Faster R-CNN derin öğrenme yöntemi ile duygusal ifadelerin tespiti ve gerçek zamanlı görüntülere uygulanması
Detection of emotional expressions and application to real-time images with faster R-CNN deep learning method
- Tez No: 749399
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNCAY AYDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Bu çalışmada, Faster R-CNN derin öğrenme yöntemi kullanılarak, portre yüz (ön cephe) görüntülerinden öfke, mutlu, tarafsız, korku, üzüntü, tiksinme ve şaşkınlık duygusal ifadelerinin tespit edilmesi amaçlanmış ve tespit edilen ifadeler ile gerçek zamanlı görüntüler üzerinden sosyal hayat odaklı bir karar/destek uygulaması geliştirilmiştir. Çalışmada önce veri setini oluşturan portre yüz görüntülerinde yedi duygusal ifadenin etiketlemesi gerçekleştirildi. Daha sonra etiketlenen görüntüler Faster R-CNN derin öğrenme algoritması ile geliştirilen model üzerinden yedi duygusal ifadenin öğrenme/eğitim süreci tamamlandı. Son olarak, Python programı ile gerçek zamanlı görüntüler üzerinde yedi duygusal ifadenin başarısını test eden bir karar/destek uygulaması geliştirilmiştir. 350 adet test verisi ile yapılan doğrulamada sonucunda, öfke %92, mutlu %98, tarafsız %98, korku %94, üzüntü %94, tiksinme %86 ve şaşırmış %94 eğitim başarı sonuçlarına ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, using the Faster R-CNN deep learning method, emotional expressions of anger, happy, neutral, fear, sadness, disgust and surprise are determined from portrait face (frontal) images. A social life-oriented decision/support application is developed over real-time images with the detected expressions. In the study, first of all, seven emotional expressions are labeled from the portrait face images that formed the data set. Then, the tagged images are digitized and the learning/training process of seven emotional expressions is completed on the model developed with the Faster R-CNN deep learning algorithm. Finally, a decision/support application is developed that tests the success of seven emotional expressions on real-time images with the Python program. As a result of the validation with 350 test data, the educational success results were anger %92, happiness %98, neutral %98, fear %94, sadness %94, disgust %86 and surprised %94.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile mammogram görüntülerindeki lezyonların tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of lesions in mammogram images with deep learning
YAVUZ BİÇİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİM CEYHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN UZUN
- Yapay zeka derin öğrenme yöntemi ile veri sızıntısı önleme
Data leak prevention deep learning method with artificial intelligence
ELİF SEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN
- Derin öğrenme yöntemi ile Google ve Yandex görüntülerinden stadyum tespiti
Stadium detection from Google and Yandex images with deep learning method
EMRE BATUHAN SAMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
- Konvolüsyonel sinir ağlarında ağ eğitiminin iyileştirilmesi
Improving the network training in convolutional neural networks
KÜBRA UYAR
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Derin öğrenme yöntemleri ile meyve tanıma ve rekolte tahmini
Fruit recognition and yield estimation using deep learning methods
ESRA GÜNGÖR ULUTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL ALTIN