Emotion analysis using facial expressions in video
Videodaki yüz i̇fadeleri üzerinden duygu analizi
- Tez No: 675868
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÖZBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
İnsan-bilgisayar etkileşimi konusu, son zamanlarda giderek daha popüler hale gelen temalardan biridir. İnsanların yüz ifadelerini ve duygularını analiz etmek için bilgisayar kullanmak karmaşık ve ilginç sorunlardan biridir. Bu çalışmada insanların imajı üzerinde duygu analizi yapılmıştır. Çalışmada beş farklı duygusal durum analiz edildi: mutluluk, öfke, üzüntü, şaşkınlık ve tarafsızlık. Önerilen algoritma temel olarak üç adım içerir. Birincisi, DVM modelinin gerektirdiği görüntüyü önceden işlemektir. İkincisi, duyguları analiz edebilen bir DVM modeli oluşturmaktır. Son adım, yüz ifadelerini ilgili duygu sınıfına aktarmaktır. Bu çalışmada, JAFFE veri kümesi ve Google'da bulunan birçok resim kullanılmıştır. Bu çalışma için belirlenen beş farklı duygunun başarı oranları% 80 ile% 100 arasında değişmektedir.
Özet (Çeviri)
The subject of human-computer interaction is one of the themes that has become increasingly popular lately. Using computers to analyze people's facial expressions and emotions is one of the complex and interesting problems. In this study, emotion analysis was made on the image of people. Five different emotional states were analyzed in the study: happiness, anger, sadness, surprise, and neutrality. The proposed algorithm basically includes three steps. The first is to preprocess the image required by the SVM model. The second is to create an SVM model that can analyze emotions. The last step is to transfer facial expressions to the corresponding emotion class. This study uses the JAFFE dataset and many images found on Google. The success rates of five different emotions determined for this study vary between 80% and 100%.
Benzer Tezler
- Uzaktan eğitime yönelik derin öğrenme tabanlı bir yüz tanıma sistemi tasarımı ve öğrenci başarısına etkisi
Design of a deep learning based face recognition system for distance education and its effect on student success
DİLARA SERTEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NUR AY GÜL
- EEG sinyalleri ve yüz ifadeleri kullanılarak farklı uyaran tiplerine göre duygu analizi ve sınıflandırma
Emotion analysis and classification for various types of stimuli using EEG signals and facial expressions
YAŞAR DAŞDEMİR
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMustafa Kemal ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR YILDIRIM
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocukların yüz tanıma becerilerinin ölçülmesi ve yüz davranışlarının bilgisayarlı analizi
Assessment of face recognition abilities and digital analysis of facial movements of the children with attention deficit hyperactivity disorder
KORAY MEHMET ZEYNEL KARABEKİROĞLU
Doktora
Türkçe
2021
PsikiyatriOndokuz Mayıs ÜniversitesiKlinik Sinir Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA AYYILDIZ
- Eğitsel videolarda makine öğrenmesi temelli duygu durum analizinin duygu ölçümlenmesi ve başarı açısından incelenmesi
An investigation of machine learning based mood analyses in educational videos in terms of emotion measurement and achievement
ALİ BATUHAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimMersin ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERKAN ŞENDAĞ
DOÇ. DR. SACİP TOKER
- Python kullanarak gerçek zamanlı yüz ifadesi algılama
Real-time facial expression recognition using Python
İPEK YAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ŞİMŞİR