TY - JOUR TI - ERUSLR: Yeni bir Türkçe işaret dili veri seti ve hiperparametre optimizasyonu destekli evrişimli sinir ağı ile tanınması AB - İşaret dili, dilsel ve işitsel yetilerini kaybeden konuşma ve duyma engelli bireylerin iletişimini sağlayan en önemli araçtır. Sağır ve dilsiz bireylerin anlaşılması için gerekli olan işaret dilinin bilinmediği ortamlarda ciddi sorunlar ortaya çıkabilir. Hastanelerin acil servislerine başvuran engelli bireylerin anlaşılamaması ise kritik sonuçlar doğurabilir. Bu çalışmada, öncelikle, hastanelerin acil servisinde sıklıkla kullanılan kelimelerle yeni bir veri seti oluşturulmuştur. 25 kelime, 49 engelli birey tarafından birden fazla tekrarlanmış ve farklı açılardan videoları kaydedilmiştir. Erciyes University Sign Language Recognition (ERUSLR) adındaki bu veri seti 13186 örnek içermektedir. ERUSLR veri seti kullanılarak bir sınıflandırma modeli oluşturmak istenmiştir. İşaret dilinin tanınması, son yıllarda sınıflandırma problemlerinde sıklıkla kullanılan evrişimli sinir ağı (CNN) ile gerçekleşebilmektedir. Yeni bir CNN modelinin geliştirilmesinden daha etkili olan yöntem, transfer öğrenme ile CNN modeli oluşturmaktır. Dolayısıyla, GoogLeNet ön eğitimli modelinden transfer öğrenme gerçekleştirilerek GoogLeNet tabanlı bir CNN modeli oluşturulmuştur. CNN modelinin performansını artıran bir başka etken eğitim parametrelerinin optimize edilmesidir. Global ve sezgisel arama yöntemleri, parametre optimizasyonunda kullanılan ve zamansal kazanç sağlayan metotlardır. Bu çalışmada grid arama (GS), rastgele arama (RS) ve genetik algoritma (GA) yöntemleri, GoogLeNet tabanlı CNN modelinin eğitim parametrelerini optimize etmek için kullanılmıştır. Deneysel sonuçlara göre, GA destekli GoogLeNet tabanlı CNN modeli (%93,93 ile) diğer yöntemlerden daha başarılı sonuç vermiştir. AU - Basturk, Alper AU - Ozcan, Tayyip DO - 10.17341/gazimmfd.746793 PY - 2021 JO - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi VL - 36 IS - 1 SN - 1300-1884 SP - 527 EP - 542 DB - TRDizin UR - http://search/yayin/detay/1138814 ER -