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: Belirtilmemiş.

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

    964354

    Yapay zeka yaklaşımları kullanılarak insan yüzlerinin tespiti ile cinsiyet, yaş ve duygu durumlarının tahmini

    Detection of human faces and prediction of gender, age and emotional states using artificial intelligence approaches

    MEHMET EMİN KONUK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL KILIÇ

  2. Tez No

    597546

    Yüz ifadelerinden emosyon tanımada arka plan etkisinin major depresif bozukluk hastaları ve sağlıklı bireylerde karşılaştırılması

    Comparison Of Context Effect On Emotional Face Recognition Between Major Depressive Disorder Patients and Healthy Controls

    HANDE YILDIRIM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    PsikiyatriEge Üniversitesi

    Psikiyatri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SAFFET GÖNÜL

  3. Tez No

    1019695

    Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak görme engelliler için akıllı gözlükler ile gerçek zamanlı duygu tanıma

    Real-time emotion recognition with smart glasses for the visually impaired using deep learning methods

    MUTHANA ALISAWI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. NURSEL YALÇIN

  4. Tez No

    686601

    Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu ve özgül öğrenme bozukluğu olan çocuklarda duygusal yüz ifadelerini tanıma, sosyal-empati becerileri ve bunların ebeveyn sosyal beceri ve depresyon düzeyleri ile ilişkisi

    Recognition of emotional face expressions, social-empathic skills and their association with their parent social skills and depression levels in children with attention deficit and hyperactivity disorder and specific learning disorder

    SEVDA HIZARCI BULUT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    PsikiyatriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SAMİYE ÇİLEM BİLGİNER

  5. 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

Geri Dön