Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Öğrenci: NUMAN KARAASLAN
Danışman: HASAN ŞAKİR BİLGE
Özet:Bu tezde gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilecek bir yüz ifadesi tanıma sistemi önerilmektedir. Yüz ifadesi tanıma sistemleri temelde 7 adet duyguyu tanıma üzerine kurulmaktadır. Bu yüz ifadelerinin yakalanıp karar mekanizmaları tarafından sınıflandırılmaları esasına dayanmaktadır. Yüz ifadelerinin sınıflandırılmaları için bir duyguyu ifade eden temel öznitelikler çıkarılmalıdır. Bu işlem HOG (Histograms of Oriented Gradients) isimli yöntemle gerçekleştirilmiştir. HOG ile çıkarılan öznitelik sayısı 128 x 128 boyutlarında bir resim için 34020 adet olmaktadır ve gerçek zamanlı olarak çalışmak için fazla işlem maliyeti gerektirmektedir. Önerilen yeni bir yöntemle yüz ifadesinin sadece ağız ve göz bölgelerinin bilgileri çıkarılmıştır ve öznitelik sayısı 4356 ya indirilmiştir. Bu yöntemin başarım oranı farklı veri tabanlarında ve farklı eğitim verisi miktarlarında değerlendirilmiş ve en fazla artış %4 ile JAFFE veri tabanında SVM sınıflandırıcısı ile yapılan sınıflandırma işleminde %90.91 den %95.10 a yükselme şeklinde olmuştur. Karar verme performansı 5 katına kadar hızlanırken en fazla düşüş ise %3 oranında CK+ veri tabanında KNN sınıflandırıcısı ve 123 adet eğitim verisi ile yapılan testte ortaya çıkmıştır.