Geri Dön

Duygu analizi ve yüz ifadesi tanıma için bir dağıtık sistemde paralel programlama kullanılarak yüz görüntülerinin sınıflandırılması

Classification of face images using parallel programing on a distributed system for emotion analysis and facial expression recognition

  1. Tez No: 633574
  2. Yazar: TİMUÇİN KORKMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA EROL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Büyük veri, Dağıtık sistemler, Görüntü sınıflandırma, Paralel programlama, Yüz tanıma, Big data, Distributed systems, Image classification, Parallel programs, Face recognition
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Görüntü dosyalarından oluşan veritabanındaki büyük veriyi sınıflandırmak için yüksek performans bilgisayar sistemi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında sabit (hard) diskte veritabanında kayıtlı yüz görüntü dosyaları yazılım hesaplama (soft computing) yöntemleriyle bir dağıtık sistem üzerinde paralel programlama kullanılarak işlenmiş ve sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işleminde duygu analizi yöntemleri ve yüz ifadesi tanıma teknikleri kullanılmıştır. Tasarlanan dağıtık bilgisayar sistemi ile yüksek performans hesaplama sistemi mimarisi ve ortamı oluşturulmuştur. Paralel programlama tekniği ile birim zaman içerisinde birden fazla işlem gerçekleştirilmiştir. Kullanılan dağıtık bilgisayar sistemi ile farklı bilgisayarlarda hesaplamalar yapılmıştır. Böylece duygu analizi ve yüz ifadesi tanıma için bir dağıtık sistemde paralel programlama kullanılarak yüz görüntülerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında farklı duygular içeren 58 görüntü yapılan testlerde yüksek başarı oranları elde edilmiştir. Dağıtık sistem üzerinde görüntüler paralel programlama yardımıyla ana bilgisayar ve diğer bilgisayar üzerinde paylaştırılarak zaman ve iş üzerinde kazanç sağlanmıştır. Yapılan çalışma sonucunda duyguların sınıflandırılmasında %91 doğruluk başarı oranı ve %95,30 F-ölçüsü başarı oranı sağlanmış, ayrıca görüntüler 0,673 saniyede işlenmiştir. Paralel programlama seri programlamaya göre %40 daha hızlı işlem yapmıştır.

Özet (Çeviri)

A high performance computer system is required to classify large data in a database of image files. In this thesis, the face image files stored in the database on hard disk were processed and classified using parallel programming on a distributed system using soft computing methods. Emotion analysis methods and facial expression recognition techniques were used in the classification process. High performance computing system architecture and environment has been created with the distributed computer system designed. Multiple operations were performed in unit time with parallel programming technique. With the distributed computer system used, calculations were made on different computers. Thus, the classification of facial images was carried out using parallel programming in a distributed system for emotion analysis and facial expression recognition. High success rates were achieved in 58 images with different emotions in the thesis study. On the distributed system, the images are shared on the main computer and other computer with the help of parallel programming, allowing time and work to be saved. As a result of the study, 91% accuracy success rate and 95.30% F-measure success rate were achieved in the classification of emotions, and the images were processed in 0.673 seconds. Parallel programming is 40% faster than serial programming.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. 9–11 yaş grubu koklear implantlı çocukların genel zeka, duygusal zeka, zihin kuramı, duygu tanıma, yüz ifadesi tanıma ve uyum becerilerinin incelenmesi

    Examining general intellegence, emotional intelligence, theory of mind, emotion recognition, facial expression recognition and adaptation skills of children with cochlear implant aged 9-11 years old

    MELTEM ÇİĞDEM KİRAZLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    PsikolojiHacettepe Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHUNDE ÖKTEM

  3. Lightweight facial expression recognition systems for social robots

    Sosyal robotlar için hafif ağırlıklı yüz ifadesi tanıma sistemleri

    ERHAN BİÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  4. Investigation of the process of perceiving social cues through the processes of recognizing, inferring and attributing emotions from facial expressions in violent and nonviolent offenders

    Şiddet içeren suç işleyen ve şiddet içermeyen suç işleyen bireylerde sosyal ipuçlarını algılama süreçlerinin yüz ifadelerinden duygu tanıma, çıkarsama yapma ve atfetme süreçlerinin incelenmesi

    ERVA KIRAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    PsikolojiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEN ÜNAL

  5. Facial expression analysis foran online usability evaluation platform

    Çevrimiçi kullanılabilirlik değerlendirme platformu için yüz ifadesi analizi

    ALİ AZMOUDEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL