Yeni Bir Veri Kümesi (RidNet) Kullanarak Kontrolsüz Ortamda Yüz İfadesi Tanımanın Derin Öğrenme Yöntemleri ile İyileştirilmesi

Abstract

Bu çalışmada, internetten genel erişime açık görüntüler kullanılarak oluşturulan veri kümesi (RidNet) ile yedi farklıyüz ifadesi için derin öğrenme yöntemleri kullanılarak duygu tanıma işlemi yapılmıştır. Daha sonra AlexNet,GoogLeNet ve ResNet101 gibi literatürdeki tanınmış evrişimli sinir ağları mimarileri ile RidNet üzerinden transferöğrenmesi yapılmıştır. Compound Facial Expressions of Emotion (CE) ve Static Facial Expressions in the Wild(SFEW) veri kümeleri test veri kümeleri olarak belirlenmiştir. Yapılan ilk deneysel çalışmalar ile en iyi sınıflandırmaperformansını gösteren evrişimli sinir ağı mimarisi belirlenmiştir. Bu evrişimli sinir ağı AffectNet, The KarolinskaDirected Emotional Faces (KDEF) ve RidNet ile eğitilmiştir. AffectNet, KDEF ve RidNet ile eğitilmiş ağlar kontrollüortamda oluşturulan veri kümesi (CE) ile test edildiğinde benzer sınıflandırma başarımları elde edilmiştir. Kontrolsüzortamdaki test veri kümesinde (SFEW) ise RidNet ile eğitilen ağ diğer ağlara belirgin bir üstünlük sağlamıştır.