NFT benzersizlik değerlendirmesi için yeni bir sezgisel yöntemin geliştirilmesi
Developing a new heuristic method for NFT uniqueness assessment
- Tez No: 989850
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN BADEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Benzerlik, Blockchain, Değiştirilemez jeton, Yapay zeka, Similarity, Blockchain, Non fungible token, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Non-Fungible Token (NFT) teknolojileri, dijital varlıkların sahipliğini ve özgünlüğünü blok zinciri üzerinde güvence altına alarak dijital sanat pazarlarında yeni fırsatlar yaratmıştır. Ancak hızlı büyüme, koleksiyonlarda görsel kopya üretimi ve farklı platformlarda aynı görselin tekrar kullanımı gibi değiştirilme olgularını da artırmıştır. Bu tez çalışmasında, NFT koleksiyonlarındaki görsel tabanlı farkları tespit edip skorlamaya yönelik bir yöntem önerilmiştir. Tez çalışmasında 90 farklı NFT koleksiyonu kullanılmış, her koleksiyonda 10 görsel bulunmaktadır. Her koleksiyondan ilk 5 görsel eğitim, son 5 görsel ise test verisi olarak ayrılmıştır. Test görselleri, tüm koleksiyonlardaki eğitim görselleri ile SSIM yöntemi kullanılarak karşılaştırılmış ve ortalama benzerlik skorları hesaplanmıştır. Bu süreçte elde edilen istatistiksel veriler ve yapısal özellikler MongoDB'de saklanmış, veri yönetimi ve sorgulama altyapısı tezde detaylı şekilde ele alınmıştır. Önerilen yöntem, görseller arasındaki yapısal benzerlikleri istatistiksel olarak analiz ederek tekrarlı yüklemeler ve aşırı benzer görselleri yorumlamayı hedeflemektedir. Deneysel sonuçlar, SSIM tabanlı analizlerin koleksiyonlardaki yüksek benzerlik gösteren görselleri güvenilir biçimde tespit ettiğini göstermiştir. Bu tez çalışmasında, NFT koleksiyonlarında sahiplik doğrulamasına katkı sağlayabilecek benzersizlik skorlaması gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular, NFT pazarlarında hak sahipliğinin korunması ve dolandırıcılıkla mücadele amaçlı araçların geliştirilmesine katkı sunacaktır.
Özet (Çeviri)
Non-Fungible Token (NFT) technologies have created new opportunities in digital art markets by securing the ownership and authenticity of digital assets on the blockchain. However, the rapid growth of this ecosystem has also increased forgery-related issues, such as visual duplication within collections and the reuse of identical images across different platforms. In this thesis, a new method is proposed to detect image-based forgery cases in NFT collections. In this thesis, 90 different NFT collections were utilized, each consisting of 10 images. For each collection, the first 5 images were allocated as training data, while the remaining 5 images were used as test data. The test images were compared with the training images from all collections using the SSIM, and average similarity scores were calculated. The statistical data and structural features obtained during this process were stored in MongoDB, and the data management and querying infrastructure is discussed in detail within the thesis. The proposed method aims to interpret the likelihood of forgery by statistically analyzing structural similarities between images. Experimental results demonstrate that SSIM-based analyses reliably identify images exhibiting high similarity within NFT collections. This thesis presents a uniqueness scoring system that can contribute to ownership verification in NFT collections. The findings will contribute to the development of tools aimed at protecting ownership rights and combating fraud in NFT marketplaces.
Benzer Tezler
- Sadakat programlarında NFT: Ödül arayışındaki müşteri motivasyonu
NFT in loyalty programs: Customer motivation for reward pursuit
EDA TELLİ
- NFT satın alma motivasyonlarının nitel bir analizi: Tüketici deneyimleri üzerine bir araştırma
A qualitative analysis of NFT purchase motivations: A research on consumer experiences
BÜŞRA YENİGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeAydın Adnan Menderes Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DOĞANER
- Derin öğrenme tabanlı hibrit NFT öneri sistemi
Deep learning based hybrid NFT recommendation system
DURMUŞ AYDOĞDU
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Gösterişçi tüketim bağlamında NFT satın alımı üzerine bir araştırma
A study on NFT purchasing in the context of conspicuous consumption
SILA ADA CENGİZ
- Grafik tasarımda yeni bir medya olarak NFT (Non-Fungıble Token)
NFT (Non-Fungible Token) as a new media in graphic design
ATALAY BAĞCIVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇINLA ŞEKER