Yüz algılama ve tanıma için derin öğrenme

dc.contributor.advisorHamitoğlu, Ali
dc.contributor.authorAlkhan, Tuba Elmas
dc.date.accessioned2022-03-10T13:40:37Z
dc.date.available2022-03-10T13:40:37Z
dc.date.issued2021
dc.departmentİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractYüz duygu tanıma, aktif ve önemli bir araştırma alanıdır. Yüz duygu tanıma tıp, psikoloji, interaktif oyunlar, kamu güvenliği ve uzaktan eğitim alanlarında uygulandı. Özellikle bu günlerde COVID-19 salgınının yayılması nedeniyle uzaktan eğitim oldu. Böylece öğrencilerin duygularını yüzlerinden tanıyan bir sistem oluşturuyoruz. Ancak, poz, aydınlatma ve hatalı tanımadaki farklılıklar nedeniyle görüntülerden veya videolardan Yüz tanıma oldukça zorlayıcıdır. Bu nedenle, bir yüz tanıma sistemi geliştirmek, öğretmenlerin performanslarını, stratejilerini ve öğretim materyallerini öğrencilerin duygularına göre değiştirmelerine ve geliştirmelerine yardımcı olabilir. Derin öğrenmenin gelişmesiyle birlikte, Evrişimli Sinir Ağı (CNN) yüz tanıma teknolojisi, yüz tanıma alanında en önemli ve kullanılan bir yöntem haline gelmiştir. Bu alanda çok sayıda araştırma çalışması yayınlanmış ve farklı teknikler önerilmiştir. Bu tezde, yüz tanıma sistemlerinin çalışması için çeşitli yöntemler bulunmakta olup, veri tabanındaki yüzler ile görüntüden seçilen yüz özniteliklerini karşılaştırarak çalışmaktadırlar. Evrişimli Sinir Ağları (CNN) kullanarak öğrencilerin duygularını yüzlerinden tanıyan bir sistem oluştmaktayız.en_US
dc.description.abstractFace emotion recognition is an active and important area of research. Face emotion recognition has been applied in the fields of medicine, psychology, interactive games, public security and distance education. Especially these days, due to the spread of the COVID-19 epidemic, it was distance education, so we create a system that recognizes student's emotions from their faces. However, there is high challenging is Face recognition from the images or video due to variations in pose, illumination and faulty recognition. Therefore, developing a face recognition system can help teachers to modify their performance and adjust their strategy and their instructional materials according to the students' emotions. With the development of deep learning, face recognition technology based on Convolutional Neural Network (CNN) has become the most important and used method in the field of face recognition. In this filed a number of research works have been published and different techniques has been proposed. In this thesis, there are a various method for face recognition systems work, they work by comparing selected face features from image with faces in the database. We create a system that recognizes student's emotions from their faces using Convolutional Neural Networks (CNN).en_US
dc.identifier.endpage62en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=v7BkNnnepTnbhn8rNR77LV91VDENl1Jl1etKbwCB_lHVOWa3X3QjTZxWFZ-zLfUw
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12436/3481
dc.identifier.yoktezid685070en_US
dc.institutionauthorAlkhan, Tuba Elmas
dc.language.isotr
dc.publisherİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleYüz algılama ve tanıma için derin öğrenmeen_US
dc.title.alternativeDeep learning for face detection and recognitionen_US
dc.typeMaster Thesis
dspace.entity.typePublication

Dosyalar