Duygu analizi ve yüz ifadesi tanıma için bir dağıtık sistemde paralel programlama kullanılarak yüz görüntülerinin sınıflandırılması
Classification of face images using parallel programing on a distributed system for emotion analysis and facial expression recognition
Yazar: TİMUÇİN KORKMAZ
Danışman: PROF. DR. HAMZA EROL
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Büyük veri = Big data ; Dağıtık sistemler = Distributed systems ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Paralel programlama = Parallel programs ; Yüz tanıma = Face recognition

Özet:
Görüntü dosyalarından oluşan veritabanındaki büyük veriyi sınıflandırmak için yüksek performans bilgisayar sistemi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında sabit (hard) diskte veritabanında kayıtlı yüz görüntü dosyaları yazılım hesaplama (soft computing) yöntemleriyle bir dağıtık sistem üzerinde paralel programlama kullanılarak işlenmiş ve sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma işleminde duygu analizi yöntemleri ve yüz ifadesi tanıma teknikleri kullanılmıştır. Tasarlanan dağıtık bilgisayar sistemi ile yüksek performans hesaplama sistemi mimarisi ve ortamı oluşturulmuştur. Paralel programlama tekniği ile birim zaman içerisinde birden fazla işlem gerçekleştirilmiştir. Kullanılan dağıtık bilgisayar sistemi ile farklı bilgisayarlarda hesaplamalar yapılmıştır. Böylece duygu analizi ve yüz ifadesi tanıma için bir dağıtık sistemde paralel programlama kullanılarak yüz görüntülerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Tez çalışmasında farklı duygular içeren 58 görüntü yapılan testlerde yüksek başarı oranları elde edilmiştir. Dağıtık sistem üzerinde görüntüler paralel programlama yardımıyla ana bilgisayar ve diğer bilgisayar üzerinde paylaştırılarak zaman ve iş üzerinde kazanç sağlanmıştır. Yapılan çalışma sonucunda duyguların sınıflandırılmasında %91 doğruluk başarı oranı ve %95,30 F-ölçüsü başarı oranı sağlanmış, ayrıca görüntüler 0,673 saniyede işlenmiştir. Paralel programlama seri programlamaya göre %40 daha hızlı işlem yapmıştır.

Abstract:
A high performance computer system is required to classify large data in a database of image files. In this thesis, the face image files stored in the database on hard disk were processed and classified using parallel programming on a distributed system using soft computing methods. Emotion analysis methods and facial expression recognition techniques were used in the classification process. High performance computing system architecture and environment has been created with the distributed computer system designed. Multiple operations were performed in unit time with parallel programming technique. With the distributed computer system used, calculations were made on different computers. Thus, the classification of facial images was carried out using parallel programming in a distributed system for emotion analysis and facial expression recognition. High success rates were achieved in 58 images with different emotions in the thesis study. On the distributed system, the images are shared on the main computer and other computer with the help of parallel programming, allowing time and work to be saved. As a result of the study, 91% accuracy success rate and 95.30% F-measure success rate were achieved in the classification of emotions, and the images were processed in 0.673 seconds. Parallel programming is 40% faster than serial programming.