Derin öğrenme yöntemiyle düşük çözünürlüklü yüz görüntülerinden yüz ifadesi tespiti
Facial expression detection from low resolution facial images with deep learning method
- Tez No: 774028
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÇAVAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Yüz ifadeleri insanlarla iletişim kurmada önemli bir rol oynamaktadır. İletişimin dışında güvenlik sistemlerinde, sağlık sektöründe ve psikoloji gibi birçok alanda yüz ifadelerinden yapılan çıkarımlarla var olan problemler çözülebilmektedir. Teknolojinin gelişmesiyle yüz ifadelerinden yapılacak olan çıkarımlar artık yapay zekâ sayesinde yapılmaktadır. Yüz ifadeleri tespitinde mikro mimiklerin tespit edilmesi büyük önem taşımakta ve bu noktada yapay zekâ kullanılarak büyük başarımlar elde edilmektedir. Bu çalışmada kullanılan düşük çözünürlükteki 213 adet görüntü iyileştirilmiş ve derin öğrenme modellerinden biri olan evrişimsel sinir ağları (ESA) kullanılarak görüntüler analiz edilmiştir. Derin öğrenme mimarilerinden AlexNet ve MobileNetV2 mimarileri kullanılarak her iki mimariden özellik çıkarımı yapılmış ve bu özellikler birleştirilmiştir. Mikro mimiklerin tespiti için patch-based (yama tabanlı) yöntemi kullanılmıştır. Görüntünün kendisinden ve yamalardan ayrı ayrı özellikler çıkartılarak KBA (komşuluk bileşen analizi) algoritması ile ilk 1000 özellik seçilmiş ve DVM (destek vektör makinesi) ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış olup en iyi sonuç %98,6 olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
Facial expressions play an important role in communicating with people. Apart from communication, existing problems are solved by inferences made from facial expressions in many fields such as security systems, the health sector, and psychology. With the development of technology, inferences to be made from facial expressions are now made thanks to artificial intelligence. Detection of micro mimics is of great importance in detecting facial expressions, and artificial intelligence achieves great success at this point. 213 low-resolution images used in this study were enhanced and images were analyzed using convolutional neural networks (CNN), which is one of the deep learning models. AlexNet and MobileNetV2 architectures, which are deep learning architectures, were used and these features were combined by extracting features from both architectures. The patch-based method was used to detect micro mimics. Separate features were extracted from the image itself and from the patches. The first 1000 features were selected with the NCA (neighborhood component analysis) algorithm and the classification process was carried out with the SVM (support vector machine). The obtained results were compared and the best result was calculated as 98.6%.
Benzer Tezler
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- A deep learning model for susceptibility artifact correction in Echo Planar Imaging
Eko Planar Görüntülemede duyarlılık artefaktı düzeltme için derin öğrenme modeli
ABDALLAH GHAZI FAISAL ZAID ALKILANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. EMİNE ÜLKÜ SARITAŞ ÇUKUR
DOÇ. TOLGA ÇUKUR
- Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi
Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques
MUHAMMET BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. NURULLAH ÇALIK
- Joint calibration and reconstruction for focal plane array imaging
Odak düzlemi dizisi görüntüleme için birleşik kalibrasyon ve geriçatım
MUHAMMET UMUT BAHÇECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Deep image prior based high resolution isar imaging for missing data case
Eksik veri için derin görüntü önceli tabanlı yüksek çözünürlüklü tyar görüntüleme
NECMETTİN BAYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER