Geri Dön

Learning people's perception of messiness for hand-drawn sketches

İnsanların özenli çizim algısının öğrenilmesi

  1. Tez No: 367659
  2. Yazar: BANUÇİÇEK GÜRCÜOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kalemli tablet bilgisayar ve kalemli bilgisayar arayüzlerinin yaygınlaşması, birkaç çeşit otomatik çizim işleme çalışmalarına yol açtı. Bu çalışmalardan bazıları çizim tanıma ve taslak çizimleri güzelleştirme yöntemlerini araştırır. Bu tezde, özen gösterilerek çizilmiş görünen çizimleri özensiz çizimlerden ayırmayı, çözülmesi gereken yeni bir problem olarak ortaya koyup, çizimlerin ne kadar özenli göründüğünü örneklerden otomatik olarak öğrenen bir sistem sunuyoruz. Sistemimiz alan, nesne ya da bağlam bilgisi kullanmamaktadır. Çözüm yolumuz, insan algısından esinlenerek, çizimlerin basit parçalarının yön, uzunluk ve uzaklık bilgilerini kullanarak ne kadar özenli çizildiklerini ölçebilmektedir. Yöntemimizin başarısını ölçebilmek için, aynı zamanda insanlar tarafından ne kadar özenli çizildikleri değerlendirilmiş, 32 farklı sembolün 1535 çiziminden oluşan bir çizim veri kümesi derledik. Değerlendirmemiz gösteriyor ki, problem iki sınıflı sınıflandırma problemi olarak ele alındığında, sistemimiz %90'a varan bir başarıyla özenli çizimleri özensiz olanlardan ayırabilmektedir. Ayrıca problemin zor olmasına sebep olan etkenler ve sistemin başarısı ile çizimlerin ne kadar özenli göründükleri hakkında insanların ne kadar mutabık olduğu arasındaki bağlantısı üzerine analizlerimizi de bildiriyoruz.

Özet (Çeviri)

The increasing availability of pen-based tablets and pen-based interfaces resulted in several lines of work that attempt to build computational tools for processing sketches. These include computational methods for classifying sketches and methods for beautifying rough drawings. In this thesis, we pose discrimination of clean sketches from messy ones as a new problem, and propose a computational framework for learning messiness from examples. Our system does not use domain, object or context specific knowledge. Our approach is inspired by human perception and can assess the messiness of hand-drawn sketches using features extracted from relative orientation, length and distance properties of primitives. In order to evaluate our method, we collected a sketch dataset that consists of 1535 drawings of 32 different symbols, which were also coded with subjective messiness information obtained from human raters. Our evaluation shows that we can discriminate messy and clean drawings with up to 90% accuracy when the problem is treated as a 2-class classification problem. We report detailed analysis on what makes this problem hard, and how the system accuracy relates to the inter-rater agreement on the messiness ratings of sketches.

Benzer Tezler

  1. Yerel halkın Suriyelilere yönelik tutumlarının sosyal uyumla ilişkilendirilmesi: Şanlıurfa örneği

    A study on the relationship of local people's attitudes towards Syrians to social cohesion case of Şanlıurfa

    İBRAHİM KÖLGE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Sosyal HizmetYalova Üniversitesi

    Sosyal Hizmet Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEDRETTİN KESGİN

  2. Öğrenme teorileri ve algı yönetiminde acısız öğrenme modeli

    Learning theories and the model of painless learning in perception management

    ZEKİ CAN SAROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Kamu YönetimiPolis Akademisi

    Güvenlik Stratejileri ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK AYHAN

  3. Otonom araçlarda yol ve trafik unsurlarının görsel algılaması için derin öğrenme tabanlı yöntemler geliştirilmesi

    Developing deep learning-based methods for visual perception of road and traffic elements in autonomous vehicles

    GÜRKAN DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURHAN ERGEN

  4. Genç insanların yaşlılığa dair bakış açısının denetim odağı ve dışa dönük kişilik yapısıyla ilişkisinin incelenmesi

    Relationship of young people's perspective on senility with locuf of control and extrovert personality

    SÜMEYYE ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    PsikolojiMaltepe Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURSEL TELMAN

  5. Sanal gerçeklik ortamlarının çocukların oyun ve öğrenme deneyimlerine etkileri

    The effects of virtual reality technologies on children's play and learning experiences

    ÜLKÜNUR TURHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    İç Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENİYE BANU GARİP