Görüntü işleme teknikleri ve evrişimsel sinir ağları kullanılarak yüz ifadesinden duygu tespiti
Facial expression recognition using image processing techniquesand convolutional neural networks
- Tez No: 686230
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Bu tez çalışmasında, yüzdeki duygu ifadelerini tespit etmek için görüntü işleme teknikleri ve makine öğrenmesi teknikleri incelenmiştir. Öznitelik vektörlerini elde etmek ve yüzdeki duygu ifadedelerini tespit etmek için yapılan çalışmalar aşamalar halinde verilmiştir. Yapılan uygulamalarda ve kategorilerde, 7 duygu kategorisinde, insan yüzleri içeren 981 adet imgeden oluşan CK+ imge seti kullanılmıştır. CK+ veri setinden HOG, LBP, Geometrik Öznitelikler ve Dalgacık Dönüşümü yöntemleri kullanarak öznitelik veri seti oluşturulmuştur. Öznitelik veri seti Destek Vektör Makinaları, K-En Yakın Komşuluk Algoritması ve Lojistik Regresyon sınıflandırma yöntemleri ile sınıflandırılarak yüz ifade tespiti başarı durumları karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Veri setindeki imgelerin orijinal hali ve HOG, LBP ve Dalgacık Dönüşümü öznitelik imgelerinin kullanıldığı durumlardaki başarı oranları karşılaştırılmıştır. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) yönteminin duygu ifadeleri tespitindeki başarısı ele alınmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, image processing techniques and machine learning techniques have been examined to detect facial emotions. The studies carried out to obtain the feature vectors and determine the emotion expressions on the face are given in stages. In the applications and categories, CK + image set consisting of 981 images containing human faces in 7 emotion categories was used. The feature data set was created from the CK + data set by using HOG, LBP, Geometric Features and Wavelet Transform methods. The feature data set is classified with Support Vector Machines, K-Nearest Neighborhood Algorithm and Logistic Regression classification methods, and face expression detection success cases are given comparatively. The original state of the images in the data set and the success rates in cases where HOG, LBP and Wavelet transform feature images were used were compared. The success of the convolutional neural networks (CNN) method in detecting emotion expressions is discussed.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme teknikleri kullanılarak yüz ifadelerinden duygu analizi
Emotion analysis from facial expressions using image processing techniques
İDİL KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBitlis Eren ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KUBİLAY DEMİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL YETGİN
- Üniversite öğrencilerinin yüz ifadelerinden duygu durumlarının yapay zekâ teknikleriyle tespiti
Detection of emotional states from facial expressions of university students with artificial intelligence techniques
MUHAMMED ÜSAME ABDULLAH
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ALKAN
- Derin öğrenme yöntemleri ile şüpheli davranış tespiti
Suspicious behavior detection with deep learning methods
DUYGU ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
- Görüntü işleme ve evrişimsel sinir ağları kullanılarak diyabetik retinopati hastalığının tespiti
Evaluation of retinal images and detection of diabeticretinopathy disease using convolutional neural networks
TOLGA TÜKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UTKU KÖSE
- Analyzing breast cancer using thermography and convolutional neural networks
Termografi ve evrişimsel sinir ağları ile meme kanseri analizi
HUSHANG JAWZAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ EKİCİ