Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Görüntüden Cinsiyet Tahmini
Clicks: 223
ID: 11140
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Improving Quality
0.0
/100
Combines engagement data with AI-assessed academic quality
Reader Engagement
Steady Performance
74.9
/100
216 views
175 readers
Trending
AI Quality Assessment
Not analyzed
Abstract
Büyük verilerin büyük hızlarla işlendiği çağımızda milyarlarca veriden farklı parametreler çıkararak çeşitli problemlerin çözümüne kolaylık getirmek için derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Bu çalışmada, mevcut veri setlerinde bulunan kadın, erkek, yaşlı, genç, çocuk, bebek fotoğraflarının derin öğrenme algoritmaları ile cinsiyetlerini tespit etmek amaçlanmıştır. Bu tahminleme algoritmasını gerçekleştirmek için çeşitli derin öğrenme kütüphanelerinden faydalanılmış ve derin öğrenme modellerinden Alex Net ve VGG-16 ile yeni geliştirilen bir modelin diğer modellerle kıyaslanması yapılmıştır. Uygulamada kullanılan veri seti, kadın ve erkek fotoğraflarından oluşturulmuştur ve her fotoğraf, kişi cinsiyetine ve yaşına göre etiketlendirilmiştir. Bu veri seti, 3170 eğitim verisi ve 318 test verisi içermektedir. Çalıştırılan üç farklı model sonuçları karşılaştırılmıştır. Makalede, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak cinsiyet tahmini yapılması ayrıntılı bir şekilde incelenmiş ve yapılacak olan literatür çalışmalarına yol gösterilmesi, katkı sağlanması hedeflenmiştir.
| Reference Key |
gunduz2019derinsakarya
Use this key to autocite in the manuscript while using
SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
|
|---|---|
| Authors | Gül Gündüz;İsmail Hakkı Cedimoğlu; |
| Journal | sakarya university journal of computer and information sciences |
| Year | 2019 |
| DOI |
10.35377/saucis.02.01.517930
|
| URL | |
| Keywords |
Citations
No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org
Comments
No comments yet. Be the first to comment on this article.