Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti
Abstract
Bilgisayar görme algoritmaları teknolojinin ilerlemesiyle daha kullanılır hale gelmektedir. Klasik yöntemler olan görüntü işleme ve makine öğrenmesi algoritmaları ile yapılan bilgisayarlı görü uygulamaları halen kullanılsa da gürültüler veya istenmeyen ortam değişimleri etkisini sonuçlar üzerinde göstermektedir. Bu çalışmada, bul-tak oyuncağındaki 4 adet geometrik şeklin tespiti iki farklı yöntemle gerçekleştirilmiştir. Klasik yöntemde iki farklı algoritmada görüntü işleme ile elde edilen öznitelikler k-NN algoritması ile sınıflandırılmış, derin öğrenme yönteminde ise nesne tespiti için özelleşmiş olan Yolov4 algoritması kullanılmıştır. Deney ortamında klasik görüntü işleme yöntemi siyah arka planlı test veri setinde %100 başarım sağlarken, farklı renk ve desende arka plana sahip ikinci test veri setinde başarım %86,25’e düşmüştür. Yolov4 derin öğrenme yöntemi algoritması ise her iki veri setinde de %100 başarıma ulaşmıştır. Algoritmalar gerçek zamanlı kamera görüntüsü üzerinde çalıştırıldığında klasik yöntem siyah arka planlı bir kare görüntüde 0,06 sn’de, farklı renk ve desende arka plana sahip bir kare görüntüde ise 0,04sn’de nesne tespiti yaparken, Yolov4 yöntemi 1,06 sn’de nesne tespit işlemi gerçekleştirmiştir.
Keywords
References
- [1] Ali, H., Seng, T. C., Hoi, L. H., & Elshaikh, M. (2012, March). Development of vision-based sensor of smart gripper for industrial applications. In 2012 IEEE 8th International Colloquium on Signal Processing and its Applications (pp. 300-304). IEEE.
- [2] ERDOĞAN, T. (2012). Hareketli konveyor üzerinde kamera görüntüsü ile nesne tanıma ve nesneleri yerine koyma uygulaması (Doctoral dissertation, DEÜ Fen Bilimleri Enstitüsü).
- [3] Rege, S., Memane, R., Phatak, M., & Agarwal, P. (2013). 2D geometric shape and color recognition using digital image processing. International journal of advanced research in electrical, electronics and instrumentation engineering, 2(6), 2479-2487.
- [4] Gupta, S., & Singh, Y. J. (2017). Shape Detection using Geometrical Features. An International Journal of Engineering Sciences, 260270.
- [5] Zakaria, M. F., Choon, H. S., & Suandi, S. A. (2012). Object shape recognition in image for machine vision application. International Journal of Computer Theory and Engineering, 4(1), 76.
- [6] Aktaş, A., Doğan, B., & Demir, Ö. (2020). Derin öğrenme yöntemleri ile dokunsal parke yüzeyi tespiti. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(3), 1685-1700.
- [7] Chen, W., Lu, S., Liu, B., Li, G., & Qian, T. (2020). Detecting Citrus in Orchard Environment by Using Improved YOLOv4. Scientific Programming, 2020.
- [8] Akgül, T., Çalik, N., & Töreyın, B. U. (2020, October). Deep Learning-Based Fish Detection in Turbid Underwater Images. In 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 1-4). IEEE.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
December 31, 2021
Submission Date
April 25, 2021
Acceptance Date
November 5, 2021
Published in Issue
Year 2021 Volume: 10 Number: 4
APA
Dersuneli, M., Gündüz, T., & Kutlu, Y. (2021). Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 10(4), 1290-1303. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.927392
AMA
1.Dersuneli M, Gündüz T, Kutlu Y. Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2021;10(4):1290-1303. doi:10.17798/bitlisfen.927392
Chicago
Dersuneli, Mehmet, Taner Gündüz, and Yakup Kutlu. 2021. “Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme Ve Derin Öğrenme Yöntemleri Ile Tespiti”. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 10 (4): 1290-1303. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.927392.
EndNote
Dersuneli M, Gündüz T, Kutlu Y (December 1, 2021) Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 10 4 1290–1303.
IEEE
[1]M. Dersuneli, T. Gündüz, and Y. Kutlu, “Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti”, Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol. 10, no. 4, pp. 1290–1303, Dec. 2021, doi: 10.17798/bitlisfen.927392.
ISNAD
Dersuneli, Mehmet - Gündüz, Taner - Kutlu, Yakup. “Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme Ve Derin Öğrenme Yöntemleri Ile Tespiti”. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 10/4 (December 1, 2021): 1290-1303. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.927392.
JAMA
1.Dersuneli M, Gündüz T, Kutlu Y. Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2021;10:1290–1303.
MLA
Dersuneli, Mehmet, et al. “Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme Ve Derin Öğrenme Yöntemleri Ile Tespiti”. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol. 10, no. 4, Dec. 2021, pp. 1290-03, doi:10.17798/bitlisfen.927392.
Vancouver
1.Mehmet Dersuneli, Taner Gündüz, Yakup Kutlu. Bul-Tak Oyuncağı Şekillerinin Klasik Görüntü İşleme ve Derin Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2021 Dec. 1;10(4):1290-303. doi:10.17798/bitlisfen.927392
Cited By
Akıllı Mobil Cihazlarda YOLOv7 Modeli ile Nesne Tespiti
Journal of Polytechnic
https://doi.org/10.2339/politeknik.1296541Accuracy Detection in Some Sports Training Using Computer Vision and Deep Learning Techniques
Bitlis Eren University Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.17678/beuscitech.1330481