borablanca
commented
3 weeks ago DeepFace modelini çalıştıralım (https://github.com/serengil/deepface?tab=readme-ov-file). Buradan "verify" ve "analyze" metodlarını çalıştıralım.
Verify metodunu uygulama girişinde güvenlik için kullanabiliriz.
Veri Setleri FER-2013 (Facial Expression Recognition 2013): Kaggle’da bulunabilen bu veri seti, 48x48 piksel boyutlarında 35.000'den fazla gri tonlamalı yüz ifadesi görüntüsü içerir. Yedi temel duygu kategorisine (mutluluk, üzüntü, öfke, şaşkınlık, korku, iğrenme, nötr) göre etiketlenmiştir. AffectNet: 1 milyondan fazla yüz ifadesi görüntüsünü barındıran geniş bir veri setidir. Yedi temel duygunun yanı sıra 11 karmaşık duygu etiketi içerir ve duygu yoğunluğu bilgisi de sağlar. CK+ (Extended Cohn-Kanade Dataset): Spesifik olarak yüz ifadeleri üzerine yoğunlaşmış ve sıklıkla araştırmalarda kullanılan bir veri setidir. Mutluluk, üzüntü, öfke gibi yedi temel duyguya göre etiketlenmiş 600’den fazla görüntü içerir. Modeller VGGFace ve VGGFace2: Derin öğrenme modelleriyle yüz tanıma ve duygu sınıflandırma görevleri için eğitilmiş VGGFace ve daha gelişmiş olan VGGFace2, yüz ifadelerini tanımada yaygın olarak kullanılır. Transfer öğrenme ile yüz duygu tanıma için optimize edilebilir. FER+ (FER2013’in Genişletilmiş Sürümü): FER2013 veri seti üzerinde eğitilmiş ve daha fazla etiketle geliştirilmiş bir modeldir. FER+ modelleri, çeşitli duygu kategorilerinde daha iyi performans gösterebilir. ResNet50 ve InceptionV3 Tabanlı Modeller: ResNet ve Inception gibi gelişmiş ağ yapıları, AffectNet gibi veri setlerinde eğitilerek yüz duygu tanıma modelleri olarak optimize edilmiştir. Özellikle ResNet50, duygu tanıma görevlerinde yüksek doğruluğa sahip bir modeldir. OpenFace: Yüz özelliklerini tanıma ve analiz etme konusunda kullanılan bir açık kaynak kütüphanedir. Duygu analizi için önceden eğitilmiş modeller ve araçlar içerir. DeepFace: Facebook tarafından geliştirilen bu model, yüz tanıma görevlerinde oldukça güçlüdür. Özellikle büyük veri kümelerinde yüz ifadelerini ve duygu etiketlerini tanımak için oldukça başarılıdır. Face Emotion Recognition API (Microsoft Azure, Google Cloud): Microsoft ve Google Cloud gibi bulut sağlayıcılarının yüz duygu tanıma için sunduğu hazır API’lerdir. Bu API’ler duygu etiketleriyle yüzdeki ifadeleri analiz etmek için kullanılabilir. Hugging Face: Hugging Face üzerinde yüz duygu tanıma modellerini bulabilir ve farklı veri setleri ile önceden eğitilmiş bu modelleri doğrudan test edebilirsin. TensorFlow Hub ve PyTorch Hub: Hem TensorFlow hem de PyTorch, yüz ifadesi tanıma için önceden eğitilmiş bazı modelleri sunar.