Yapay zeka ile yemek tanıma ve özellik çıkarımı
Food recognition and feature extraction with artificial intelligence
Yazar: EMİNE GÜL ÖZKAN
Danışman: DOÇ. DR. İLHAN UMUT
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnsanların yaşamaları için beslenmeye ihtiyaç duymalarından kaynaklı olarak
yiyecek- içecek endüstrisinin asla bitmeyeceği ve eskimeyeceği açıktır. Bu sebeple yiyecek
endüstrisi gün geçtikçe büyüyen bir sektör haline gelmiştir. Teknoloji kullanımının
yaygınlaşmasıyla dünyanın farklı yerlerinde bulunan gıdalar bile insanlar için artık tanınır
duruma gelmiştir. Yiyecek türleri kalori miktarlarına, içinde bulunan besin öğelerine,
işlem görme türlerine kadar pek çok farklı özelliğe göre sınıflandırılabilir. Yiyecek menüleri
belirli hastalık durumlarında, sporcu beslenmelerinde, sağlıklı yaşam önerilerinde
veya farklı dünya mutfaklarında değişkenlik gösterebilir. Bu çalışmanın seçilmesinde ki
ana etken farklı durumlarda bulunan, farklı menü seçimleri yapması gereken kişilere
yapay zeka uygulamaları ile yardımcı olmaktır. Son yıllarda, görüntü tanıma ve sınıflandırma
alanında büyük gelişmeler kaydedilmiştir. Görüntü tanıma, görüntü bölütleme,
video bölütleme gibi pek çok alanda derin öğrenme çalışmaları yapılmıştır. Yapay zekaya
dayalı birçok görüntü tanıma ve sınıflandırma yöntemi önerilmiş, bu yöntemler görüntü
tespitinde doğruluğu ve verimliliği arttırmıştır. Görüntü tanıma uygulamaları, gıda tanımaya
da uygulanmaktadır. Ancak gıda tanıma alanın da bulunan gıdaların çeşitliliği
sebebiyle karmaşıklık derecesi yüksektir, tanımanın doğruluğu ve hızı daha düşüktür.Bu
çalışma bu problemi çözmeye çalışmayı ve sinir ağına dayalı bir gıda görüntü tanıma
yöntemi tasarlamayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, yiyecek görüntülerinin doğru tanımlanmasını
otomatik gerçekleştiren ve yiyecek sınıfını tahmin eden, yiyeceklerin içerisinde
bulunan besin değerlerini kullanıcıya sunan yapay zeka yaklaşımlarına dayalı yeni bir sistem
tasarımı hedeflenmiştir. Sistemin eğitimi bölümünde yiyecekleri belirli kategorilere
sınıflandırmak için evrişimsel bir sinir ağından oluşan derin öğrenme modeli oluşturulacaktır.
Evrişimsel sinir ağ modeli derin öğrenmenin son yıllardaki güçlü bir tekniği olarak
gösterilmektedir. Yiyeceklerin fotoğraf üzerinden tanınması ile bundan sonraki süreçte
geliştirilebilecek pek çok uygulama için dayanak olması amaçlanmıştır.

Abstract:
It is clear that the food and beverage industry will never end and will never get old,
as people need nourishment to live. For this reason, the food industry has become a growing
sector day by day. With the widespread use of technology, even foods found in different
parts of theworld are recognizable to people. Food types have many different features, from
the amount of calories, the nutrients contained in it, to the types of processing. Food menus
may vary in certain diseases, sports nutrition, healthy life recommendations or different
world cuisines. The main factor in choosing this study is to help people who need to make
different menu choices in different situations, with artificial intelligence applications.
In recent years, great advances have been made in the field of image recognition and
classification. Deep learning studies have been carried out in many areas such as image
recognition, image segmentation, and video segmentation. Many image recognition and
classification methods based on artificial intelligence have been proposed, and these
methods have increased the accuracy and efficiency in image detection. Image recognition
applications are also applied to food recognition. However, due to the diversity of foods
in the food recognition area, the degree of complexity is high, the accuracy and speed of
recognition is lower. This study aims to try to solve this problem and develop a neural
network-based food image recognition method. In this study, food images automatically
identifies the correct food and predicts the food class. New products based on artificial
intelligence approaches that present the nutritional values contained to the user a system
design is aimed. In the training part of the system, a deep learning model consisting of
a convolutional neural network will be created to classify foods into certain categories.
The convolutional neural network model has been shown as a powerful technique of deep
learning in recent years. With the recognition of food through photography, it is aimed to
be a basis for many applications that can be developed in the future.