Görüntü işleme algoritmalarının insan-bilgisayar etkileşimli davranışlarının analizi ve risk faktörlerinin tespiti için entegrasyonu
Integration of image processing algorithms for analysis of human-computer interactive behavior and detection of risk factors
Yazar: FURKAN YILMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN ÇOBAN
Ardahan Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışması, komut etkileşimli cihazlar için insan kaynaklı risklerin belirlenmesi ve analizi amacıyla görüntü işleme ve metin tespiti kütüphanelerinin Python programlama dili üzerinden entegrasyonunu ele almaktadır. Çalışmanın merkezinde, video formatındaki kaynak üzerinden metin tanıma ve süzgeçleme işlemleri, bu işlemler sonucunda elde edilen verilerin analitik değerlendirilmesi ve sonuçların kullanıcıya değer katma amacıyla elektronik posta aracılığıyla sunulması yer almaktadır. Bu sistematik çerçeve, komut etkileşimli cihazlarla ilgili olası risklerin tespitini ve bu risklerin azaltılmasını hedeflemektedir. Araştırmada, görüntü işleme ve metin tespiti tekniklerinin, komut tanıma işlemlerine entegrasyonunun, komut tanımlama işlemlerinin başarısının artırılması ve kullanıcı etkileşimli sistemlerde olası güvenlik risklerini önceden saptama gibi çeşitli avantajlar sağladığı belirlenmiştir. Görüntü işleme ve programlama dili kütüphanelerinin bütünleşik kullanımı, video görüntülerden metin çıkarma işlemi sağlamakla kalmamakta, ayrıca cihazların kullanıcı komutlarına karşı daha hassas ve etkin bir yanıt vermesini de mümkün kılmaktadır. Bu gelişmiş metodoloji, kullanıcıların cihazları daha güvenli ve etkili bir şekilde kullanmalarına olanak tanımaktadır. Netice itibarıyla, bu çalışma, komut etkileşimli cihazlardaki insan kaynaklı risklerin yönetiminde görüntü işleme ve metin tespiti tekniklerinin nasıl katalizör işlevi görebileceğini gözler önüne sermektedir. Elde edilen sonuçlar, söz konusu tekniklerin, bu cihazların tasarımı ve işlevselliğinde önemli geliştirmeler sağlayabileceğini ve bu alandaki gelecekteki araştırmalara yön verebileceğini ortaya koymaktadır.

Abstract:
This thesis deals with the integration of image processing and text detection libraries through the Python programming language for the purpose of identifying and analyzing human-induced risks for command-interactive devices. At the center of the study are text recognition and filtering processes over the source in video format, analytical evaluation of the data obtained as a result of these processes, and presentation of the results via e-mail in order to add value to the user. This systematic framework aims to identify and reduce potential risks associated with command-interactive devices. In the research, it was determined that the integration of image processing and text detection techniques into command recognition processes provides various advantages, such as increasing the success of command identification processes and detecting possible security risks in user interactive systems in advance. The integrated use of image processing and programming language libraries not only enables text extraction from video images, but also enables devices to respond more sensitively and effectively to user commands. This advanced methodology allows users to use devices more safely and effectively. Ultimately, this study reveals how image processing and text detection techniques can serve as a catalyst in the management of human-induced risks in command-interactive devices. The results obtained reveal that these techniques can provide significant improvements in the design and functionality of these devices and direct future research in this field.