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
- Tez No: 633574
- Danışmanlar: PROF. DR. HAMZA EROL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 93
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
- DA4HI: A deep learning framework for facial emotion recognition in affective systems for children with hearing impairments.
DA4HI: İşitme engelli çocuklar için duyuşsal sistemlerde yüzdeki duyguların tanınması maksadıyla geliştirilen derin öğrenme modeli.
CEMAL GÜRPINAR
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
PROF. DR. NAFİZ ARICA
- Videolarda sahne geçişinin belirlenmesi ve sahne duygu analizi
Determination scene transition in videos and scene emotion analysis
NİHAL ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models
Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma
NEŞE GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Lightweight facial expression recognition systems for social robots
Sosyal robotlar için hafif ağırlıklı yüz ifadesi tanıma sistemleri
ERHAN BİÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Bulut tabanlı derin öğrenme modelleri kullanılarak insansı robotlarda duygu analizi
Analysis of emotion in humanoid robots using cloud–based deep learning models
MUHAMMED COŞKUN IRMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU