Aktarım derin öğrenme metotları ile yüz ifadelerinden duygu tespiti
Emotion detection from facial expressions with transfer deep learning methods
Yazar: SADİ TAŞ
Danışman: DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
Batman Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı / Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
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 insanmakine etkileşimini daha etkili hale getirebilir. Bu bağlamda, ResNet50 modelinin başarısı, duygu tanıma
alanında derin öğrenme modellerinin kullanımının önemini vurgulamaktadır.
Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Duygu Tanıma, ResNet Modeller

Abstract:
This study was conducted to evaluate the emotion recognition capabilities of artificial intelligence
and deep learning techniques. The need to understand human emotions and analyze them through facial
expressions is increasing with the advancement of technology. In this context, emotion analysis was
performed using Residual Network (ResNet) and transfer learning models. The focus of the study is to
emphasize the effectiveness of the ResNet50 model in emotion recognition tasks. The ResNet architecture
is developed to facilitate the training of deep neural networks and reduce overfitting issues. The models
aim to transfer the knowledge learned through transfer deep learning to the emotion recognition task. The
study was conducted on the Fer2013 dataset, and the performance of the models was evaluated with various
metrics. The results obtained indicate that the ResNet50 model has a higher success rate compared to other
models. These findings contribute to our understanding of the future potential of artificial intelligencebased emotion recognition applications and the impact of deep learning models in this field. The findings
of the study can guide researchers in the development and improvement of emotion recognition
technologies. Artificial intelligence-based emotion analysis can find applications in a wide range of fields,
from the healthcare sector to smart living spaces, and enhance human-machine interaction. In this context,
the success of the ResNet50 model emphasizes the importance of using deep learning models in the field
of emotion recognition.
Keywords: Deep Learning, Emotion Recognition, ResNet Models