Personality prediction system based on physiognomy using face recognition
Yüz tanıma kullanılarak fizyognomiye dayalı kişilik tahmin sistemi
- Tez No: 841230
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEYDİ KAÇMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
İnsan yüzü, gözler, burun ve ağız gibi belirgin özelliklerle dolu bilgi kaynağıdır ve bu bilgi bolluğunu kullanarak yüz tanıma algoritmaları bir kişiyi diğerinden ayırt etmek için bu bilgiyi kullanır; bu, birçok uygulamaya sahip güçlü bir araç haline gelir. Bu teknoloji, günlük yaşamımızın birçok yönüne girmiştir, basit bir bakışla akıllı telefonları açmaktan kamu alanlarında güvenliği artırmaya kadar. Dahası, bir kişinin kişilik özellikleri fizyonomiye göre dış görünüşlerinden tahmin edilebilir; her yüz özelliği şekli bir kişinin kişiliği hakkında çok şey anlatabilir; bu çalışma, YOLO nesne tespit modelleri için özel olarak tasarlanmış olan şekil ve renklerine göre yüz özelliklerinin tanınması için oluşturulan yeni bir veri kümesini önererek bu konuya ele alır; son veri kümesi, YOLOv8 nesne tespit modelinin tüm sürümlerinde kullanılan mavi göz, kahverengi göz, yuvarlak burun, yuvarlak kaş, sivri burun ve düz kaş olmak üzere altı sınıf içeren 2.116 görüntü ve 10.000'den fazla etiket içerir; deney sonuçları, YOLOv8'in küçük sürümünün 89.9% mAP'ye dayalı olarak en iyi performansı gösterdiğini göstermektedir; bu çalışma ayrıca yalnızca 211 katmana sahip modifiye edilmiş hafif bir YOLOv8 sürümünü önerdi ve önerilen veri kümesinde %91.3 mAP'ye ulaştığı için en iyi modeli %1.4'lük bir farkla aştı.
Özet (Çeviri)
the human face is a wealthy source of information, with distinct features such as the eyes, nose, and mouth offering a wealth of data. Facial feature recognition algorithms leverage this wealth of information to distinguish one person from another, making it a powerful tool with many applications. This technology has found its way into numerous aspects of our daily lives, from unlocking smartphones with a simple glance to enhancing security in public spaces. Even more, a person's personality traits can be predicted from their outer appearance according to physiognomy as each shape of facial features can tell a lot about a person's personality; this work addresses this by proposing a novel dataset created for facial feature recognition based on their shape and color, specially designed for the YOLO object detection models; the final dataset contains 2,116 images with Over 10K annotations with six classes, namely blue eye, brown eye, rounded nose, rounded eyebrows, pointy nose, and straight eyebrows, employed in all version of the YOLOv8 object detection model, experiment result shows that the small version of YOLOv8 performed the best based on mAP of 89.9%, this work also proposed a modified lightweight version of YOLOv8 with only 211 layers which outperformed the best model by 1.4% as it reaches 91.3%mAP on the proposed dataset.
Benzer Tezler
- Prediction of personality traits from videos by using machine learning algorithms
Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak videolardan kişisel özelliklerin tahmin edilmesi
ERTAN TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Açık kaynak istihbaratı (OSINT) için Türkçe içerik temelli kişilik özellikleri tahmini
Prediction of Turkish content-based personality traits for open source intelligence (OSINT)
MUHAMMED ALİ KOŞAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACER KARACAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU AYŞEN ÜRGEN
- Multimodal video-based personality recognition using long short-term memory and convolutional neural networks
Çok kipli uzun kısa-süreli bellek ve evrişimli sinir ağları ile videoda kişilik tanıma
SÜLEYMAN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
- Sosyal medya hesaplarının kural tabanlı profil çıkarımı: Kullanıcı siyasi eğilimlerinin sınıflandırılması ve araştırılması
Rule based profile extraction of social media accounts: classification and exploration of user political tendencies
EMRE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZAİ TOKAT
- Measurement of transformational leadership through a conditional reasoning test
Koşullu muhakeme testi ile dönüştürücü liderliğin ölçülmesi
AYÇA DEMİRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
PsikolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YONCA TOKER
PROF. DR. HAYRİYE CANAN SÜMER