Doğadaki kuşlardan esinlenerek yapay zekâ yöntemleriyle renk paleti üretimi - Kayıpmaz, Yusuf; Yılmaz, Seçkin; Bursa Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı; Lisansüstü Eğitim Enstitüsü (Bursa, 2023)
Renk paletleri veya bir başka ifadeyle renk şemaları görsel tasarım, moda, iç mekan tasarımı gibi birçok alanı yakından ilgilendiren güncel konulardan biridir. Renk paleti oluşturmada ise doğadaki kuşlar, çiçekler gibi bünyesinde birçok renk barındıran canlılar muazzam bir kayanktır. Literatürde renk paleti oluşturmaya yönelik çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Mevcut çalışmalarda canlılara ait görsellerin tamamı üzerinden renk çıkarma işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bir canlıya ait görsellerde renk açısından canlı ile uyumlu olmayan arka planlar olabilmektedir. Bu durumda oluşturulan bir renk paleti, etkileyici ve uyumlu olma özelliğini yansıtmayacaktır. Dolayısıyla görselin tamamı yerine bir canlıya ait renklerin çıkarılması daha isabetli olacaktır. Bu tezde literatürdeki bu boşluğu doldurmak için renk paleti üretiminde 3 farklı hibrit yöntem oluşturulmuştur. Bu hibrit yöntemler; Mask R-CNN ile K-means, Mask R-CNN ile Fuzzy C-means ve Mask R-CNN ile Pix2PixGAN yöntemlerinin birlikte kullanılması ile elde edilmiştir. Mask R-CNN yöntemi ile renk paleti çıkarımında elverişli olan bir görselde bir canlının tespiti yapılarak ilgili canlı arka plandan ayrılmaktadır. Daha sonrasında canlının üzerindeki renkler tespit edilerek renk paletleri üretilmektedir. Doğada renk paleti üretiminde faydalanılabilecek çok fazla kaynak olduğu için bu tezde kuşlar üzerine odaklanılmıştır. Literatürde daha önce renk paleti üretiminde kuşları referans alan herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu tezde farklı renk kombinasyonlarını (2 ile 7 arasında) üzerlerinde barındıran kuşlardan örnekler seçilerek 120 kuş görseli ile bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setine kuşların tespitini zorlaştıracak kuş ile aynı renge sahip arka plan olması veya bu arka planın karmaşık olması (birçok öğe içermesi) gibi canlı tespitini zorlaştıracak alt problemler de eklenmiştir. Her bir hibirt yöntemin başarısı bu veri seti üzerinde test edilmiştir. Yapılan deneysel sonuçlarda Mask R-CNN tabanlı ön işleme yönteminin söz konusu alt problemlere karşı dayanıklı olduğu tespit edilmiştir. Bu yöntem ile %99,6 oranında başarı elde edilmiştir. Mask R-CNN tabanlı ön işleme yöntemiyle kuşlar arka plandan başarılı bir şekilde ayrıştırıldıktan sonra kuşlara ait renk paletleri üretilmiştir. Renk paleti üretilmesinde en başarılı sonucu Fuzzy C-Means tabanlı yöntem vermiştir. K-Means tabanlı renk paleti üreten yöntem, kuşun küçük bir bölgesinde olan baskın renkleri çıkarmada yetersiz kaldığı görülmüştür. Bu her iki yöntemde de kuşlara ait baskın renk sayısının önceden bilinme gerekliliği (yönteme parametre olarak girilmesi) dezavantaj oluşturmaktadır. Pix2Pix GAN modeli tabanlı renk paleti üreten yöntemde ise böyle bir zorunluluk olmaması bir avantaj oluştursa da bu yöntemin eğitilmesinde daha çok veriye ihtiyaç duyulduğu görülmüştür. Yapılan deneysel sonuçlarda bu yöntemin başarı seviyesi diğer hibrit yöntemlere oranla daha düşük kalmıştır. Bu nedenle bu yöntemin iyileştirilmesi gerektiği görülmüştür. Sonuç olarak bu tez kuşlara ait renk paleti çıkarımında ilk çalışma olup görsel tasarım alanında uğraşanlar için önemli bir ilham kaynağı olmakla birlikte kuşlar üzerine çalışma yapan araştırmacılara da önemli sayılabilecek bir veri kaynağı hazırlanmıştır. Veri setinin sayıca ve nitelik bakımından güçlendirildiği ve de bununla birlikte renk paleti çıkarma yöntemlerinin iyileştirildiği takdirde söz konusu katkılar çok daha fazla olacaktır.
Tez (Yüksek Lisans) -Bursa Teknik Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü,2023
Kaynakça 62-65 sayfa
Keywords: Makine öğrenmesi; Derin öğrenme