Yüz İfadelerini Sınıflandırmada CNN Modellerinde Kullanılan Optimizasyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Authors : Berrin İŞLEK, Hamza EROL

Pages : 1-7

Doi:10.54047/bibted.1206885

View : 255 | Download : 241

Publication Date : 2023-08-09

Article Type : Research Paper

Abstract :Yüz ifadeleri, insanlar arası iletişimde ana bilgi kanallarından biridir. İnsanlar günlük hayatlarında psikolojik durumları ifade etmek için çok fazla yüz ifadesi oluşturmaktadır. Bu yüz ifadeleri temel ve karmaşık duygular olarak ayrılır. İnsanlar bu duygu ifadelerini tanımlamada hala zorlanırken makineler için de gelişmekte olan bir konudur. Bu sebeple son zamanlarda çok fazla ilgi görmektedir. Bu çalışmada Ohio Eyalet Üniversitesine ait Compound Emotion insert ignore into journalissuearticles values(CE); veri setindeki temel 7 duygu olan doğal, mutlu, üzgün, öfkeli, şaşırmış, korkulu ve iğrenme duyguları üzerinde durulmaktadır. Veri seti 1610 görüntüden oluşmaktadır. Başarımı arttırmak için veri çoğaltma işlemi uygulanarak 5478 görüntü elde edilmektedir. Eğitilmiş evrişimli sinir ağı modelleri ile sınıflandırma işleminde optimizasyon yöntemlerinin etkileri gösterilmektedir. VGG19 ve MobileNet modelleri ile birlikte Adadelta, Adagrad ve SGD optimizasyon yöntemlerinin duygu sınıflarında en başarılı sonuç tespit edilmektedir.
Keywords : Evrişimli Sinir Ağı, Optimizasyon Yöntemleri, Yüz İfadeleri

ORIGINAL ARTICLE URL