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: Belirtilmemiş.
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
- 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
- Yüz ifadelerinin geometrik ve görünüm tabanlı öznitelikler kullanılarak tanınması
Recognition of facial expressions using geometric and appearance-based features
NURİ ÖZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
- 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
- Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data
Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari
ŞEYMA TAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- 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