Tez detayları

Derin sinir ağlarının füzyonu ile yüz imgelerinden yaş grubu ve cinsiyet sınıflandırma = Age group and gender classification with facial images based on deep neural network fusion

Yazarlar:

Karakaş, Eren

Yayıncı:

Atatürk Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2018

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000219987

Özet

Nowadays, the increasing number of smart applications has prepared the ground for the systems to make some inferences automatically and the research has been shifted to this field. The human face is important in this respect. Because many features such as emotion, expression, age and gender can be obtained. In this study, we conducted studies on age and gender classification from face images. Adience data set was used for classification and various deep neural networks were fused by majority. The data set is composed of real-life photos without filtering and therefore contains images with low image quality and high noise levels. Despite these difficulties, high performance results have been achieved. The methods tested by majority vote were fused and this fusion output was compared with the actual values. 92.29% success was achieved in gender classification and 60.26% success in age group classification.

Günümüzde akıllı uygulamaların her geçen gün daha fazla artması, sistemlerin bazı özelliklerden otomatik olarak çıkarım yapmalarına zemin hazırlamış ve araştırmaları da bu alana kaydırmıştır. İnsan yüzü bu açıdan önem arz etmektedir. Çünkü içerisinden duygu, ifade, yaş ve cinsiyet gibi birçok özellik elde edilebilir. Bu çalışmamızda yüz imgelerinden yaş ve cinsiyet sınıflandırma üzerine çalışmalar yaptık. Sınıflandırma işlemi için Adience veri setini kullanıldı ve çeşitli derin sinir ağlarını oy çokluğu ile füzyon edildi. Veri setinde filtreleme yapılmamış gerçek hayattaki fotoğraflardan oluşturulmuş ve bu sebeple de içerisinde görüntü kalitesi düşük, gürültü seviyeleri yüksek imgeler bulunmaktadır. Bu zorluklara rağmen yüksek başarımlı sonuçlara ulaşılmıştır. Oy çokluğu yöntemi ile test edilen yöntemler füzyon edilip bu füzyon çıktısı gerçek değerlerle karşılaştırılmıştır. Cinsiyet sınıflandırmada %92.29, yaş grubu sınıflandırmada %60,26 başarı elde edilmiştir.

Tez detayları

Derin sinir ağlarının füzyonu ile yüz imgelerinden yaş grubu ve cinsiyet sınıflandırma = Age group and gender classification with facial images based on deep neural network fusion

Yazarlar: Karakaş, Eren

Yayıncı: Atatürk Üniversitesi

Ana Başlıklar: Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2018

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000219987