Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Görüntüden Cinsiyet Tahmini

Clicks: 292
ID: 5530
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #8 of 17 articles by views in sakarya university journal of computer and information sciences

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
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
gl2019derinsakarya Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Gül Gündüz;İsmail Hakkı Cedimoğlu and
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.