Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Görüntüden Cinsiyet Tahmini

Clicks: 222
ID: 11140
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality Improving Quality
0.0 /100
Combines engagement data with AI-assessed academic quality
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

No comments yet. Be the first to comment on this article.