İş süreçlerinde insan görüsünü derin öğrenme ile destekleme
Supporting human vision with deep learning on business process
Yazar: ALTUĞ YİĞİT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. CEM TAŞKIN
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayarla görme = Computer vision ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Nesne tanıma = Object recognition

Özet:
Bilgisayarın dış dünyayı insan gibi algılamasını, nesneler arasındaki uzaysal ilişkileri yorumlamasını sağlamak için uzun yıllardır bilgisayar görüsü alanında çeşitli çalışmalar yürütülmektedir. Geleneksel bilgisayar görüsü ve makine öğrenmesi teknikleri el yazısı tanıma gibi karışık işlemlerde insan görüsünün elde ettiği başarı  oranını yakalayamamaktadır. Bu çalışmalar genellikle nesnelerin önemli özelliklerinin seçilerek, bu özellikler üzerinden tespitler yapılmasına dayanmaktadır. Dış dünyadaki nesnelerin çok sayıda ve karmaşık olması tespit işlemini zorlaştırmaktadır. Günümüzde nesneleri ayırt etmede kullanılabilecek özellikleri verilerden kendisi öğrenen bir yaklaşım olan derin öğrenme kullanılarak başarılı bir nesne algılama sistemi geliştirilebilmektedir. Derin öğrenme insan beyni ilham alınarak geliştirilen bir makine öğrenmesi yaklaşımdır. Biyolojik sinir ağlarında reseptörler tarafından bilgiler toplanarak, retina ve görme korteksi arasındaki katmanlı yapıdan geçerler. Sadece katmanlardan geçen sinyaller algılanmaktadır. Derin sinir ağlarında da biyolojik sinir ağlarına benzer katmanlı bir mimari mevcuttur. Bu mimari sayesinde, sadece önemli özelliklere odaklanma sağlanarak, nesnelerin ayırt edilmesinde önemli bir avantaj sağlanmaktadır. 
 	Teknolojinin gelişmesi ile birlikte insanların iş gücüne katkı sağlayacak makineler tasarlanmıştır. Ancak iş süreçlerinde kullanılan makinelerin yönetiminde insan müdahalesi ve yönetimi halen önem arz etmektedir. Özellikle insan görüsüne ihtiyaç duyulan iş süreçlerinde makineler insanların yönetiminde çalışırlar. Bilgisayar görüsünün bu iş süreçlerinde insan görüsüne yardımcı olarak kullanılması hata payını önemli ölçüde azaltmaktadır. Günümüzde otonom araçlar, sesli asistanlar, karar destek sistemlerinin başarılı uygulamaları hızlıca yaygınlaşmakta ve bu yönde çok sayıda akademik çalışma yapılmaktadır. 
 	Bu tezde insan görüsüne destek sağlamak amacıyla, tartılarak satılan ürünlerin yapay görü sistemi ile tespitini sağlayan bir derin öğrenme uygulaması geliştirilmiştir. Farklı modeller üzerinde 31 çeşit meyve ve sebze sınıfından oluşan görüntü verileri ile eğitim ve test işlemleri yapılmıştır. Eğitim ve test işlemleri sırasında kullanılan veri seti perakende satış otomasyonunun satış sırasında etiketlemiş olduğu sabit kameradan çekilmiş özgün görüntülerden oluşmaktadır. Derin öğrenme algoritmaları büyük boyutlardaki matrisler üzerinde yüksek işlemci gücü gerektiren süreçlerden oluştuğu için, uygulama yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi için özel olarak tasarlanmış olan hazır bir platform üzerinde geliştirilmiştir. Platform üzerindeki merkezi işlemci birimi yerine 256 çekirdekten oluşan grafik işlemci birimi kullanılmıştır. Test işlemleri sonucunda %90' ın üzerinde başarı elde edilmiştir

Abstract:
Various studies have been carried out in the field of computer vision for a long time for making computer to perceive world as human and to interpret spatial relations between objects. Traditional computer vision and machine learning techniques fail to obtain the success rate of human vision in mixed processes such as handwriting recognition. These studies are usually based on the selection and determination of important properties of objects. Because of the complexity it is difficult to detect objects. Nowadays, using deep learning approach that learns from data can be used to distinguish objects. By using deep learning, a successful object detection system can be developed. Deep learning is a machine learning approach inspired by the human brain. In biological neural networks, information is collected by the receptors and passes through the layered structure between the retina and the visual cortex. Only the signals passed from the layers are perceived. Deep neural networks also have a layered architecture similar to biological neural networks. This architecture provides a significant advantage in distinguishing objects by focusing only on important features.
	With the development of technology, the machines designed that can contribute people's workspace. However, human intervention and management are still important in the management of machines used in business processes. Especially in the business processes in which human vision is needed, the machines work in people's management. The use of computer vision as an assistant to human vision during these business processes significantly reduces the amount of error. Today, successful applications of autonomous devices, voice assistants, decision support systems are rapidly spreading and there are many academic studies in this field.
	In this thesis, in order to support human vision, a deeper learning application has been developed that enables artificial vision systems to determine the products sold by weighing. Training and test processes was done with image data of 31 different fruits and vegetables on different models. During the training and testing processes the original images captured with a fixed camera that are labeled by a point of sale automation are used. The application is developed on an embedded system that is specially designed for artificial intelligence and machine learning applications.  Because the deep learning algorithms consist of processes that require high processing power in large dimensions.  256 core graphics processor unit was used instead of a processor. In tests, over 90% success is achieved.