Örüntü ve renk tabanlı mobil kıyafet arama motoru
Pattern and color based clothes search engine for mobile application
Yazar: ALAA KHALED ABUSABRA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET BABALIK
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Doku analizi = Texture analysis ; Görüntü işleme = Image processing ; Mobil uygulama = Mobile application

Özet:
Son yıllarda görüntü işleme ve bilgisayar görmesi alanlarında yapay zeka temelli mobil uygulamaların sayısında bir artış görülmektedir. Mobil uygulamalar aracılığıyla yapılan e-alışveriş uygulamalarında görüntü işleme algoritmaları ve yapay zeka teknikleri, kullanıcıların ihtiyaçlarını internet üzerindeki mevcut kıyafetlerle eşleştirme gibi bir dizi kullanım alanı bulmuştur. Bu çalışmada, e-alışveriş platformu kullanıcılarına ve moda tasarımcılarına desen ve renk özelliklerinin değerlendirilerek ilgili kıyafet önerilerini görüntülemelerinde yardımcı olacak mobil bir uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamada, desen analizi için Hough Dönüşüm Algoritması ve renk sınıflandırması için Bulanık Mantık Sistemi kullanılmıştır. Uygulama şirket ve kullanıcı modülü olmak üzere iki modülden oluşmaktadır. Şirket modülünde yüklenen gerçek kıyafet görüntülerinin renk ve desen analizi gerçekleştirilir ve elde edilen özellikler veri tabanına kaydedilir. Kullanıcı modülünde, kullanıcıların arama yapmak istedikleri desenleri çizmeleri ve renkleri seçmeleri sağlanır ve bu talebe uygun kıyafet resimleri sunucudan sorgulanarak kullanıcıya gösterilir. Şirket modülü ve kullanıcı modülünde yapılan analizlerin tamamı mobil cihaz üzerinde gerçekleştirilmektedir. Sunucu sadece verilerin saklanması ve sorgulanması amacıyla kullanılır. Geliştirilen mobil uygulama Android işletim sistemi üzerinde çalışmaktadır. Desen analizi sonucunda ilgili doku, yatay çizgili, dikey çizgili, kareli, puantiyeli, düz desenli (veya desensiz) ve diğer desen olarak etiketlenmektedir. Renk sınıflandırma işleminde ise 9 ana renk açık, orta, koyu tonlarında olmak üzere siyah, beyaz ve gri ile toplam 30 renk tonu değerlendirilmektedir.

Abstract:
In the recent years, the use of Artificial Intelligence techniques in mobile applications has increased especially in the field of image processing and computer vision.  Image processing algorithms in the e-shopping field through mobile applications have found a wide range of usage such as matching user's requirements with clothes that are available on the internet. In this study, the developed mobile application is trying to help e-shopping platform users and fashion designers to view cloth suggestions that are related to texture and color features. The developed mobile application in this study is using Hough Transform algorithm for texture classification and the Fuzzy Logic System for color classification. The developed mobile application presents two modules; company and user module. The company module performs color and pattern analysis of the uploaded actual cloth images and saves the extracted properties in database. The user module allows users to draw the desired patterns and selected colors then analyzed it to get all desired result from database. The database on server responds with search results containing the corresponding actual cloth images. All processes; drawing, analysis and submission of the actual images are performed using the developed mobile application. The developed mobile application is working on Android operating system and it can perform pattern analysis and detect several types of patterns namely; horizontal stripe, vertical stripe, plaid, pointed, solid pattern (or pattern-less) and other patterns are classified as "Other Patterns". In color classification, application can detect 9 primary colors with different levels; light, medium and dark besides of black, white and grey colors so as a total it can detect 30 different levels from main colors.