Derin öğrenme tabanlı geliştirilmiş yüz ifadesi tanıma sistemi

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.