Real-time facial emotion recognition for visualization systems
Görselleştirme sitemleri için gerçek zaman yüz duygu tanıma
- Tez No: 768783
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR OĞUZ EKİM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: CNN, Duygu tanıma, Hibrit model, Uzun kısa süreli bellek, Yüz bulma, CNN, Emotion recognition, Hybrid model, Long- short term memory, Face detection
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kamera sistemleri, teknolojideki ilerleme nedeniyle kullanıcılar için anlamlı sonuçlar verebilir hale gelmelidir. Çoğunlukla insanların veya robotların olduğu alanlarda kullanılan kamera sistemleri için destekleyici bilgi olarak yüz duygu tanıma sonuçlarının verilmesi, kamera sistemlerinde favori bir yaklaşımdır. Bu nedenle, bu tez gerçek zamanlı yüz duygu tanımaya dayalı kamera sistemlerinde en popüler derin öğrenme algoritmalarını ve performanslarını gözden geçirmeyi ve gelecekteki uygulamalar için yeni bir model önermeyi amaçlamaktadır. İlk olarak AlexNet, GoogleNet ve VGG19 gibi insan duygularını tanıyan evrişimli sinir ağı (CNN) algoritmaları performanslarına göre incelenmiştir. Ardından, geliştirme için en iyi sayısal performansa sahip CNN algoritması seçilmiştir. Seçilen CNN ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) aracılığıyla yeni hibrit model oluşturulmuştur. Son olarak, önerilen model ve gerçek zamanlı olarak kameradan elde edilen yüz görüntüleri ile uygulama gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The camera systems must be able to support meaningful results for users due to the advancement in technology. The camera systems are usually used in areas with humans or robots, so facial emotion recognition results chosen as supporting information are the favourite choice in the camera systems. Thus, this thesis aims to review the most popular deep learning algorithms and their performances in camera systems based on real-time facial emotion recognition and suggest a new model for future applications. Firstly, convolutional neural network (CNN) algorithms that recognize human emotions, such as AlexNet, GoogleNet, and VGG19, are investigated according to their performances. Then, the CNN algorithm with the best numerical performance is chosen for enhancement. After, the new hybrid model is constructed via chosen CNN and long short-term memory (LSTM). Lastly, the proposed model and face images achieved from the camera are combined to simulate real-time application.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak görme engelliler için akıllı gözlükler ile gerçek zamanlı duygu tanıma
Real-time emotion recognition with smart glasses for the visually impaired using deep learning methods
MUTHANA ALISAWI
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. NURSEL YALÇIN
- Gerçek zamanlı yüz ifadesi ve duygu tanıma
Real-time facial expression and emotion recognition
NUMAN KARAASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- DA4HI: A deep learning framework for facial emotion recognition in affective systems for children with hearing impairments.
DA4HI: İşitme engelli çocuklar için duyuşsal sistemlerde yüzdeki duyguların tanınması maksadıyla geliştirilen derin öğrenme modeli.
CEMAL GÜRPINAR
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
PROF. DR. NAFİZ ARICA
- Fog computing-based real-time emotion recognition using physiological signals
Fizyolojik sinyaller ile sis hesaplama tabanlı gerçek zamanlı duygu tanıma
ÖMÜR FATMANUR ERZURUMLUOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Lightweight facial expression recognition systems for social robots
Sosyal robotlar için hafif ağırlıklı yüz ifadesi tanıma sistemleri
ERHAN BİÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE