Yüz ifadelerinden cinsiyet, duygu ve yaş tahmini için yeni yaklaşımlar
New approaches for gender, emotion and age prediction from facial images
- Tez No: 572393
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Siirt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Otizmli çocukların yüz ifadelerinden duyguları tanıma becerilerinin incelenmesi
Examining emotion recognition skills of children with autism through facial expressions.
ZUHAL DOKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiÖzel Eğitim Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. OKTAY TAYMAZ SARI
- 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
2011
PsikiyatriMarmara ÜniversitesiÇocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN SABUNCUOĞLU
- 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
- Augmented reality application in education of children with autism
Otizmli çocukların eğitiminde artırılmış gerçeklik uygulaması
ONAT KORUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. HATİCE KÖSE
- Ses sinyallerinden duygu tanıma için farklı yaklaşımlar
Various approaches to emotion recognition from speech signals
SEMİYE DEMİRCAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI