Automatic identification and role detection of visual elements in web pages
Web sayfalarındaki görsel elemanların otomatik belirlenmesi ve rollerinin tespit edilmesi
- Tez No: 368900
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ, YRD. DOÇ. DR. YELİZ YEŞİLADA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Web sayfaları genel olarak bir çok görsel eleman içermektedir. Bu görsel elemanlar web erişilebilirlik standartlarının uygulanmadığı durumlarda ekran okuyucu gibi alternatif platformlarda erişilemez hale gelmektedir. Bu çalışmada web sayfalarında yer alan görsel elemanları ve bu görsel elemanların rollerini belirleyen bir yaklaşım öne sürülmüştür. Sistem mimarisi üç ana bileşenden oluşmaktadır: sayfa içindeki görsel elemanların otomatik belirlenmesi, bilgi bankasından kuralların otomatik oluşturulması ve bu kuralların görsel elemanların rollerini belirlemek amacıyla uygulanması. Ayrıca öne sürülen otomatik rol belirleme yaklaşımı göz izleme tabanlı web sayfası dönüştürme işleminde kullanılmıştır. Bu çalışma öncelikle öne sürülen sistem mimarilerini detaylı şekilde açıklamakta; daha sonra teknik değerlendirme ve kullanıcı deneyleri süreçlerini anlatmaktadır. Yapılan deneyler sonucunda, otomatik role belirleme sisteminin %80 doğrulukta sonuçlar verdiği görülmüştür. Fakat bu sonuçlar, bilgi bankasının geliştirilmesiyle iyileştirilebilmektedir. Ayrıca kullanıcı değerlendirmeleri yapılan dönüştürme işleminin web sayfalarının bilgi kalitesini arttırdığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Web pages typically include many visual elements to support interaction with the user. However, if visual elements do not comply with web accessibility guidelines, they become inaccessible in alternative presentations, such as audio. This study presents an automatic role detection approach to identify visual elements in web pages and their roles. The system architecture has three major components: automatic identification of visual elements in web pages; automatic generation of heuristic rules from the knowledge base; and application of these rules for automatic annotation of visual elements with their roles. Moreover, automatic role detection approach is deployed in a case study of web page transcoding based on eye tracking. This thesis first explains the system architecture in detail and then presents both technical and user evaluations of the proposed approaches. User evaluation shows that the automatic role detection approach has around 80% receptive accuracy, but the proposed knowledge base could be further improved for better results. User evaluation also shows that the transcoding application partially improves the information quality of web pages.
Benzer Tezler
- Bilgisayar görmesi ile saat çizimlerinden dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu tespiti
Detection of attention deficit hyperactivity disorder from clock drawings using computer vision
HOMAM W. ALNİDAWİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH ADAK
DOÇ. DR. ENES SARIGEDİK
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi
Coding and quantitative analysis of the digital cell images
NEŞE APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Retinal görüntülerde optik diskin önerilen hibrit yaklaşımlar ile bölütlenmesi
Distribution of retinal images with optic diskin proposed hybrid approaches
MERVE PARLAK BAYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEDA ARSLAN TUNCER
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images
MUHAMMED TELÇEKEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR