Derin öğrenme ve makine öğrenmesi tabanlı yüz ifadelerini tanımasistemi
Deep learning and machine learning based facial expressionrecognition system
- Tez No: 883863
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Yapay zeka, Deep learning, Machine learning, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsanlar arasındaki yüz yüze iletişimde kelimeler, ses tonu ve yüz ifadeleri verimli etkileşim açısından çok önemli bir konumdadır. Jestlerin ve yüz ifadelerinin kişilerarası ilişkiler üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu gözlemlenmektedir. Yüz ifadelerinden duygu tanıma işlemleri sayesinde tıp, eğitim, güvenlik başlıca olmak üzere birçok alanda çeşitli işlemlerde kolaylık sağlanmaktadır. Bu çalışma kapsamında, yüz ifadelerinden duygu tahmini işlemi gerçekleştirilen çalışmalardaki verimi artırmak amacıyla hibrit yaklaşım yöntemleri kullanılmıştır. Geliştirilen bu uygulama, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma olmak üzere iki adımdan oluşmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında, ilk adımda SIFT, SURF, KAZE öznitelikleri SVM, XGB, RF, LR sınıflandırıcıları kullanılarak sınıflandırılmıştır. İkinci adımda ise CNN, ResNet50, VGG16 yöntemleri ile sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Hibrit metotların ilk aşamasında derin öğrenme ve klasik makine sınıflandırıcılarının kendi aralarında kombinasyonel olarak kullanımıyla, SIFT, SURF, KAZE, ResNet50, VGG16 ile elde edilen öznitelikler SVM, XGB, RF, LR ve derin öğrenme metotları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Hibrit metotların ve çalışmanın son aşamasında ise Hessian dedektörü ile tespit edilen anahtar nokta konumlarına SIFT tanımlayıcı inşa edilerek elde edilen hibrit öznitellik (HessianSIFT), SVM, XGB, RF, LR sınıflandırıcıları ile sınıflandırılmıştır. Elde edilen deney sonuçlarına göre, ResNet50 ve SVM'nin birlikte kullanılmasıyla yüz ifadelerinden tespit edilen duyguların tanıma başarısı %100 olarak belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In face-to-face communication, words, tone of voice, and facial expressions are crucial for efficient interaction. It is observed that gestures and facial expressions significantly impact interpersonal relationships. Thanks to emotion recognition from facial expressions, various operations in many fields, especially medicine, education, and security, are facilitated. Within the scope of this study, hybrid approach methods were used to increase the efficiency of studies that performed emotion prediction from facial expressions. This developed application consists of two steps: feature extraction and classification. Within the scope of this thesis study, in the first step, SIFT, SURF, and KAZE features were classified using SVM, XGB, RF, and LR classifiers. In the second step, classification was performed using CNN, ResNet50, and VGG16 methods. In the first stage of hybrid methods, by using deep learning and classical machine classifiers in combination with each other, the features obtained with SIFT, SURF, KAZE, ResNet50, VGG16 were classified using SVM, XGB, RF, LR, and deep learning methods. In the final stage of the hybrid techniques and study, the hybrid feature (HessianSIFT) obtained by building a SIFT descriptor on the critical point locations detected with the Hessian detector was classified with SVM, XGB, RF, LR classifiers. According to the experimental results, the recognition success of emotions detected from facial expressions was determined as 100% using ResNet50 and SVM together.
Benzer Tezler
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ