Aktarım derin öğrenme metotları ile yüz ifadelerinden duygu tespiti

Bu çalışma, yapay zekâ ve derin öğrenme tekniklerinin duygu tanıma yeteneklerini değerlendirmek amacıyla gerçekleştirilmiştir. İnsan duygularını anlama ve yüz ifadeleri aracılığıyla analiz etme ihtiyacı, teknolojinin gelişimiyle birlikte giderek artmaktadır. Bu bağlamda, Residual Network (ResNet) ve transfer derin öğrenme modelleri kullanılarak duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın odak noktası, özellikle ResNet50 modelinin duygu tanıma görevindeki etkinliğini vurgulamaktır. ResNet mimarisi, derin sinir ağlarının eğitimini kolaylaştırmak ve aşırı uyum sorunlarını azaltmak amacıyla geliştirilmiştir. Modeller, transfer derin öğrenme yaklaşımıyla öğrenilen bilgileri duygu tanıma görevine aktarmayı amaçlamaktadır. Çalışma, Fer2013 veri seti üzerinde gerçekleştirilmiş ve modellerin performansı çeşitli metriklerle değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, özellikle ResNet50 modelinin diğer modellere kıyasla daha yüksek başarı oranına sahip olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, yapay zekâ temelli duygu tanıma uygulamalarının gelecekteki potansiyelini ve derin öğrenme modellerinin bu alandaki etkisini anlamamıza katkı sağlamaktadır. Çalışmanın bulguları, duygu tanıma teknolojilerinin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi konusunda araştırmacılara rehberlik edebilir. Yapay zekâ tabanlı duygu analizi, sağlık sektöründen akıllı yaşam alanlarına kadar geniş bir yelpazede uygulamalar bulabilir ve insan-makine etkileşimini daha etkili hale getirebilir. Bu bağlamda, ResNet50 modelinin başarısı, duygu tanıma alanında derin öğrenme modellerinin kullanımının önemini vurgulamaktadır.