Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 3
 Görüntüleme 35
 İndirme 2
 Sesli Dinleme 1
Derin Öğrenme ile Yüz Tanıma ve Duygu Analizi
2021
Dergi:  
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Yazar:  
Özet:

Kişilerin davranışlarına, fiziksel özelliklerine bağlı olarak geliştirilen biyometrik sitemler son yıllarda aktif olarak kullanılmaktadır. Kişinin benzersiz özelliklerine dayanan biyometrik sistemler içerisinde yüz tanıma fiziksel temasa gerek duymaması sebebi ile önemli bir yer kaplamaktadır. Bu çalışmada derin öğrenme tabanlı yüz tanıma ve yüz ifadesi tanıma uygulaması gerçekleştirilmiştir. VGG-16, AlexNet ve ZF Net mimarileri ile geliştirilen modeller eğitilerek başarı oranları karşılaştırılmıştır. En başarılı model %92,03 başarı oranı ile VGG-16 mimarisi referans alınarak geliştirilen model olmuştur.

Anahtar Kelimeler:

100 Face Recognition and Emotional Analysis with Deep Learning
2021
Yazar:  
Özet:

Biometric sitems developed depending on the behavior of individuals, their physical characteristics have been actively used in recent years. In biometric systems based on the unique characteristics of a person, face recognition occurs an important place because it does not require physical contact. In this study, a deep learning-based face recognition and face expression recognition application was carried out. Models developed with the VGG-16, AlexNet and ZF Net architectures have been trained and success rates have been compared. The most successful model was the model developed by reference to the VGG-16 architecture with a 92,03% success rate.

Anahtar Kelimeler:

Face Recognition and Emotion Analysis With Deep Learning
2021
Yazar:  
Özet:

Biometric systems developed depending on the behavior and physical characteristics of individuals have been actively used in recent years. Facial recognition occupies an important place among biometric systems based on the unique characteristics of the person, as it does not require physical contact. In this study, facial recognition and facial expression recognition based on deep learning were implemented. Models developed with VGG-16, AlexNet and ZF Net architectures were trained and their success rates were compared. The most successful model was the model developed based on VGG-16 architecture with a success rate of 92.03%.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 3.175
Atıf : 5.553
2023 Impact/Etki : 0.178
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi