Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak çizgi karakter tespiti

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: CANDAN TÜMER

Danışman: VOLKAN TUNALI, ERDAL GÜVENOĞLU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Çizgi karakterler, süper kahramanlar ve karikatür karakterleri hem çizgi filmlerde hem de çizgi romanlarda kullanılmaktadır. Bu karakterler yaratıcılarının hayal dünyalarına ya da hikayenin gidişatına göre farklı şekillerde çizilebilmektedirler. Bu nedenle makine öğrenmesinde çizgi karakter tespiti, insan tespitinden farklıdır ve otomatik olarak algılanması ve tespit edilmesi zordur. Çizgi karakterlerin otomatik olarak algılanması ve tanınması son yıllarda önemli derecede ilgi görmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi tekniklerinin kullanılmasıyla çizgi karakterlerin yüksek doğrulukla tespit edilmesi ve yeni bir çizgi karakter veri setinin literatüre kazandırılması amaçlanmıştır. Araştırmada makine öğrenmesi teknikleriyle Evrişimli Sinir Ağları tabanlı görüntü sınıflandırması ve nesne tespiti yapılmıştır. Görüntü sınıflandırma yöntemi için çoklu etiketleme kullanılarak uçtan uca yeni bir mimari tasarlanmıştır. Nesne tespiti yöntemi için de YOLOv8 kullanılarak karakter tespiti yapılmıştır. Oluşturulan KralSakir çizgi karakter veri setinin en önemli özelliği ulusal olarak ilk defa ülkemizde hazırlanmasıdır. KralSakir veri seti üzerinde çalışılan modeller, performans ölçüm yöntemleri, analiz edilen metriklerin sonuçları ayrıntılı bir şekilde açıklanmıştır. Modellerin çıktıları değerlendirilerek görselleştirilmiş ve iki model arasındaki farklara değinilmiştir. Deneysel sonuçlarda, KralSakir veri setinde her iki yöntemin çizgi karakter tanımada başarılı olduğu görülmüştür.