new approach for development of a mobile augmented reality application to be used in the early phases of the architectural design process
MAHMUT ÇAĞDAŞ DURMAZOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- Sigortada dağıtım ve tutundurma metodları
Başlık çevirisi yok
BANU GÖNENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiSigortacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN GÜRBÜZ
- Bilimkurgu filmlerinin mimari açıdan gelecekle ilgili fikirlerin oluşmasına katkısı
The contribution of science fiction films for ideas of future architecture
ÖZLEM TOPUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARDA İNCEOĞLU
- Kredi kartları ve Türkiye'deki uygulaması: karşılaşılan sorunlar ve çözüm önerileri
Başlık çevirisi yok
BEDİ TÜRETKEN
- Öznellik üretimi ve simülasyon bağlamında reklam
Advertising in the context of production of subjectivity and simulation
DOĞAN KECİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
ReklamcılıkMarmara ÜniversitesiHalkla İlişkiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM GÜDÜM