Geri Dön

Görüntü verileri kullanılarak duygu analizi kestirimi

Emotion analysis estimation using image data

PDF İndir

  1. Tez No: 749710
  2. Yazar: GAMZE BALLIKAYA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Duygu analizi, Duygu ifadesi, Evrişimli sinir ağları, Makine öğrenmesi, Deep learning, Sentiment analysis, Expressed emotion, Convolutional neural networks, Machine learning
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    640563

    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

    İngilizce

    2020

    Biyoteknolojiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Biyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  2. Tez No

    582356

    Essays on estimation methods

    Tahmin yöntemleri üzerine makaleler

    YASİN KÜTÜK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  3. Tez No

    886397

    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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. AHMET GÜN

  4. Tez No

    258

    Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması

    Başlık çevirisi yok

    G. FERZAN KÜÇÜKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ

  5. Tez No

    623

    Landsat uyduları aracılığı ile elde edilen görüntülerin işlenmesinde kontrast artırma tekniklerinin tanımı ve bu tekniklere ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması üzerine bir çalışma

    Başlık çevirisi yok

    BİLHAN TABAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Geri Dön