Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Görüntüden Cinsiyet Tahmini

Gül Gündüz; İsmail Hakkı Cedimoğlu

doi:10.35377/saucis.02.01.517930

Araştırma Makalesi

Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Görüntüden Cinsiyet Tahmini

Yıl 2019, Cilt: 2 Sayı: 1, 9 - 17, 30.04.2019

Gül Gündüz , İsmail Hakkı Cedimoğlu

https://doi.org/10.35377/saucis.02.01.517930

Cited By: 9

Öz

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. Her fotoğraf ise kişi cinsiyetine ve yaşına göre etiketlendirilmiştir. Bu veri seti, 3170 eğitim verisi ile 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.

Anahtar Kelimeler

Derin öğrenme, derin öğrenme algoritmaları, cinsiyet tahmini

Kaynakça

KAYNAKÇA[1] https://www.log.com.tr/tek-fotograftan-yas-tahmini-yapan-siteye-buyuk-ilgi/, erişim tarihi: 12 Ocak 2019[2] https://www.teknoblog.com/xiaomi-mi-6-on-kamera-tahmin/,erişim tarihi: 12 Ocak 2019[3] Kwang Gi Kim; “Deep Learning”; PhD,Biomedical Engineering Branch,Division of Precision Medicine and Cancer Informatics, National Cancer Center, Goyang, Korea, 2016,
[4] Abdulkadir ŞEKER, Banu DİRİ, Hasan Hüseyin BALIK; “Derin Öğrenme Yöntemleri ve Uygulamaları Hakkında Bir İnceleme”, Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2017.[5] Gil Levi and Tal Hassner; “Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks”, Computer Vision Foundation, 2015.
[6] Rajeev Ranjan , Vishal M. Patel , Rama Chellappa; “HyperFace: A Deep Multi-Task Learning Framework for Face Detection, Landmark Localization, Pose Estimation, and Gender Recognition”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ( Volume: 41 , Issue: 1 , Jan. 1 2019, DOI: 10.1109/TPAMI.2017.2781233--- Page(s): 121 – 135, Date of Publication: 08 December 2017)

Gender Estimation with Image by Using Deep Learning Algorithms

Yıl 2019, Cilt: 2 Sayı: 1, 9 - 17, 30.04.2019

Gül Gündüz , İsmail Hakkı Cedimoğlu

https://doi.org/10.35377/saucis.02.01.517930

Cited By: 9

Öz

In our age, where big data is processed at great speeds, deep learning algorithms are used to facilitate the solution of various problems by extracting different parameters from billions of data. In this study, it is aimed to determine the genders of female, male, old, young, child and baby photographs in the existing data sets with deep learning algorithms. To realize this prediction algorithm, various deep learning libraries were used and a new model with deep learning models Alex Net and VGG-16 was compared. The data set used in the application is composed of male and female images. Each image is labeled according to the gender and age of the person. This data set includes 3170 training data and 318 test data. The results of three
different models were compared. The article explains in detail how to make a gender prediction using deep learning algorithms and aims to contribute to the literature studies.

Anahtar Kelimeler

Deep Learning, deep learning algorithms, gender estimation

Kaynakça

KAYNAKÇA[1] https://www.log.com.tr/tek-fotograftan-yas-tahmini-yapan-siteye-buyuk-ilgi/, erişim tarihi: 12 Ocak 2019[2] https://www.teknoblog.com/xiaomi-mi-6-on-kamera-tahmin/,erişim tarihi: 12 Ocak 2019[3] Kwang Gi Kim; “Deep Learning”; PhD,Biomedical Engineering Branch,Division of Precision Medicine and Cancer Informatics, National Cancer Center, Goyang, Korea, 2016,
[4] Abdulkadir ŞEKER, Banu DİRİ, Hasan Hüseyin BALIK; “Derin Öğrenme Yöntemleri ve Uygulamaları Hakkında Bir İnceleme”, Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2017.[5] Gil Levi and Tal Hassner; “Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks”, Computer Vision Foundation, 2015.
[6] Rajeev Ranjan , Vishal M. Patel , Rama Chellappa; “HyperFace: A Deep Multi-Task Learning Framework for Face Detection, Landmark Localization, Pose Estimation, and Gender Recognition”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ( Volume: 41 , Issue: 1 , Jan. 1 2019, DOI: 10.1109/TPAMI.2017.2781233--- Page(s): 121 – 135, Date of Publication: 08 December 2017)

Toplam 3 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil	Türkçe
Konular	Mühendislik
Bölüm	Makaleler
Yazarlar	Gül Gündüz 0000-0001-7463-3458 İsmail Hakkı Cedimoğlu
Yayımlanma Tarihi	30 Nisan 2019
Gönderilme Tarihi	25 Ocak 2019
Kabul Tarihi	24 Nisan 2019
Yayımlandığı Sayı	Yıl 2019Cilt: 2 Sayı: 1

Kaynak Göster

IEEE	G. Gündüz ve İ. H. Cedimoğlu, “Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Görüntüden Cinsiyet Tahmini”, SAUCIS, c. 2, sy. 1, ss. 9–17, 2019, doi: 10.35377/saucis.02.01.517930.