A simple resource-aware approach to sketch recognizers via style identification

Çizim insanlar ın do ğal ileti şim ara çları ndan biridir. Kalem temelli cihazları n son zamanlardaki artı şı ile birlikte, insan-bilgisayar etkile şimi alanı nda çizim aray üzleri ve çizim tan ıma sistemlerine olan ilgi b üy üyen bir e ğilim g östermektedir. Çizim tan ıma sistemlerine yönelik g üncel yakla şı mlar, çizimlerin tan ınma oranlar ını artı rmak ad ına makine öğrenimi teknolojilerini fazlaca kullanmaktad ırlar. Makine öğreniminde sistem var olan örneklerin üzerinden bir o ğrenim yapabilmektedir. Her ne kadar bu örneklerin sayı sı nı n fazla olması çizim tanı ma sisteminin tan ıma performans ı i cin önemli bir ko şul olsa da, makine öğrenim teknolojilerinin pratik kullanı mı hususunda baz ı konular dikkat çekmeye ba şlamı şt ır. Çizim tanı ma sistemlerinin geli şimini aksatan konulardan biri de a şırı veri i şleme sorunudur. Bir çizim tanı ma sisteminin g özetimli ö ğrenimi s ırası nda, e ğer sistem b üy ük bir veri grubu kullanarak e ğitilmeye çalı şı lı rsa, bu durum uzun öğrenme zamanı na ve sı nıfland ırma performans ı d ü ş ük olan hantal bir sistem modeline neden olur. Bu çalı şmada biz pratik, basit, uygulaması kolay ve herhangi bir çizim tanı ma sistemiyle ilgilenen ki şinin e ğitim veri setini daha ufak stil grupları na b öl ümlendirmesi ve bir kullanı cı nı n çizim stilinin tayin edilmesi i cin ba şvurabilece ği bir y öntem ama çlanmaktadı r. Bizim y öntemimiz belirli insanları n çizim stillerinin birbirine benzedi ği g özleminden faydalanarak, stilleri birbirine benzeyen k üçük insan toplulukları i çin modeller üretip bu sayede bir taraftan öğrenme ve s ınıfl and ırma zamanlar ında azalmaya yol a çarken, di ğer taraftan çizim tanı ma oranları nda önemli bir d ü ş ü ş ya şamamayı ama çlamaktad ır. Genel olarak sistemimiz iki temel k ıs ımdan olu şmaktadır. İlk k ısı mda, insanlar ın çizim stil farklı lı klar ından faydalana larak var olan t üm e ğitim veri setinin daha k üç ük stil grupları na b öl ümlenmesi ama çlanı rken, ikinci k ıs ımda, sisteme yeni gelen bir kullanı cı nı n stilinin belirlenip ilk k ıs ımda üretilen stil grupları ndan hangisine ait oldu ğunun tayin edilmesi ama çlanmı ştı r.