Derin öğrenme tabanlı geliştirilmiş yüz ifadesi tanıma sistemi
Deep learning based advanced facial expression recognition system
- Tez No: 751701
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA YAĞCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: CNN, Derin öğrenme, Yüz ifadesi, Yüz tanıma, Öznitelik, CNN, Deep learning, Facial expressions, Face recognition, Feature extraction
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yüz duygularının ifadesini tanıma, insanların yüz duygularının yüzlerindeki ifadelere göre sınıflandırılmasını içeren bir araştırma alanıdır. Akıllı insan-bilgisayar etkileşimi, biyometrik güvenlik, robotik ve depresyon, otizm için klinik tıp ve ruh sağlığı sorunları gibi birçok farklı uygulamada kullanılabilir. Bu tez, yüz ifadesi tanıma (FER) için ileri teknikleri araştırır ve analiz eder ve pratik uygulamalar için bir zeka sistemleri geliştirir. Bu çalışmada, FER doğruluğunu artırmak için birkaç derin öğrenme tabanlı çerçeve geliştirilmiştir. Belirli katmanlarda özellik çıkarma amacıyla üç ana tip önceden eğitilmiş ağ (AlexNet, GoogleNet ve SqueezeNet) kullanılır. Ayrıca, k-en yakın komşular (KNN), Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Karar Ağacı sinir ağları algoritmaları, her tür önceden eğitilmiş ağ için sınıflandırıcı olarak kullanılır. Bu araştırmada, Yedi tür yüz ifadesini temsil eden çok sayıda görüntü içeren iki veri seti kullanılmıştır. SVM ile GoogleNet için elde edilen maksimum doğruluk 91.09, SVM 98.2766 ile SqueezeNet ve KNN ile AlexNet için yaklaşık %100'dür. Elde edilen sonuçlar, en iyi sınıflandırma sonuçları için yeniden eğitim zamanı ve kaynakları sağlayan öznitelik çıkarımı olarak önceden eğitilmiş bir ağ kullanabileceğimizi göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Facial emotion expression recognition is a field of research that comprises the classification of face emotions of humans by expressions on their faces. It can be used in many different applications including intelligent human-computer interaction, biometric security, robotics and depression, and clinical medicine for autism, and mental health problems. This thesis explores and analysis advanced techniques for facial expression recognition (FER) and develops intelligence systems for practical applications. In this study, several deep learning-based frameworks have been developed to improve FER accuracy. Three main types of pre-trained networks (AlexNet, GoogleNet, and SqueezeNet) are utilized for feature extraction purposes at a certain layer. Moreover, k-nearest neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), and Decision Tree neural networks algorithms are employed as a classifier for each type of pre-trained network. Two datasets are used in this research including a large number of images representing Seven types of facial expressions. The maximum accuracy obtained for GoogleNet with SVM is 91.09, SqueezeNet with SVM 98.2766, and AlexNet with KNN at about 100%. The results obtained indicate that we can use a pre-trained network as feature extraction which provides a pre-training time and resources for best classification results.
Benzer Tezler
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- DA4HI: A deep learning framework for facial emotion recognition in affective systems for children with hearing impairments.
DA4HI: İşitme engelli çocuklar için duyuşsal sistemlerde yüzdeki duyguların tanınması maksadıyla geliştirilen derin öğrenme modeli.
CEMAL GÜRPINAR
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
PROF. DR. NAFİZ ARICA
- Genç yetişkinlerde çocukluk çağı travmalarının yüz duygusu tanımaüzerindeki etkileri: Nörobilimsel ve derin öğrenme perspektifinden birinceleme
The effects of childhood trauma on facial emotion recognition in young adults: A neuroscientific and deep learning perspective
AYŞE ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
PsikolojiÜsküdar ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Yüz ifadesini algılayarak ruh hâlini dengeleyecek müzik öneren yapay zekâ tabanlı mobil uygulama geliştirilmesi
Developing an artificial intelligence-based mobile application that recommends music to balance mood by detecting facial expression
BERKE BARTUĞ SEVİNDİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VAHİDE BULUT
- Uzaktan eğitime yönelik derin öğrenme tabanlı bir yüz tanıma sistemi tasarımı ve öğrenci başarısına etkisi
Design of a deep learning based face recognition system for distance education and its effect on student success
DİLARA SERTEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NUR AY GÜL