Yüz algılama ve tanıma için derin öğrenme
Deep learning for face detection and recognition
- Tez No: 685070
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ HAMİTOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüz duygu tanıma, aktif ve önemli bir araştırma alanıdır. Yüz duygu tanıma tıp, psikoloji, interaktif oyunlar, kamu güvenliği ve uzaktan eğitim alanlarında uygulandı. Özellikle bu günlerde COVID-19 salgınının yayılması nedeniyle uzaktan eğitim oldu. Böylece öğrencilerin duygularını yüzlerinden tanıyan bir sistem oluşturuyoruz. Ancak, poz, aydınlatma ve hatalı tanımadaki farklılıklar nedeniyle görüntülerden veya videolardan Yüz tanıma oldukça zorlayıcıdır. Bu nedenle, bir yüz tanıma sistemi geliştirmek, öğretmenlerin performanslarını, stratejilerini ve öğretim materyallerini öğrencilerin duygularına göre değiştirmelerine ve geliştirmelerine yardımcı olabilir. Derin öğrenmenin gelişmesiyle birlikte, Evrişimli Sinir Ağı (CNN) yüz tanıma teknolojisi, yüz tanıma alanında en önemli ve kullanılan bir yöntem haline gelmiştir. Bu alanda çok sayıda araştırma çalışması yayınlanmış ve farklı teknikler önerilmiştir. Bu tezde, yüz tanıma sistemlerinin çalışması için çeşitli yöntemler bulunmakta olup, veri tabanındaki yüzler ile görüntüden seçilen yüz özniteliklerini karşılaştırarak çalışmaktadırlar. Evrişimli Sinir Ağları (CNN) kullanarak öğrencilerin duygularını yüzlerinden tanıyan bir sistem oluştmaktayız.
Özet (Çeviri)
Face emotion recognition is an active and important area of research. Face emotion recognition has been applied in the fields of medicine, psychology, interactive games, public security and distance education. Especially these days, due to the spread of the COVID-19 epidemic, it was distance education, so we create a system that recognizes student's emotions from their faces. However, there is high challenging is Face recognition from the images or video due to variations in pose, illumination and faulty recognition. Therefore, developing a face recognition system can help teachers to modify their performance and adjust their strategy and their instructional materials according to the students' emotions. With the development of deep learning, face recognition technology based on Convolutional Neural Network (CNN) has become the most important and used method in the field of face recognition. In this filed a number of research works have been published and different techniques has been proposed. In this thesis, there are a various method for face recognition systems work, they work by comparing selected face features from image with faces in the database. We create a system that recognizes student's emotions from their faces using Convolutional Neural Networks (CNN).
Benzer Tezler
- Derin öğrenme kullanılarak FPGA'lar ile gerçek zamanlı nesne algılama ve tanıma
Real-time object detection and recognition on FPGAS's by using deep learning
VEYSEL YUSUF ÇAMBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL UÇAR
- Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions
El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma
HASANAIN JAWAD RADEEF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR
- Development of a real-time face recognition system using deep learning techniques
Derin öğrenme tekniklerini kullanarak gerçek zamanlı yüz tanıma sisteminin geliştirilmesi
ABDUL KARIM SUFIYAN N YO
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ERGUN ERÇELEBİ
- A robust active-based face spoof detection for face recognition systems
Yüz tanıma sistemleri için güçlü, aktif tabanlı yüz sahtekarlığı algılama
PETER ANTHONY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL AY
- Obje tanıma için yeni bir CNN modeli
A new CNN model for object detection
GUNEL JABBARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. MURAT KURT