HorrorFace: Derin Öğrenme Tabanlı Korkutucu Yüzlerin Tespiti ve Sınıflandırılması - Ay, Betul (My University, 2021)
Korkutucu yüzler, özellikle sağlıklı ergen ve çocuklarda beynin güçlü amigdala tepkisi ile birlikte duygusal hafıza gelişimini olumsuz etkilemektedir. Internet kullanımının katlanarak arttığı ve denetimsiz görsel materyallerin hızla çoğaldığı günümüzde, korku riski oluşturan yüzlerin otomatik filtrelenmesi önemli bir problem olmuştur. Bu çalışmada derin öğrenme korkuyu öğrenebilir mi sorusunun cevabını arıyoruz; normal yüzleri korkunç yüzlerden ayıran bir ikili sınıflandırıcı inşa etmeyi hedefliyoruz. Literatürde bildiğimiz kadarıyla, açık kaynaklı bir veri kümesi olmadığı için HorrorFace adını verdiğimiz yeni ve erişilebilir bir veri kümesi sunuyoruz. HorrorFace veri seti korkutucu ve normal olmak üzere iki sınıfla etiketlenmiş 19,600 yüz görüntüsünden oluşmaktadır. Önerilen veri setinin doğruluğunu, güvenilirliğini ve genelleme yeteneğini kanıtlamak için, çeşitli yüz sınıflandırma görevlerinde başarısı nı kanıtlamış olan omurga konvolüsyonel sinir ağlarını kullanarak öğrenme aktarımı yönteminin gücünden faydalanıyoruz. Deneysel sonuçlar, en iyi derin öğrenme modelinin gerçekleştirdiği % 99.30 doğrulukla etkili ve sağlam bir tanıma performansına ulaşıldığını göstermektedir.
Keywords: Bilgisayar Bilimleri; Yapay Zeka