Kültürel Miras Görüntülerinin Derin Öğrenme Yöntemleri İle Sınıflandırılması

Kültürel miras; bir toplumun veya ulusun ortak geçmişlerini gelenek ve göreneklerini oluşturan aynı zamanda geleceğin de doğru kurulmasına yardım eden tarih ve kültürle ilgili soyut ve somut değerlerdir. Geçmiş ve gelecek arasında bağlantı kurduğundan değer verilmesi, saklanması ve korunması gerekmektedir. Kültürel miras görüntülerinin sınıflandırılması dijital belgeleme için gereklidir. Çok sayıda görüntü işleneceği için bunların sınıflandırılması sıkıcıdır, hatalara açıktır ve çok fazla zaman alır. Bu sıralama görevlerini kolaylaştıracak otomatik tekniklerin olması, dijital dokümantasyon sürecinin önemli bir bölümünü iyileştirecektir. Ek olarak, mevcut görüntülerin doğru bir şekilde sınıflandırılması, söz konusu miras varlığını inceleme ve yorumlama, daha iyi yönetme ve belirli terimler aracılığıyla daha verimli aramalara kolaylık sağlar. Literatüre bakıldığında daha çok uluslararası alanda ilgili çalışmalar yapıldığı görülmektedir. Bu çalışmada kültürel miras görüntülerinin doğru bir şekilde sınıflandırılması amacıyla derin öğrenme yöntemleri (AlexNet, GoogleNet, ResNet ve SqueezeNet) kullanılmıştır. Görüntü veri kümeleri ile önce eğitimleri tamamlanmış daha sonra performans testleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçlara bakıldığında hem eğitim hem de test süreçlerinde sistemin büyük oranda başarılı olduğu görülmüştür. İleride literatüre yeni ve faydalı çalışmalar eklenmesine olanak sağlamaktadır.

Erişime Açık
Görüntülenme
5
22.03.2024 tarihinden bu yana
İndirme
1
22.03.2024 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
19 Nisan 2024 14:25
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
Kültürel Miras Görüntülerinin Derin Öğrenme Yöntemleri İle Sınıflandırılması
Yayın Türü
(dc.type)
Tez
Yazar/lar
(dc.contributor.author)
UYANIK, İrem
Atıf Dizini
(dc.source.database)
Diğer
Konu Başlıkları
(dc.subject)
AlexNET
Konu Başlıkları
(dc.subject)
GoogleNeET
Konu Başlıkları
(dc.subject)
ResNET
Konu Başlıkları
(dc.subject)
SqueezeNET
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Derin Öğrenme Yöntemleri
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Kültürel Miras
Yayıncı
(dc.publisher)
KTO Karatay Üniversitesi
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
ÖZTÜRK, Ali
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2021
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
2022-01-04T08:23:34Z
Açık Erişim tarihi
(dc.date.available)
2022-01-04T08:23:34Z
Tez Türü
(dc.type.thesis)
Yüksek Lisans
Özet
(dc.description.abstract)
Kültürel miras; bir toplumun veya ulusun ortak geçmişlerini gelenek ve göreneklerini oluşturan aynı zamanda geleceğin de doğru kurulmasına yardım eden tarih ve kültürle ilgili soyut ve somut değerlerdir. Geçmiş ve gelecek arasında bağlantı kurduğundan değer verilmesi, saklanması ve korunması gerekmektedir. Kültürel miras görüntülerinin sınıflandırılması dijital belgeleme için gereklidir. Çok sayıda görüntü işleneceği için bunların sınıflandırılması sıkıcıdır, hatalara açıktır ve çok fazla zaman alır. Bu sıralama görevlerini kolaylaştıracak otomatik tekniklerin olması, dijital dokümantasyon sürecinin önemli bir bölümünü iyileştirecektir. Ek olarak, mevcut görüntülerin doğru bir şekilde sınıflandırılması, söz konusu miras varlığını inceleme ve yorumlama, daha iyi yönetme ve belirli terimler aracılığıyla daha verimli aramalara kolaylık sağlar. Literatüre bakıldığında daha çok uluslararası alanda ilgili çalışmalar yapıldığı görülmektedir. Bu çalışmada kültürel miras görüntülerinin doğru bir şekilde sınıflandırılması amacıyla derin öğrenme yöntemleri (AlexNet, GoogleNet, ResNet ve SqueezeNet) kullanılmıştır. Görüntü veri kümeleri ile önce eğitimleri tamamlanmış daha sonra performans testleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçlara bakıldığında hem eğitim hem de test süreçlerinde sistemin büyük oranda başarılı olduğu görülmüştür. İleride literatüre yeni ve faydalı çalışmalar eklenmesine olanak sağlamaktadır.
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
http://hdl.handle.net/20.500.12498/5222
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve cerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms