Video oyunlarında yüz görüntülerinden duyguların derin öğrenme ile sınıflandırılması
Deep learning-based emotion classification from facial images in video games
- Tez No: 1023106
- Danışmanlar: PROF. DR. CELAL ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Video oyunları günümüzde yalnızca bir eğlence aracı olmaktan çıkarak sürükleyici ve etkileşimli hikâye anlatımı sunan platformlara dönüşmüştür. Bu bağlamda oyun karakterlerinin inandırıcı yüz ifadelerine sahip olması, oyuncu deneyimini güçlendiren önemli bir unsur haline gelmiştir. Bu çalışma, oyun karakterlerinin yüz ifadelerinden duygu sınıflandırması yapmayı amaçlamaktadır. Bu amaçla Baldur's Gate 3 oyunundaki karakterlerden korkmuş (afraid), öfkeli (angry), tiksinmiş (disgusted), mutlu (happy), üzgün (sad) ve şaşırmış (surprised) sınıflarını içeren bir veri seti oluşturulmuştur. Veri setindeki duygu ifadelerinin sınıflandırma performansını değerlendirmek için CNN, MobileNetV2, ShuffleNetV2, EfficientNet-B0 ve ResNet-50 mimarileri kullanılmış; MobileNetV2 modeli donmuş ve eğitime açılmış omurga olmak üzere iki farklı şekilde incelenmiştir. Deneysel sonuçlarda en yüksek başarı %93 doğruluk oranıyla ResNet-50 modelinden elde edilmiştir. EfficientNet-B0 %92, ShuffleNetV2 ve eğitime açılmış MobileNetV2 %88, özelleştirilmiş CNN %83 doğruluk oranına ulaşırken, donmuş omurgalı MobileNetV2 %27 doğrulukta kalmıştır. Bulgular, güçlü transfer öğrenme modellerinin stilize oyun karakterlerinde yüksek başarı sağladığını, hafif mimarilerin ise rekabetçi olduğunu ve hesaplama açısından avantajlı sonuçlar üretebildiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Video games have evolved beyond being merely a form of entertainment and have become platforms for immersive and interactive storytelling. In this context, believable facial expressions of video game characters have become an important factor in enhancing the player experience. This study aims to classify emotions from the facial expressions of video game characters. For this purpose, a dataset containing six emotion classes, namely afraid, angry, disgusted, happy, sad and surprised, was created from characters in Baldur's Gate 3. To evaluate classification performance of the emotion in dataset, CNN, MobileNetV2, ShuffleNetV2, EfficientNet-B0, and ResNet-50 architectures were used, and MobileNetV2 was examined with both frozen and unfrozen backbone configurations. The experimental results show that the highest performance was obtained by ResNet-50 with an accuracy of 93%. EfficientNet-B0 achieved 92% accuracy, while ShuffleNetV2 and MobileNetV2 with an unfrozen backbone achieved 88%. The custom CNN model achieved 83% accuracy, whereas MobileNetV2 with a frozen backbone remained at 27%. The findings indicate that strong transfer learning models are effective for emotion classification in stylized video game characters, while lightweight architectures can also produce competitive and computationally efficient results.
Benzer Tezler
- Geçmişten günümüze Türk tiyatrosu'nda nüktenin evrimi
The evolution of wit in Turkish theater from past to present
V. YASİN AKYÜZ
Doktora
Türkçe
2015
Sahne ve Görüntü SanatlarıDokuz Eylül ÜniversitesiSahne Sanatları Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELDA ERGÜN
- Dijital (video) oyunlarda ünlü kullanımının oyuncu satın alma davranışı üzerindeki etkisi
The impact of celebrity endorsement on gamer purchasing behaviour in digital (video) games
KAAN AKYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
ReklamcılıkBahçeşehir ÜniversitesiReklamcılık ve Marka İletişimi Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE BİLSEL
- Mikro ödeme yöntemlerinin tüketici davranışlarına olan etkisinde kuşakların farklılaştırıcı etkisi: Video oyunları sektöründe Y ve Z kuşakları üzerinde bir araştırma
Moderator role of generations on the effect of microtransactions on consumer behavior: A research on Y and Z generations in the video game industry
ERDEM FURKAN AKTAŞ
- Real-time online education student lecture emotion detection
Gerçek zamanlı çevrimiçi eğitim öğrenci dersi duygu tespiti
MARWAN AL SOKARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OKATAN
- Byzantine heritage depicted: the aqueduct of Valens in the historical topography of Istanbul
Tasvirdeki Bizans mirası: İstanbul'un tarihi topografyasında Valens Su Kemeri
FATMA SARIKAYA IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
MimarlıkOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMimarlık Tarihi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN YONCACI ARSLAN