Gerçek zamanlı analiz için uyarlanabilir hareket öğrenme: Bir hibrit derin öğrenme yaklaşımı

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, VERİ BİLİMİ VE BÜYÜK VERİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: YUNUS AKKAYA

Danışman: Mert Bal

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Zamanın hızla akışı ile birlikte dönem dönem bazı büyük toplumsal etki yaratan teknolojik gelişmelere şahit olunmaktadır. Geçmişte sanayi devrimi ve internet gibi dönüşümler toplumları derinden etkileyen gelişmelere örnek gösterilebilir. Günümüzde ise yapay zeka teknolojileri benzer çapta bir dönüşümü tetiklemektedir. Yapay zekanın geniş kullanım alanına rağmen mevcut uygulamaların çoğunlukla bilgisayar odaklı ve insan hareketini azaltmaya yönelik olduğu görülmektedir. Ayrıca, adil değerlendirme ve objektif karşılaştırma gerektiren alanlarda, insan kaynaklı önyargıyı azaltmaya yönelik yapay zeka uygulamalarının halen sınırlı olduğu söylenebilir. Bu çalışmada, daha fazla insan ve hareket odaklı olunması amacıyla, yapay zeka destekli görüntü işleme teknikleri spor müsabakaları ve antrenmanlarda değerlendirme aracı olarak kullanılmıştır. Çalışmada, boks müsabakalarındaki sporcuların hareketleri görüntü işleme teknikleri ve farklı derin öğrenme modelleri kullanılarak analiz edilmiş, farklı yaklaşımlar karşılaştırılarak objektif ve tutarlı bir değerlendirme sistemi geliştirilmiştir.