Geri Dön

Yüz ifadelerinden cinsiyet, duygu ve yaş tahmini için yeni yaklaşımlar

New approaches for gender, emotion and age prediction from facial images

PDF İndir

  1. Tez No: 572393
  2. Yazar: ALİ YILMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Siirt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

İmge işleme ile yüz görüntüleri üzerinde yapılmış ve yapılmakta olan birçok çalışma mevcuttur. Günümüzde doku analizi ile ilgili çalışmalar her geçen gün artmakta ve popüler bir çözüm sunma yolunda hızla ilerlemektedir. Bu çalışmada, kişilere ait yüz görüntülerinden yaş, cinsiyet ve duygu tahmini için klasik teşhis yöntemlerine alternatif olarak bilgisayar görü tabanlı dört farklı yeni yöntem önerilmiştir. Duygu, yaş ve cinsiyet sınıflandırma işleminde FEI veritabanına ait yüz resimleri kullanılmıştır. Çalışmada renkli yüz görüntülerinden etkili özellikler çıkarmak için yerel ikili örüntüler (Local Binary Pattern=LBP) tabanlı dört farklı yeni yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemler renkli görüntüler için kullanılmaktadır. Yapılan çalışmada verilerden en iyi sınıflandırmayı elde etmek için veriler farklı renk uzaylarına taşınmış ve verilere farklı gürültü metotları uygulanmıştır. Sınıflandırma işlemindeki başarı oranlarının tespiti iki aşamada gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada öznitelikler elde edilmiş, ikinci aşamada ise bu öznitelikler farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak 10-katlı çapraz geçerlilik testi ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonunda cinsiyet sınıflandırmada %99, yaş sınıflandırmada %99,5 ve duygu sınıflandırma da %97,5 gibi yüksek sınıflandırma başarı oranları elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

There are many studies that are done and made on face images by image processing. Nowadays, studies on tissue analysis are increasing day by day and are progressing rapidly to provide a popular solution. In this study, four different new methods based on computer vision have been proposed as an alternative to the classical diagnostic methods for age, gender and emotion estimation. Emotion, age and gender classification process used face images of the FEI database. Four different new approaches based on Local Binary Pattern (LBP) have been proposed to extract effective features from color facial images. Recommended methods are used for color images. In order to obtain the best classification from the data, data were moved to different color spaces and different noise methods were applied to the data. The determination of the success rates in the classification process was carried out in two stages. In the first stage, the attributes were obtained and in the second stage, these attributes were graded by 10-fold cross validation test using different machine learning methods. At the end of the study, 99% of the gender classification, 99.5% in the age classification and 97.5% in the emotion classification were achieved.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    372320

    Otizmli çocukların yüz ifadelerinden duyguları tanıma becerilerinin incelenmesi

    Examining emotion recognition skills of children with autism through facial expressions.

    ZUHAL DOKUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Özel Eğitim Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. OKTAY TAYMAZ SARI

  2. Tez No

    301247

    Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu tanısı alan çocuk ve ergenlerde empatik yanıt verebilme, duygusal yüz ifadelerinin tanınması, empati-agresyon ilişkisi ve ilaç tedavisinin empati becerileri üzerine etkileri

    Empathic responding, emotional facial expression recognition, empathy-aggression relationship and treatment effects on empathic skills in children and adolescent with attention deficit hyperactivity disorder

    FUNDA GÜMÜŞTAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    PsikiyatriMarmara Üniversitesi

    Çocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN SABUNCUOĞLU

  3. Tez No

    339128

    Otizm tanısı almış ve almamış kişilerde duygu ifadelerine ilişkin çalışma belleği ve duygu ifadelerinin anlamlandırılması

    Working memory for emotional expressions and emotional expression labeling in individuals with autism and typically developing individuals

    SEVİM EROL ADAKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    PsikolojiHacettepe Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAİT ULUÇ

  4. Tez No

    907275

    Augmented reality application in education of children with autism

    Otizmli çocukların eğitiminde artırılmış gerçeklik uygulaması

    ONAT KORUCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. HATİCE KÖSE

  5. Tez No

    637322

    Ses sinyallerinden duygu tanıma için farklı yaklaşımlar

    Various approaches to emotion recognition from speech signals

    SEMİYE DEMİRCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI

Geri Dön