Audio-visual emotion recognition using deep operational networks
Derin operasyonel ağlar ile işitsel-görsel duygu tanıma
- Tez No: 866409
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ SEYDİ KEÇELİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Duyguların kişilerarası iletişim, pazarlama, sağlık hizmetleri ve hizmet sektörü üzerinde önemli bir etkisi vardır. Bu nedenle duyguların sınıflandırılması konusunda günümüze kadar pek çok çalışma yapılmaya devam etmektedir. İşitsel-görsel duygu tespiti, makine öğrenimi alanında yaygın bir çalışma alanıdır. Temel amacı insan duygularını tanımlamak ve sınıflandırmaktır. Kişilerin aktardığı duygusal durumları değerlendirmek ve anlamak için bilgisayarda görü ve ses işleme yöntemlerinden yararlanır. Ancak çalışmaların çoğu metin ya da görsel gibi tek tip veriyi analiz ederek yürütülüyor. Bu araştırma, duygu tanımlamayı sağlamak için çeşitli girdileri kullanan operasyonel sinir ağı tabanlı bir derin öğrenme modelini tanıtmaktadır. Önerilen model, hem görsel hem de işitsel özellikleri birleştiren kapsamlı bir strateji kullanmaktadır. Önerilen mimari, geleneksel evrişim katmanlarını operasyonel katmanlarla değiştirmektedir. Deneysel bulgular, operasyonel evrişimli mimarinin, geleneksel evrişimli sinir ağı tasarımından daha iyi performans göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Emotions have a significant impact on interpersonal communication, marketing, healthcare, and the service sector. Consequently, much study continues to be conducted on the categorization of emotions up to the present day. Audio-visual emotion detection is a common area of study in the realm of machine learning. Its primary objective is to identify and categorize human emotions. It utilizes computer vision and audio processing methods to assess and understand the emotional states conveyed by people. But most of the studies are conducted by analyzing one type of data, such as texts or images. This research introduces an operational neural network-based deep learning model that utilizes various inputs to provide emotion identification. The proposed model employs a comprehensive strategy that incorporates both visual and audio features. The suggested architecture substitutes conventional convolutional layers with operational layers. The experimental findings indicate that the operational convolutional architecture outperforms the traditional convolutional neural network design.
Benzer Tezler
- Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak konuşma duygularını tanıma
Speech emotion recognition using machine learning techniques
ÜLKÜ BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP HİLAL KİLİMCİ
- Domain adaptation for speech-driven affective facial features synthesis
Başlık çevirisi yok
RIZWAN SADIQ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ENGİN ERZİN
- Human presence detection in emergency situations using deep learning based audio-visual systems
Derin öğrenme tabanlı işitsel-görsel sistemler ile tehlike durumunda insan tespiti
İZLEN GENECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU GÜNEL KILIÇ
PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN
- Bipolar bozukluk - mani dönemi tanılı bireylerin görüntü- ses özniteliklerinin klinik özellikler ve nörokognitif işlevlerle ilişkileri
Relations of audio-visual features with neurocognitive functions and clinical variables in bipolar mania patients
ELVAN ÇİFTÇİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
PsikiyatriSağlık Bilimleri ÜniversitesiRuh ve Sinir Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜLEÇ
DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH
- Comparison of feature selection and extraction methods and active learning in voice based emotion recognition systems
Ses duygu tanıma sistemlerinde aktif öğrenme ve öznitelik seçme ve çıkarma yöntemlerinin karşılaştırılması
TOLGA ATALAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN