Çok katmanlı kısıtlı boltzmann makineleri ile sayısal görüntülerden sanatçı tanıma

Abstract

Bilgisayar sistemleri ile görüntü tanıma ve anlamlandırma, literatürde üzerine değişik araştırmalar olan popüler bir araştırma konusudur. Robotların hareket ve buna bağlı karar destek mekanizmalarında, şekil tanıma, el yazısı tanıma, ses ve parmak izi tanıma gibi pek çok farklı uygulamalarda yapay zekâ sistemleri ve yapay sinir ağları karşımıza çıkmaktadır.Bu çalışmada incelenen ve bilgisayar sistemlerinden anlamlandırması beklenen, yüksek gürültü bileşenleri içeren sayısal görüntülerden, bu sayısal görüntünün, bir resim eserinin görüntüsü ise belirli bir küme içerisinde hangi ressama daha çok benzerlik gösterdiğini tespit etmesidir. Çalışma kapsamında Kısıtlı Boltzmann Makineleri (Restricted Boltzmann Machine) ve Durumsal Kısıtlı Boltzmann Makineleri (Conditional Restricted Boltzmann Machine) yapay sinir ağı algoritmaları ile görüntüleri işleyecek bir prototip geliştirilmiş ve bilgisayar sisteminin gösterdiği başarı incelenmiştir.Prototip uygulama Vincent Van Gogh, Salvador Dali ve Pablo Picasso ya ait ?nternet üzerinden elde edilen düşük çözünürlüklü bir eğitim kümesi ile eğitilmiştir. Prototip uygulamanın bu eğitim kümesinde bulunmayan veya yapısal farklılıklar gösteren (kadraj farkı, sıkıştırma farkı, çözünürlük farkı ve benzer sayısal sinyal gürültüleri) düşük çözünürlüklü yüksek gürültü bileşenleri içeren görüntüler ile testi sonucu sanatçıları tanımada %60'ın üzerinde başarı elde ettiği görülmüştür.

Image recognition with computer systems is a popular research topic on which there are many research projects. Artificial intelligence systems and artificial neural networks are encountered in a variety of applications like robot decision support systems for movements, symbol recognition, handwriting recognition, voice recognition and fingerprint recognition.In this research, an artificial intelligence system, based on neural networks, is challanged to identify relational probabilities of an image belonging to an artist from a set of artists, using digital images of paintings with high noise components. In the scope of the research, Restricted Boltzmann Machines and Conditional Restricted Boltzmann Machines algorithms are applied in a prototype software and its succes is tested.The prototype software is trained with a set of low resolution images from the internet belonging to paintings of Vincent Van Gogh, Salvador Dali and Pablo Picasso. It was observed that the prototype software achives succes rates above %60 on recognizing artists when tested with images which are very different in content or structually different(frame, canvas size, resolution, compression) from the images in the training set.