Görüntü verileri kullanılarak duygu analizi kestirimi
Emotion analysis estimation using image data
- Tez No: 749710
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Görüntü verilerinden duygu durum tahmininin gerçekleştirilmesi ile güvenlik sistemleri, tıp dünyasında bazı hastalıkların erken teşhisi, insan-bilgisayar etkileşimi, güvenli sürüş gibi konularda kapsamlı uygulamaların geliştirilmesine olanak sunulmaktadır. Bu tez çalışmasında insanların yüz görüntülerinden duygu durumlarının tahmininin gerçekleştirilmesi amacıyla yüz ifade analizi sistemi önerilmiştir. Problemin çözümü için önerilen sistemde, veri kümeleri birleştirilerek modellerin eğitimi için kullanılan veri sayıları arttırılmıştır ve farklı modellerin veri kümeleri üzerinde gösterdikleri performanslar değerlendirilmiştir. Sistem; görüntülerden yüz bölgesinin çıkarılması, elde edilen yüz bölgelerine ait öznitelik vektörlerinin oluşturulması ve özniteliklerin sınıflandırılması olmak üzere 3 temel aşamadan meydana gelmektedir. Japon Kadın Yüz İfadesi (JAFFE) ve Genişletilmiş Cohn Kanade (CK+) veri setlerinin kullanıldığı bu çalışmada önce Çok Görevli Kademeli Evrişimsel Sinir Ağları (MTCNN) ile görüntülerdeki yüz bölgeleri çıkarılmıştır. Daha sonra AlexNet ve ResNet modelleri ile öznitelik vektörleri elde edilmiştir ve geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarından olan K-En Yakın Komşuluk (KEK) ve Destek Vektör Makinası (DVM) algoritmaları ile sınıflandırılmıştır. Bu tez çalışmasında en yüksek performans iki veri setinin birleştirildiği durumda, AlexNet+DVM yöntemi ile %95,8 olarak elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the realization of mood estimation from images, it is possible to develop comprehensive applications in subjects such as security systems, early diagnosis of certain diseases in the medical world, human-computer interaction, and safe driving. In this thesis, a facial expression analysis system is proposed in order to estimate the mood of people from facial images. In the system proposed to solve the problem, the data sets used for training the models were increased by combining the data sets and the performances of different models on the data sets were evaluated. The system consists of 3 basic stages; extracting the face region from the images, creating the feature vectors of the obtained face regions and classifying the features. In this study, in which Japanese Female Facial Expression (JAFFE) and Extended Cohn Kanade (CK+) datasets were used, facial regions in the images were first extracted with Multitask Convolutional Neural Networks (MTCNN). Then, feature vectors were obtained with AlexNet and ResNet models and classified with K-Nearest Neighborhood (KNN) and Support Vector Machine (SVM) algorithms, which are traditional machine learning algorithms. In this thesis, the highest performance was obtained with the AlexNet+SVM method as 95.8% when the two data sets were combined.
Benzer Tezler
- Estimation of emotional situation using EEG signals and machine learning methods
EEG sinyalleri ve makine öğrenme yöntemlerini kullanılarak duygusal durum kestirimi
BARTU YEŞİLKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Biyoteknolojiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Assessing the influence of color blindness on player engagement and emotional experience in digital games
Dijital oyunlarda renk körlüğünün oyuncu katılımı ve duygusal deneyim üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi
MERVE TİLLEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET GÜN
- Duygusal reaksiyonların fizyolojik deneyim örnekleme ile analizi
Analysis of emotional reactions with physiological experience sampling
GÜLİN DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA PATLAR AKBULUT
- Mood analysis of employees by using image-based data
Görüntü tabanlı veri kullanarak çalışanların duygu analizi
ÖZGÜR DENİZ GÜNSELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMİH UTKU
- Essays on estimation methods
Tahmin yöntemleri üzerine makaleler
YASİN KÜTÜK
Doktora
İngilizce
2019
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU