Video konferans yazılımlarının test otomasyonu:derin öğrenme tabanlı video ve ses benzerlik analizi
Video conferencing software testing automation: deep learning based video and audio similarity analysis
- Tez No: 990091
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAVAŞ ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar ortamında bireyselleştirilmiş test, Bilgisayar yazılımları, Sayısal görüntü işleme, Computerized adaptive testing, Computer softwares, Digital image processing
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, video konferans yazılımlarının testlerinde insan değerlendirmelerine dayalı subjektif yöntemlerin etkisini azaltarak, nesnel, ölçeklenebilir ve yeniden üretilebilir bir test otomasyon altyapısı geliştirmeyi amaçlamaktadır. COVID-19 pandemisi sonrasında video konferans kullanımının hızla artması, bu sistemlerin güvenilir ve içerikten bağımsız biçimde değerlendirilebilmesini gerekli hâle getirmiştir. Literatürde, görüntü ve ses kalitesinin eşzamanlı ele alındığı ve derin öğrenme tabanlı metriklerle desteklenen kapsamlı bir test çerçevesinin sınırlı olması çalışmanın temel motivasyonunu oluşturmuştur. Bu kapsamda tez, geleneksel yapısal yöntemler ile semantik temelli derin öğrenme yaklaşımlarını bir araya getiren bütüncül bir değerlendirme mimarisi sunmaktadır. Görüntü kalitesi analizinde DINOv2, OpenCLIP ve DISTS; ses kalitesi analizinde ise TRILLsson modeli kullanılarak algısal benzerlik ve bozulma tespiti otomatikleştirilmiştir. Test altyapısı, Selenium Grid tabanlı dağıtık bir mimari üzerinde sanal makinelerde çalışan düğümler aracılığıyla gerçekleştirilmiş ve farklı ağ koşulları bu ortamda simüle edilmiştir. NITS IQA veri seti üzerinde yapılan testler ile, derin öğrenme tabanlı görüntü benzerlik analizi metriklerinin geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek algısal uyum sergilediğini göstermiştir. Bu tez, video konferans yazılımlarının nesnel ve güvenilir şekilde değerlendirilmesine yönelik uygulanabilir bir metodoloji sunmakta; insan bağımlılığını azaltan, tekrar üretilebilir ve genişletilebilir bir test altyapısı sağlamaktadır. Ayrıca gelecekte yapılacak çalışmalar için optimizasyon, model geliştirme ve gerçek dünya entegrasyonuna yönelik öneriler sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to develop an objective, scalable, and reproducible test automation infrastructure for video conferencing software, thereby reducing the impact of subjective, human-assessment-based methods in testing. The rapid increase in video conferencing usage after the COVID-19 pandemic necessitated reliable and content-agnostic evaluation of these systems. The limited availability in the literature of a comprehensive testing framework that simultaneously addresses video and audio quality and is supported by deep learning-based metrics constituted the main motivation for this study. In this context, the thesis presents a holistic evaluation architecture that combines traditional structural methods with semantic-based deep learning approaches. Perceptual similarity and distortion detection were automated using DINOv2, OpenCLIP, and DISTS for image quality analysis, and the TRILLsson model for audio quality analysis. The test infrastructure was implemented on a Selenium Grid-based distributed architecture via nodes running on virtual machines, and different network conditions were simulated in this environment. Tests conducted on the NITS IQA dataset showed that the deep learning-based image similarity analysis metrics exhibited higher perceptual alignment compared to traditional methods. The thesis provides a deployable methodology for the objective and reliable evaluation of video conferencing software, proposing a reproducible and extensible testing infrastructure that reduces human dependency. Furthermore, suggestions for optimization, model development, and real-world integration for future studies are provided.
Benzer Tezler
- Stokastik talep altında telekomünikasyon ağlarındaki aracı firmalara yönelik kar en büyüklemesi problemi
Profit maximization problem for intermediaries in telecommunication networks under stochastic demand
HASAN HÜSEYİN TURAN
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NAHİT SERARSLAN
- Akıllı sınıfların yüksek öğretim öğrencilerinin akademik başarı ve tutumları üzerindeki etkisi
The effect of smart classrooms on the academic achievement and behavior of students of high education
TUNCAY SEVİNDİK
Doktora
Türkçe
2006
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MEHMET GÜROL
- IPv6 destekli video konferans yazılımı tasarımı ve geliştirilmesi
Development of IPv6 supported video conference software
CEM SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ SALAHLI
DR. NECDET YÜCEL
- Matematik eğitiminde teknoloji destekli problem temelli bir öğretim ortamına yönelik öğretmen görüşlerinin incelenmesi
Examination of teacher's opinions on a technology supported problem based teaching environment in mathematics education
İLKSEN SEVİL ULUÇAY
Doktora
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÇAKIR
- Bilgisayar ağlarında ses veri ve video bütünleşmesi
Audio data and video entegration in computer networks
ERKAN KANCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEMSETTİN KILIÇARSLAN