Character generation through self supervised vectorization

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Bilişsel Bilimler Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: GÖKÇEN GÖKÇEOĞLU

Danışman: Emre Akbaş

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İnsanlar görsel konseptleri hızlı ve esnek bir şekilde öğrenebilirler. Ancak, bu öğrenme biçimi önde gelen makine öğrenmesi metotları için bir zorluk oluşturmaktadır. Yüksek performanslı derin öğrenme modelleri ve algoritmaları büyük veriler kullanmakta ve genellikle tek bir amaca hizmet etmektedir. Bu çalışmada biz, görsel konsept öğrenmenin üretici yönünü el yazısı karakterler üzerinde inceledik. Birden fazla amaç için kullanılabilecek, az veri ile eğitilebilen bir gözetimsiz öğrenme yöntemi geliştirdik. Görüntülerin kalem darbeleri düzeyinde temsili üzerinde çalışan bir çizim etmeni sunduk. Etmen, her zaman adımında mevcut kanvası inceler ve devam etme veya durma kararını verir. Eğer etmen çizime devam etmeye karar verirse, kalem darbesini ifade eden bir program ortaya çıkarır. Sonunda minimum sayıda darbe kullanarak bir çizim üretmiş olur. Etmeni, gözetimsiz üretim ve ayrıştırma (darbelerle yeniden oluşturma) yapabilmesi için pekiştirmeli öğrenme ile el yazısı karakter veri setleri ile eğittik. Ayrıştırma yapabilen etmenimizi örnek üretimini ve koşullu karakter üretiminde kullandık. Sözü geçen üç üretici görevde ve ayrıştırma görevinde başarılı sonuçlar sunduk. Önemli bir nokta olarak, eğitim için vektör gözetimi veya fırça darbelerinin bilgisini kullanmadık.