Gender recognition and age estimation based on human gait
Yürüyüş biçiminden cinsiyet ve yaş tespiti
- Tez No: 594070
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SÜMER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Cinsiyet tespiti, Yaş tespiti, Evrişimsel Sinir Ağları, Yürüyüş biçimi, Yürüyüş Biçimi Silueti, Gender Recognition, Age Estimation, Convolutional Neural Networks, Gait, Gait Silhouette
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Evrişimsel Sinir Ağları'nın (ESA) yürüyüş biçimi tabanlı cinsiyet ve yaş tespiti alanlarında uygulanabilirliği incelenmiştir. Bu amaçla farklı ağlar değerlendirilmiş olup, kaynak bir ağ seçilmiştir. Baz alınan bu ağ üzerinde farklı mimari seçenekler ve üst değişkenler ile ilgili deneyler yapılarak değişiklikler yapılmıştır. Her bir problem için benzer yapılı ancak farklı iki mimari önerilmiştir. Deneyler yürüyüş biçimi silueti ortalamasını girdi olarak alıp gerçekleştirilmiştir. Cinsiyet tespitinde sonuç olarak %97.45 doğruluk elde edilmiş olup, yaş tespitinde 5.74 yıl ortalama mutlak hata sonucu alınmıştır. Bir özellik tanımlayıcı olan yürüyüş biçimi silueti ortalamasını girdi alarak ESA kullanımı literatürde az çalışılmış bir konudur. Bu yaklaşımı yürüyüş biçimi tabanlı cinsiyet tespiti alanında kullanan tek bir çalışma bulunmakla birlikte, yürüyüş biçimi tabanlı yaş tespiti problemini çözen bir yaklaşıma literatürde rastlanmamıştır. Sonuçlar literatürde var olan çalışmalarla karşılaştırıldığında önerilen mimarilerin başarılı bir performans sergilediği görülmektedir. Ayrıca, deneyler sırasında alınan sonuçlar mimari yapı ile üst parametrelerin performansı nasıl etkilediğine dair anlayış sağlamaktadır. Bütün bunlar göz önünde bulundurulduğunda, alınan sonuçlar yürüyüş özellik tanımlayıcısının bu problem alanlarında kullanımı hakkında anlayış sağlamakla birlikte, ESA'nın bu problem alanlarında kullanımı için yol göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, the feasibility of Convolutional Neural Networks (CNN) for gait based gender recognition and age estimation problems were investigated. For this purpose, different networks were evaluated and a basis was selected. Further adjustments were made on the basis network by experimenting on architectural options and hyperparameters. Two distinct yet similar architectures were proposed for each problem. The experiments were conducted by using gait silhouette average which is a feature descriptor as input. The overall accuracy was computed to be 97.45% using the proposed CNN architecture for gender recognition and 5.74 years mean absolute error for age estimation. Using CNN with gait silhouette average as an input is an understudied subject in the literature for these problem domains. While there is one study that uses this approach for gait based gender recognition, there are no studies evaluating CNN for gait based age estimation. The results show successful performance comparable to existing studies. Besides, the experimental results provide insight on how network structure and hyperparameters affect performance. Considering this, obtained outcome allows to gain insight about the problem domain of using gait feature descriptor for gender recognition and age estimation, and provides guidance about deciding on a CNN network in these problem domains.
Benzer Tezler
- 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
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL KILIÇ
- Ses sinyallerinden yaş grubu ve cinsiyet bilgisinin tahmin edilmesi
Estimating age group and gender information from speech signals
ABDULHALIK OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve TeknolojiSiirt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KAYA
- Enabling dynamics in face analysis
Başlık çevirisi yok
HAMDİ DİBEKLİOĞLU
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıteıt Van AmsterdamPROF. DR. THEO GEVERS
PROF. DR. A. W. M. SMEULDERS
- İnsan sesinden hibrit spektral özniteliklerle konuşmacı özelliklerinin tahmini
Prediction of speaker characteristics with hybrid spectral features from human voice
KAYA AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİF ALİ SADIK