Genetik Arama ve Artımlı Öğrenen Yapay Sinir Ağı Sınıflayıcı Topluluklarına Dayalı Giysi Tasarım Algoritması ve Web Tabanlı Bir Giysi Öneri Platformunun Geliştirilmesi

dc.contributor.author Bulgun, Ender
dc.contributor.author İnce, Türker
dc.contributor.author Güzeliş, Cüneyt
dc.contributor.author Vuruşkan, Arzu
dc.date.accessioned 2023-06-16T17:51:39Z
dc.date.available 2023-06-16T17:51:39Z
dc.date.issued 2017
dc.description.abstract Bu proje kapsamında, farklı vücut şekillerine uygun giysi tasarımı önerilerinin kullanıcılara sunulabilmesi için, genetik arama ve yapay sinir ağı sınıflandırması ile web tabanlı bir giysi tasarım platformu geliştirilmiştir. Çalışmada öncelikle, vücut şekli ve giysi formu arasında uyumu hedefleyerek, üst beden ve alt beden giysilerinin kombinasyonları veya elbise modelleri ile bunlara ait ayrıntıları içeren öznitelik kategorileri yaratılarak bir bilgi tabanı oluşturulmuştur. Tasarım önerilerinin geliştirilmesi ve kullanıcıya sunulması için 2 boyutlu 2080 giysi tasarımından oluşan bir arşiv yaratılmış ve 4 farklı vücut şekline uygun giysi kombinasyon örnekleri belirlenmiştir. Çalışmanın sonraki aşamasında, tasarım önerilerinin kullanıcıya sunulacağı etkileşimli web tabanlı bir platform tasarlanmıştır. Tasarlanan platformda, ilk olarak Yapay Sinir Ağı (YSA) sınıflayıcı olarak mevcut literatürden farklı olmak üzere, her bir giysi özelliğinin vücut şekli ile ilişkisini artımlı öğrenebilen YSA toplulukları kullanılmıştır. Böylece, kullanıcıların geri bildirimleriyle, sistemin sürekli bir biçimde artımlı olarak kendini geliştirmesi sağlanmıştır. Ancak, bu geliştirilen akıllı sistem yapısının artımlı öğrenme performansının istikrarlı olmadığı gözlenmiş ve iyileştirilememiştir. Artımlı öğrenme amacını YSA sınıflandırıcıları ile gerçekleştirmek yerine, Etkileşimli Genetik Algoritma (EGA) yöntemine başvurulmuştur ve özgün bir ?Artımlı Öğrenme ve Önerme Metodolojisi? geliştirilmiştir. Bu geliştirilen metodoloji ile gerçekleştirilen giysi öneri platformunun aynı anda artımlı öğrenme performansı ile vücut şekli/giysi şekli uyumluluğu performansı sanal kullanıcılar kullanılarak sınanmış ve iyi sonuçlar alınmıştır. Test aşamasının sonunda gerçek kullanıcılar ile yapılan anket neticesinde de, algısal olarak artımlı öğrenim sağlanmıştır. Gerçekleştirilen proje; 1)kadın vücut şekli ve giysi formu arasında uyumu hedefleyen giysi tasarımının akıllı sistemler ile gerçekleştirilmesi, 2)GA ve YSA?ya dayalı artımlı öğrenen bir akıllı sistem kullanılarak otomatik bir giysi tasarım süreci ve giysi öneri platformunun tasarlanması ve 3) geliştirilen akıllı sistemin kullanıcı etkileşimine dayalı olarak artımlı öğrenebilmesi, 4) böylece kişiye özel bir tasarım öneri sisteminin elde edilmesi açısından literatüre katkı sağlamaktadır. en_US
dc.identifier.uri https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/619446
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.14365/4278
dc.language.iso tr en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject yapay sinir ağları en_US
dc.subject genetik algoritma en_US
dc.subject kadın vücut şekilleri en_US
dc.subject giysi tasarımı en_US
dc.subject Akıllı sistemler en_US
dc.title Genetik Arama ve Artımlı Öğrenen Yapay Sinir Ağı Sınıflayıcı Topluluklarına Dayalı Giysi Tasarım Algoritması ve Web Tabanlı Bir Giysi Öneri Platformunun Geliştirilmesi en_US
dc.type Project en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type other
gdc.description.department İzmir Ekonomi Üniversitesi en_US
gdc.description.departmenttemp adres yazılmamıs Adres Yazılmamış Adres Yazılmamış İzmir Ekonomi Üniversitesi, İzmir, Türkiye en_US
gdc.description.endpage 80 en_US
gdc.description.publicationcategory Diğer en_US
gdc.description.scopusquality N/A
gdc.description.startpage 1 en_US
gdc.description.wosquality N/A
gdc.identifier.trdizinid 619446
gdc.index.type TR-Dizin
gdc.virtual.author Vuruşkan, Arzu
gdc.virtual.author İnce, Türker
gdc.virtual.author Bulgun, Ender
relation.isAuthorOfPublication 35e7d2c2-df70-4f84-9e95-19d2c2abbfd9
relation.isAuthorOfPublication 620fe4b0-bfe7-4e8f-8157-31e93f36a89b
relation.isAuthorOfPublication 72d2aa04-c4b2-48eb-b995-6c2ddbef34b4
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 35e7d2c2-df70-4f84-9e95-19d2c2abbfd9
relation.isOrgUnitOfPublication 65a9b4ae-85d5-48cb-823f-961ce690037f
relation.isOrgUnitOfPublication b02722f0-7082-4d8a-8189-31f0230f0e2f
relation.isOrgUnitOfPublication 26a7372c-1a5e-42d9-90b6-a3f7d14cad44
relation.isOrgUnitOfPublication 5d436958-dbe8-4236-b4d5-2e904c1794f1
relation.isOrgUnitOfPublication e9e77e3e-bc94-40a7-9b24-b807b2cd0319
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 65a9b4ae-85d5-48cb-823f-961ce690037f

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
3324.pdf
Size:
3.66 MB
Format:
Adobe Portable Document Format