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: Belirtilmemiş.
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
- Konuşma temelli duygu tanıma sürecinde derin öğrenme yaklaşımlarının kullanımı
The use of deep learning approaches in the speech-based emotion recognition process
NESLİHAN GÜNDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Topkapı ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET İŞLER
- Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak konuşma duygularını tanıma
Speech emotion recognition using machine learning techniques
ÜLKÜ BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiKocaeli ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP HİLAL KİLİMCİ
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak çok modlu duygu analizi
Multimodal sentiment analysis using deep learning methods
AYŞE TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KÜRŞAT ÖKSÜZ
- Deep arab sentiment exploring the analysis of sentiment in arab social discourse
Derın arap duygusu arap toplumsal söylemınde duygu analızının incelenmesı
SALAM ALI SALOOM AL HAMADANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. HAYRİ SEVER
- 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