Derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi ve okul rehberlik servislerinde kullanımı
Emotion analysis with using deep learning methods and use the on the school guidance
Yazar: RESUL BÜTÜNER
Danışman: PROF. DR. SABRİ KOÇER
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Video görüntüsü = Video image ; Yüz görüntüsü = Face image

Özet:
Yapay zekâ ile birlikte sağlık, iletişim, endüstri vb. alanlarda büyük değişimler gerçekleşmektedir. Bu değişimlerin dikkat çeken en önemli alanlarından birisi de eğitimdir. Yapay zekâ ile birlikte eğitim sistemleri ve eğitim materyalleri büyük bir değişim içerisine girmeye başlamıştır.
Ortaokul ve lise okullarının rehberlik servisleriyle görüşmeler yapılmış ve okullardaki birçok öğrencinin problemleri ilgili durumlarda rehberlik servislerine irtibat kurmadığı anlaşılmıştır. Bundan dolayı öğrencilerin problemlerinin çözümü gecikmekte veya çözüme gidilememektedir. Devamında ise bu problemler öğrencilerin ders başarısını olumsuz yönde etkilemektedir. Ayrıca öğrenci öğrenim hayatından yavaş, yavaş uzaklaşarak, psikolojik sorunlarıyla baş başa kalarak çözüm bulamamaktadır.
Bu tez çalışmasında derin öğrenme yöntemiyle yüz tanıma ve insan yüzündeki duygu analizinin yapılması ile (öfke, tiksinti, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık vb.) hisler tespit edilmiştir. Bu tespit edilen hislere göre, okul rehberlik servislerine gitmeyen öğrenciler tanınmakta ve bu yüzler sistemden rehberlik servisinin faydalanabileceği şekilde internet üzerinden yayınlanacaktır. Böylelikle problem yaşayan ve yaşamayan öğrencilerin günlük duygu analizleri takip edilecektir. Tez çalışmasının okulların rehberlik servislerinde kullanılması ile psikolojik sorun yaşayan öğrencilerin sorunların çözülmesine kolaylık sağlaması ve okula kazandırılması büyük önem arz etmektedir. Yüz bölgelerinin tespiti için OpenCV kütüphanesinin yüz tanıma algoritması kullanılmıştır. Duygu tespitinde ise Derin Öğrenme algoritmalarından olan Evrişimli Sinir Ağı ve eğitim için FEEDTUM yüz ifadesi veri setinden yararlanılmıştır. Veritabanı için MySQL kullanılarak ve veriler bu sunucudan çekilerek, dreamweaver editörü aracı ile web sitesinde yayınlanmıştır.

Abstract:
Along with artificial intelligence, health, communication, industry, etc. Major changes are taking place in areas. One of the most important areas of these changes is education. With artificial intelligence, education systems and educational materials have started to undergo a great change.
Interviews were made with the guidance services of secondary and high school schools and it was understood that many students in schools did not contact the guidance services when their problems were related. Therefore, the solution of students' problems is delayed or cannot be solved. Subsequently, these problems affect students' academic success negatively. In addition, the student is gradually getting away from his education life and cannot find a solution by staying alone with his psychological problems.
In this thesis, feelings (anger, disgust, fear, happiness, sadness and confusion) were determined by using the deep learning method face recognition and analysis of the emotions on the human face. According to these senses, students who do not go to school guidance services are recognized and these faces will be published on the internet so that the guidance service can benefit from the system. In this way, the daily emotional analysis of the students who have and do not have problems will be followed. It is of great importance that the thesis work is used in the guidance services of the schools, and it facilitates the solving of the problems of students with psychological problems and brings them to the school. The face recognition algorithm of OpenCV library was used to detect facial regions. Convolutional Neural Network, which is one of the Deep Learning algorithms, and FEEDTUM facial expression data set were used for emotion detection. Using MySQL for the database and pulling the data from this server, it was published on the website with the dreamweaver editor tool.