Yapay Zeka Teknikleri ile Görüntü Veri Setleri Üzerinde Analiz İşlemleri: Dengesiz Veri Problemlerinin Anlaşılması ve Çözüm Önerileri
-
Cemil İlyas
İstanbul Gelişim Üniversitesi, İstanbul Gelişim Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojisi Programı, İstanbul / Türkiye
Orcid ID: 0009-0009-0537-1146 -
Barış Köse
İstanbul Gelişim Üniversitesi, İstanbul Gelişim Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojisi Programı, İstanbul / Türkiye
Orcid ID: 0009-0000-6354-3860 -
Aslı Türk
İstanbul Gelişim Üniversitesi, İstanbul Gelişim Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojisi Programı, İstanbul / Türkiye
Orcid ID: 0009-0002-6528-6428 -
Ali Çetinkaya
İstanbul Gelişim Üniversitesi, İstanbul Gelişim Meslek Yüksekokulu, Elektronik Teknolojisi Programı, İstanbul / Türkiye
Orcid ID: 0000-0003-4535-3953
For Correspondence: alcetinkaya@gelisim.edu.tr
Bu çalışma, İstanbul Gelişim Üniversitesi, İstanbul Gelişim Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Teknolojisi Programı'nda 2024-2025 Güz döneminde yürütülen BLP262 Yapay Zeka dersinde gerçekleştirilen çalışmalarının sonuçlarına dayanmaktadır. ORCID Kimlikleri: 0009-0009-0537-1146, 0009-0000-6354-3860, 0009-0002-6528-6428, 0000-0003-4535-3953
Kongre Tarih Aralığı ve Konumu: 08-09 Mart 2025, İstanbul
Kongre İnternet Sayfası
Üniversite Sayfası
ResearchGate
Öz:
Yapay Zeka (YZ) teknikleri, görüntü işleme uygulamaları ile bütünleştiğinde, günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. YZ algoritmaları ile bütünleşen görüntü işleme sistemleri, çeşitli nesneleri, yüzleri ve belirli desenleri yüksek doğruluk oranlarıyla tespit edebilmekte ve analiz edebilmektedir. Bu sistemler, derin öğrenme tabanlı evrişimsel sinir ağları (CNN), transfer öğrenme yöntemleri ve çeşitli optimizasyon teknikleri ile sürekli geliştirilmektedir. Görüntü işleme sürecinde, veri setlerindeki örüntüleri belirlemek, kenar tespiti yapmak, nesne segmentasyonu uygulamak ve sınıflandırma modelleri geliştirmek için çeşitli algoritmalar entegre edilmektedir.
Bu çalışmada, YZ ve veri bilimi teknikleri kullanılarak görüntü veri setleri üzerinde analiz işlemleri gerçekleştirilmiş ve dengesiz veri problemlerine yönelik çözüm önerileri araştırılmıştır. Görüntü işleme sürecinde, veri setlerindeki örüntüleri belirlemek, kenar tespiti yapmak, nesne segmentasyonu uygulamak ve sınıflandırma modelleri geliştirmek için çeşitli algoritmalar entegre edilmektedir. OpenCV'ye odaklandığımız çalışmamızda, yüz tanıma ve görüntü işleme alanında yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. Yüz algılama ve tanıma süreçlerinde OpenCV’nin sunduğu Haar-Cascade, LBP (Local Binary Pattern) ve DNN (Deep Neural Networks) tabanlı yöntemler araştırılmıştır. Haar-Cascade yöntemi, belirli özellikleri kullanarak yüz bölgelerini tespit eden hızlı ancak nispeten eski bir tekniktir. Daha güncel ve daha yüksek doğruluk oranına sahip olan DNN tabanlı yüz tanıma modelleri, OpenCV’nin dahili modülleri ile kullanılabilmektedir. Özellikle yüz tanımada ileri tanımlama işlemleri için yüz tanıma sistemlerinde kullanılan ArcFace ve benzeri derin öğrenme modelleri, yüksek doğruluk sağlayarak biyometrik güvenlik, kimlik doğrulama ve bireysel analizlerde kritik bir rol oynamaktadır.
Araştırmamızda, görüntü veri setleri üzerindeki analizlerde derin öğrenme algoritmaları ve yüz tanıma sistemlerinde yaygın olarak kullanılan ArcFace modeli gibi tekniklerden yararlanılmıştır. Dengesiz veri setleri, makine öğrenimi ve YZ modellerinin başarısını doğrudan etkileyen kritik bir faktördür. Sonuç olarak, YZ destekli görüntü işleme sistemleri, sağlık, güvenlik, ulaşım ve spor gibi birçok alanda uygulanarak insan hayatını kolaylaştıran çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada, dengesiz veri setleriyle yapılan yüz tanıma sistemlerinin daha doğru çalışması ve ilgili modellerin daha verimli hale getirilmesi amaçlanmıştır. Elde edilen veriler karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, Düzensiz Veri Seti, Veri Analizi, Yapay Zeka, Python
Atıf Bilgisi:
IEEE: C. İlyas Et Al. , "YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ İLE GÖRÜNTÜ VERİ SETLERİ ÜZERİNDE ANALİZ İŞLEMLERİ: DENGESİZ VERİ PROBLEMLERİNİN ANLAŞILMASI VE ÇÖZÜM ÖNERİLERİ," 6. ULUSLARARASI MÜHENDİSLİK VE FEN BİLİMLERİ KONGRESİ , vol.1, no.1, İstanbul, Turkey, pp.94-103, 2025
APA: İlyas, C., Köse, B., Türk, A., & Çetinkaya, A., (2025). YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ İLE GÖRÜNTÜ VERİ SETLERİ ÜZERİNDE ANALİZ İŞLEMLERİ: DENGESİZ VERİ PROBLEMLERİNİN ANLAŞILMASI VE ÇÖZÜM ÖNERİLERİ. 6. ULUSLARARASI MÜHENDİSLİK VE FEN BİLİMLERİ KONGRESİ (pp.94-103). İstanbul, Turkey
MLA: İlyas, Cemil Et Al. "YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ İLE GÖRÜNTÜ VERİ SETLERİ ÜZERİNDE ANALİZ İŞLEMLERİ: DENGESİZ VERİ PROBLEMLERİNİN ANLAŞILMASI VE ÇÖZÜM ÖNERİLERİ." 6. ULUSLARARASI MÜHENDİSLİK VE FEN BİLİMLERİ KONGRESİ, İstanbul, Turkey, pp.94- 103, 2025
Kongre Sertifikası
