dc.contributor.advisor |
Eroğlu Erdem, Çiğdem |
|
dc.contributor.author |
Önder, Onur |
|
dc.date.accessioned |
2024-07-26T11:12:33Z |
|
dc.date.available |
2024-07-26T11:12:33Z |
|
dc.date.issued |
2014-03 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/1424 |
|
dc.description.abstract |
Scientific research on emotion recognition have gained great interest from researchers
in the past decade due to its importance in human-computer interraction and artificial
intelligence. Extensive affective databases are needed to test the emotion recognition
algorithms. Most of the existing databases available to researchers are collections of
acted data. However, naturalistic and spontaneous data is needed for developing affect
recognition algorithms which will work under realistic conditions.
In this thesis, we recorded and annotated a spontaneous audio-visual face database
consisting of expressions of emotions as well as mental states. The targeted emotions
are happiness, sadness, anger, disgust, fear, surprise, contempt and boredom. The
targeted mental states are interest (including curiosity), unsure (including confusion
and undecidedness), bothered (including complaint), thoughfulness and concentration.
The database is named as BAUM-1: Bahçeşehir University Multimodal Affective Face
Database of Spontaneous Affective and Mental States. BAUM-1 has been collected
from 31 subjects and it contains video clips recorded from two different angles (frontal
stereo and half profile mono). The database contains about 25 hours of video and audio
data. The database is being shared by researchers via a web site and we hope it will be a
valuable resource for researchers working on audio and/or visual affect recognition. |
tr_TR |
dc.description.abstract |
Otomatik duygu tanıma üzerine yapılann çalışmalar, insan-bilgisayar etkileişimi ve
yapay zeka çalışma alanlarındaki önemi sayesinde araştırmacılar tarafından büyük bir
ilgi kazanmış durumdadır. Geniş duygu veri tabanları, duygu tanımlama
algoritmalarının test edilmesi için gereklidir. Çoğu veri tabanı, rol yapılan verilerden
oluşmaktadır. Ancak gerçekçi durumlarda çalışacak duygu tanıma algoritmaları
geliştirmek için doğal ve spontan verilere ihtiyaç vardır.
Bu tezde, uygu ve zihinsel durum ifadeleri içeren spontan görsel-işitsel yüz veri
tabanının kayıt ve etiketlemesini gerçekleştirdik. Hedeflenen duygular; mutluluk,
üzüntü, kızgınlık, iğrenme, korku, şaşırma, küçümseme ve sıkıntıdır. Hedeflenen zihinsel
durumlar; ilgi (merak dahil), emin olamama ( kafa karışıklığı ve kararsızlık dahil),
rahatsız olma (şikayet etme dahil), düşünceli ve konsatredir.
Veri tabanı, BAUM1: Bahçeşehir Üniversitesi Spontan Duygusal ve Zihinsel Durum
Çok Kipli Duygusal Yüz Veri Tabanı olarak isimlendirilmiştir. BAUM1, 31 denekten
toplanmıştır ve iki farklı açıdan (önden stereo ve yarı profilden mono) kaydedilmiş
video kliplerini içerir. Veri tabanı yaklaşık 25 saatlik görüntü ve ses verilerinden
oluşmaktadır. Veri tabanı bir internet sitesi aracılığıyla araştırmacılarla paylaşılmaktadır
ve umarız ki işitsel ve/veya görsel duygu tanımlama üzerine çalışan araştırmacılar için
değerli bir kaynak olacaktır. |
|
dc.language.iso |
en |
tr_TR |
dc.publisher |
Bahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü |
tr_TR |
dc.subject |
Emotion recognition |
tr_TR |
dc.subject |
Audio visual database |
tr_TR |
dc.subject |
Affective computing |
tr_TR |
dc.subject |
Duygu tanıma |
|
dc.subject |
Etki tanıma |
|
dc.subject |
Görsel işitsel veri tabanı |
|
dc.title |
A re-acted audio-visual affective Turkish database |
tr_TR |
dc.type |
Thesis |
tr_TR |