Derin Öğrenme Tabanlı Gerçek Zamanlı Vücut Hareketlerinden Duygu Analizi Modeli

Abstract

İletişim, canlılar arasında bilgi, duygu ve düşüncelerin aktarılması için kullanılan bir araçtır. Araştırmalar, insan iletişiminin yaklaşık %80'inin beden dili veya mimiklerle yapıldığını göstermektedir. Bir kişinin beden dilini yorumlamak ise o kişinin duygularından çıkarım yapılmasını sağlayabilir. Bu çalışmanın amacı, gerçek zamanlı olarak insan vücut hareketlerini derin öğrenme teknikleri ile analiz ederek bireyin duygusal durumlarını tahmin eden yeni bir makine öğrenmesi modeli geliştirmektir. İnsanların vücudunu tanıyan ve tanınan vücut pozuna iskelet modelin oturtulması işlemi ile o pozdan veri toplayan model geliştirilmiş, toplanan veri seti ile farklı modeller eğitilmiştir. Bununla birlikte gerçek zamanlı analiz yapılması için bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Bu sayede insanların beden dili ve mimiklerinden duygu çıkarımı yapılabilmektedir. Yapılan farklı test modellerinin sonuçlarının doğruluk oranının en düşük %92.86, en yüksek %97.80 olduğu ve gerçek zamanlı analiz sonuçlarının doğruluk oranının %94.50 olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçları daha iyi insan-makine etkileşimi, duygusal zekâ uygulamaları ve sosyal etkileşim alanlarında kullanılabilir.