Görme bozukluğu olan bireyler için derin öğrenme tabanlı ürün sınıflandırma sistemi

Authors : Fatma Betül Keskin, Nursena Bayğın, Işıl Karabey Aksakallı, Özlem Çomaklı Sökmen

Pages : 1150-1160

Doi:10.28948/ngumuh.1375785

View : 153 | Download : 159

Publication Date : 2024-10-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Görme bozukluğuna sahip bireylerin sosyal yaşama adapte olma düzeylerini ve bağımsızlık duygularını artırmaya yönelik yapılan araştırmalar toplumsal katkı açısından oldukça önemlidir. Söz konusu bireylerin alışveriş deneyimlerini kolaylaştırmak yapılan çalışmalar arasındadır. Bu alanda yapılan araştırmalar, alışveriş ürünlerinin sınıflandırılması ve rafların tanıtılması için genellikle geleneksel yöntemlerin kullanıldığını göstermektedir. Önerilen bu çalışmada, market raflarındaki ürünler geleneksel yöntemlerden farklı olarak derin yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Ayrıca, görme bozukluğuna sahip bireylere kolaylık sağlamak amacıyla çalışmanın ikinci fazında geliştirilecek olan günlük hayatta kullanılan akıllı cihazlara entegre edilebilen ve tüm mobil işletim sistemlerini destekleyen Flutter altyapısı tercih edilecektir. Uygulama Erzurum ilinde bulunan bir marketten elde edilen 2222 görüntü, 14 farklı kategorideki veri setini oluşturularak gerçekleştirilmiştir. Kategori bazlı verinin dengeli sayıda olması için internet kaynağından alınan görüntüler ile birlikte toplam 4585 adet görüntü, YOLOv5, YOLOv8 ve EfficientDet D7TF2 modelleriyle eğitilerek sınıflandırılmıştır. Yapılan deneylerde YOLOv8 modeli, %92,8 doğruluk, %98,6 hassasiyet, %95 duyarlılık ve %96,8 F1 skoru ile diğer yöntemlere oranla daha yüksek performans göstermiştir.
Keywords : Görme bozukluğu, Yapay zekâ tabanlı ürün tanıma, Görüntü işleme, Derin öğrenme