Classification of Historic Ornaments with CNN: Issues for Interdisciplinary Studies

Authors : Sevgi Altun, Mustafa Cem Güneş

Pages : 115-130

View : 17 | Download : 7

Publication Date : 2020-09-30

Article Type : Research

Abstract :Bu metin, mimari miras bağlamında bilgisayarla görü ve derin öğrenme yöntemlerinin kullanımına ilişkin bir çalışmanın değerlendirmesidir. Bir tür derin öğrenme yöntemi olan evrişimli sinirsel ağ(CNN), Anadolu Selçuklu süs desenlerini sınıflandırma amacı ile uygulanmıştır. Bilgisayarla görü, mimari miras alanında bilgi sağlama ve çalışmalara yardımcı olma kapasitesine sahip olsa da, her iki alandaki bilgileri bir araya getiren sınırlı sayıda çalışma vardır. Mimarlık tarihini çalışmalarında sıkça karşılaşılan konulardan biri olan Anadolu Selçuklu süsleme desenlerinin sınıflandırılması, söz konusu potansiyeli araştırmak için bir örnek olarak seçilmiştir. Proje, veri toplama kolaylığı nedeniyle düz yüzeylerde oyma ile edilen süsleme desenlerine odaklanmıştır. Çalışma için kullanılacak fotoğraflar bir araya getirilmiş ve iki farklı ancak birbiriyle ilişkili veri kümesi oluşturacak şekilde işlenmiştir. Sınıflar ve alt sınıflar bitkisel (seyrek / yoğun), geometrik (seyrek / yoğun) olarak belirlenmiştir. Daha sonra derin öğrenme modellerini eğitmek ve süsleme sınıfı öngörülerini elde etmek adına iki farklı evrişimli sinirsel ağ(CNN) mimarisi kullanılmıştır. Bu çalışmanın sonuçları hem teknik hem de mimari açıdan incelenmiştir. Veri kümesi oluşturmanın hem uygulama hem süreç üzerindeki etkisi incelenmiştir. Böylece çalışma, gelecekteki kültürel miras ve yapay zeka konularında disiplinler arası araştırmalara temel oluşturmayı amaçlamıştır.
Keywords : yapay zeka, anadolu selçuklu süslemeleri, mimari süslemeler, mimari miras, evrişimli sinirsel ağ