Başlık: İzole İşaret Dili Tanımada Ayrıştırılmış Temsil Öğrenimi
Danışman. İnci M. Baytaş
Özet: Temsil öğrenimi, derin öğrenmenin önemli bir parçasıdır. Gereksiz ayrıntılardan etkilenmeyen bilgilendirici temsiller öğrenebilmek çok önemlidir. İşaret Dili Tanıma (İDT), derin öğrenme modellerinin başarıyla kullanıldığı bir alandır. Konvolüsyonel Sinir Ağları genellikle derin öğrenmeye dayalı İDT çalışmalarında yaygın kullanılmaktadır. Bununla birlikte, konvolüsyon tabanlı tanıma modelleri, yüz özellikleri, el ve vücut şekli ve ten rengi gibi ön plandaki işaretçinin karakteristik özelliklerini yakalama eğilimindedir. Bu durum, genellikle yüz ve yürüyüş tanıma, görüntü manipülasyonu ve kişi yeniden tanımlama problemlerinde performansı düşüren bir etkendir. Bu tezde, İDT modellerinin işaretçi özelliklerinden etkilenmemesi için işaret ve işaretçi temsillerindeki gizli faktörleri ayırmak ve işaretçi özelliklerinden kaynaklanan ilgisiz bilgileri ortadan kaldırmak için işaretçi bilgisinden ayıklanmış bir temsil öğrenme yöntemi önerilmiştir. Düzenlileştirilmiş hasmane eğitim de dahil olmak üzere çeşitli ayıklanmış öğrenme teknikleri araştırılmıştır. Deneyler, izole edilmiş iki Türk işaret dili veri kümesi ile yapılmıştır. Özellik ayıklamanın etkisi ve tanıma performansını iyileştirme potansiyeli, niteliksel ve niceliksel analizlerle tartışılmıştır.
