Yapay zeka ile yemek tanıma ve özellik çıkarımı
| dc.contributor.advisor | Umut, İlhan | |
| dc.contributor.author | Özkan, Emine Gül | |
| dc.date.accessioned | 2024-06-11T20:35:34Z | |
| dc.date.available | 2024-06-11T20:35:34Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description | Yüksek Lisans | en_US |
| dc.description.abstract | 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. | en_US |
| dc.description.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. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 68 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=weFMBHaUra8rsS5wi2bmHAycO0ZJAy5-pDV7Y5jMdTr2ven9sACnWyqtGLLcw-_2 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14551/9249 | |
| dc.identifier.yoktezid | 849577 | en_US |
| dc.institutionauthor | Özkan, Emine Gül | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Trakya Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | en_US |
| dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
| dc.title | Yapay zeka ile yemek tanıma ve özellik çıkarımı | en_US |
| dc.title.alternative | Food recognition and feature extraction with artificial intelligence | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
