Gerçek zamanlı analiz için uyarlanabilir hareket öğrenme: Bir hibrit derin öğrenme yaklaşımı
Adaptive action learning for real-time analysis: A hybrid deep learning approach
- Tez No: 944957
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MERT BAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Yapay zeka, Image processing, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi ve Büyük Veri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Bilimi ve Büyük Veri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Zamanın hızla akışı ile birlikte dönem dönem bazı büyük toplumsal etki yaratan teknolojik gelişmelere şahit olunmaktadır. Geçmişte sanayi devrimi ve internet gibi dönüşümler toplumları derinden etkileyen gelişmelere örnek gösterilebilir. Günümüzde ise yapay zeka teknolojileri benzer çapta bir dönüşümü tetiklemektedir. Yapay zekanın geniş kullanım alanına rağmen mevcut uygulamaların çoğunlukla bilgisayar odaklı ve insan hareketini azaltmaya yönelik olduğu görülmektedir. Ayrıca, adil değerlendirme ve objektif karşılaştırma gerektiren alanlarda, insan kaynaklı önyargıyı azaltmaya yönelik yapay zeka uygulamalarının halen sınırlı olduğu söylenebilir. Bu çalışmada, daha fazla insan ve hareket odaklı olunması amacıyla, yapay zeka destekli görüntü işleme teknikleri spor müsabakaları ve antrenmanlarda değerlendirme aracı olarak kullanılmıştır. Çalışmada, boks müsabakalarındaki sporcuların hareketleri görüntü işleme teknikleri ve farklı derin öğrenme modelleri kullanılarak analiz edilmiş, farklı yaklaşımlar karşılaştırılarak objektif ve tutarlı bir değerlendirme sistemi geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the rapid progression of time, we periodically witness significant technological advancements that create profound societal impacts. Historically, transformations such as the industrial revolution and the advent of the internet serve as prominent examples. Today, artificial intelligence (AI) technologies are triggering a comparable scale of transformation. Despite AI's broad spectrum of applications, current implementations tend to be predominantly computer-oriented, aiming to minimize human movement and involvement. Moreover, AI applications designed to reduce human biases in fair assessments and objective comparisons remain relatively limited. In this study, AI-driven image processing techniques were utilized as an evaluation tool in sports competitions and training sessions, aiming to be more human-centric and movement-oriented. Specifically, athletes' movements during boxing competitions were analyzed using image processing techniques and various deep learning models, with different approaches being compared to develop an objective and consistent evaluation system.
Benzer Tezler
- Human activity recognition using deep learning
Derin öğrenme ile insan aktivitesi tanıma
MURAT YALÇIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Ultrason taramalarından fetüs hareketlerinin tespiti için yeni derin öğrenme modelleri geliştirilmesi
Development of novel deep learning models for fetal movement detection in ultrasound scans
MUSA TURKAN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE DANDIL
- A smart intrusion detection systemagainst cyber attacks in unmanned aerial vehicles
İnsansız hava araçlarında siber saldırılara karşıakıllı saldırı tespit sistemi
BURCU SÖNMEZ SARIKAYA
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- Bridging causal discovery and graph neural networks: a comparative perspective
Nedensel keşif ve çizge sinir ağları arasındaki köprü: Karşılaştırmalı bir bakış açısı
MUHAMMED ÖMER TAYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BADAY