Derin öğrenme ile fotoğraftan yaş ve cinsiyet tespiti
Age and gender detection from images with deep learning
Yazar: GÜL GÜNDÜZ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Anahtar kelimeler: Derin öğrenme, görüntü işleme, yaş tahmini, cinsiyet tahmini
Büyük verilerin büyük hızlarla işlendiği çağımızda milyarlarca veriden farklı parametreler çıkararak çeşitli problemlerin çözümüne kolaylık getirmek için derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Mevcut veri setlerinde bulunan kadın, erkek, yaşlı, genç, çocuk, bebek fotoğraflarının derin öğrenme algoritmaları ile yaş ve cinsiyetlerini tespit etmek amaçlanmıştır. Bu tahminleme algoritmasını gerçekleştirmek için çeşitli derin öğrenme kütüphanelerinden faydalanılmış ve derin öğrenme modelleri ile bir model geliştirilerek diğer modellerle kıyaslanması sağlanmıştır.
Tez, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak yaş ve cinsiyet tespiti yapmayı ayrıntılı bir şekilde araştırmaktadır. Derin öğrenme ile yaş ve cinsiyet tespiti alanında yapılan ve yapılacak olan literatür çalışmalarına katkı sağlamayı hedeflemektedir.
Çalışmada öncelikli olarak literatürde yaş ve cinsiyet tahminini derin öğrenme kullanarak gerçekleştiren çalışmalar uygulanmıştır. Uygulamada kullanılan veri seti kadın ve erkek fotoğraflarından oluşturulmuştur. Her fotoğraf kişi cinsiyetine ve yaşına göre etiketlendirilmiştir. Bu veri seti vikipedi görüntülerinden derlenmiştir, 3170 eğitim verisi ve 318 test verisi içermektedir. Çalıştırılan üç farklı model sonuçları karşılaştırılmıştır. Çalışma, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak cinsiyet tahmini yapmayı ayrıntılı bir şekilde açıklamaktadır ve yapılacak olan literatür çalışmalarına yol göstermeyi planlamaktadır.

Abstract:
Keywords: Deep Learning, image processing, age estimation, gender estimation
In our age, where large data is processed at great speeds, deep learning algorithms are used to facilitate the solution of various problems by extracting different parameters from billions of data. In this study, it is aimed to determine the age and sex of the female, male, old, young, child and baby photographs in the existing datasets with deep learning algorithms. In order to realize this estimation algorithm, various deep learning libraries were used and a model was developed with deep learning models and compared with other models.
The thesis explains in detail the age and gender determination using deep learning algorithms. The aim of this thesis is to contribute to the literature studies in the field of age and gender determination with deep learning.
In the study, firstly, the studies which have performed age and gender estimation by using deep learning have been applied in the literature. The data set used in the application is composed of male and female photographs. Each photo is labeled according to the gender and age of the person. This data set is compiled from wikipedi images, contains 3170 training data and 318 test data. The results of three different models were compared. The study describes in detail the gender prediction using deep learning algorithms and plans to guide the future studies to be carried out.