İnsan, günlük hayatını kolaylaştırmak ve karşılaştığı sorunları ortadan kaldırmak için geçmişten günümüze çeşitli yöntemler geliştirmiştir. Yapay zeka, farklı konularda sunduğu çözümler ile kullanımı günden güne yaygınlaşan bir çalışma alanı olma özelliğine sahiptir. Yeni teknoloji ürünü cihazlar ve geliştirilen yeni metotlar ile çeşitli amaçlara hizmet edebilecek uygulamalar kolaylıkla geliştirilebilmektedir. Bu çalışma, MATLAB kullanılarak geliştirilen Evrişimsel Sinir Ağı mimarisi tasarımlarını içermektedir. Bilgisayar kamerasından alınan görüntülerin 6 farklı etikete uygun olarak sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Bu sınıflar, 5 el hareketi ve bekleme için bir sınıftan oluşmaktadır. Bu kapsamda farklı katman ve filtre yapılarına sahip Evrişimsel Sinir Ağı mimarileri tasarlanmıştır. Tasarlanan mimarilerin eğitim ve doğrulama aşamalarında gerçek zamanlı kameradan alınan görüntülerin yer aldığı, çalışmaya özel oluşturulan veri seti kullanılmıştır. Veri seti, farklı zaman dilimlerinde çekilmiş, farklı aydınlatma özelliklerine sahip 1800 görüntüden oluşmaktadır. Her bir sınıf için eğitim aşamasında 200, doğrulama aşamasında ise 100 görüntü kullanılmıştır. Hazırlanan veri seti ve farklı mimari tasarımları ile literatüre katkı sağlamıştır. Eğitim aşamasında farklı parametreler seçilip test sonuçlarında oluşan etkiler gözlemlenerek en uygun parametre seti belirlenmiştir. Tasarlanan Evrişimsel Sinir Ağı mimari yapılarının 6 etiketli sınıflandırma işleminde sergilediği başarıyı değerlendirmek için hata matrisleri oluşturulmuştur. Hata matrisleri, gerçek zamanlı kameradan alınan veriler ile gerçekleştirilen testler sonucunda elde edilen çıktılar ile doldurulmuştur. Hata matrisini oluşturan veriler ile Duyarlılık, Özgüllük ve Doğruluk değerleri hesaplanmıştır. Tasarlanan mimariler için doğrulama doğruluğu değerleri çalışma kapsamında raporlanmıştır. Tasarlanan Evrişimsel Sinir Ağı mimarilerine ek olarak AlexNet ve GoogleNet mimarileri, çalışma özelinde hazırlanan veri seti kullanılarak eğitilmiş ve tasarlanan mimarilerle aynı yöntemler kullanılarak test edilmiştir. ORCID NO: 0009-0006-6419-6892
Anahtar Kelimeler: Evrişimsel Sinir Ağı, Sınıflandırma, Etiketleme
|
