Nesne tespiti ile Göktürkçe metinlerin okunması
Reading Gokturk script using object detection
Yazar: MEVLÜT KARAKAYA
Danışman: DOÇ. DR. AHMET FEYZİOĞLU ; PROF. DR. MESUT ŞEN
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Göktürkler = Kök Turks ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Bu yüksek lisans tezi, Göktürkçe metinlerin okunması ve yorumlanmasında nesne tespiti
teknolojilerinin kullanılmasını araştırmaktadır. Göktürkçe, Türk tarihinin en eski yazılı
dillerinden biri olup, özellikle Orhun Yazıtları gibi tarihi belgelerde yer almaktadır. Ancak, bu
metinlerin okunması ve analiz edilmesi, dilin karmaşıklığı ve yazılı taşların aşınmışlığı
nedeniyle zorluklar içermektedir.
Bu çalışmada, derin öğrenme tekniklerine dayalı nesne tespiti algoritmaları kullanılarak
Göktürkçe harflerin ve kelimelerin otomatik olarak tespit edilmesi ve tanınması hedeflenmiştir.
Bu amaçla, öncelikle Göktürkçe yazıtların yüksek çözünürlüklü görüntüleri toplanmış ve bu
görüntüler üzerinde veri setleri oluşturulmuştur. Veri setleri, nesne tespiti modellerinin eğitimi
için etiketlenmiş ve hazırlanmıştır.
Eğitim sürecinde, Convolutional Neural Networks (CNN) ve You Only Look Once (YOLO)
gibi ileri seviye derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Modellerin performansı, doğru tespit
ve tanıma oranları, yanıltıcı pozitif ve negatif tespitler gibi kriterler üzerinden
değerlendirilmiştir. Ayrıca, nesne tespiti sonuçlarının doğruluğunu artırmak için veri artırma
teknikleri ve transfer öğrenme stratejileri uygulanmıştır.
Araştırma sonuçları, nesne tespiti algoritmalarının Göktürkçe metinlerin okunmasında etkin bir
şekilde kullanılabileceğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, tarihi metinlerin
dijitalleştirilmesi, korunması ve incelenmesi konularında önemli katkılar sunmaktadır. Bu
çalışma, ayrıca, benzer antik dillerin incelenmesi ve okunması için bir model teşkil etmekte
olup, arkeoloji ve dilbilim alanlarında yeni araştırmalara ilham verebilir.
Sonuç olarak, nesne tespiti teknolojileri, tarihsel ve dilsel araştırmalarda yeni bir perspektif
sunarak, Göktürkçe metinlerin okunması ve anlaşılmasında önemli bir araç olarak öne
çıkmaktadır. Bu tez, bu alandaki mevcut literatüre katkı sağlamayı ve gelecekteki çalışmalara
temel oluşturmayı amaçlamaktadır.

Abstract:
This master's thesis investigates the use of object detection technologies in reading and
interpreting Gokturk texts. Gokturk is one of the oldest written languages in Turkish
history, notably found in historical documents such as the Orkhon Inscriptions.
However, reading and analyzing these texts is challenging due to the complexity of the
language and the erosion of the inscribed stones.
In this study, object detection algorithms based on deep learning techniques are utilized
to automatically detect and recognize Old Turkic letters and words. To achieve this,
high-resolution images of Old Turkic inscriptions were first collected, and datasets were
created from these images. The datasets were labeled and prepared for training object
detection models.
During the training process, advanced deep learning models such as Convolutional
Neural Networks (CNN) and You Only Look Once (YOLO) were used. The
performance of the models was evaluated based on criteria such as accurate detection
and recognition rates, and false positive and negative detections. Additionally, data
augmentation techniques and transfer learning strategies were applied to improve the
accuracy of the object detection results.
The research findings demonstrate that object detection algorithms can be effectively
used in reading Old Turkic texts. The results provide significant contributions to the
digitization, preservation, and analysis of historical texts. This study also serves as a
model for examining and reading similar ancient languages, potentially inspiring new
research in archaeology and linguistics.
In conclusion, object detection technologies offer a new perspective in historical and
linguistic research, emerging as an essential tool in reading and understanding Old
Turkic texts. This thesis aims to contribute to the existing literature in this field and lay
the groundwork for future studies.