Filtreler

2012 - 20174
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Benli, Kristin Surpuhi × WoS Q: N/A ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim
    Yayın
    Programlamaya giriş dersi öğrencilerinin öz yeterlilik algıları ve derse yönelik tutumlarının cinsiyet ve eğitim diline göre incelenmesi
    (IEEE, 2017-10-31) Deveci, Ezgi; Aydın, Damla; Benli, Kristin Surpuhi; Tek, Faik Boray
    Bu araştırmanın amacı F.M.V. Işık Üniversitesi Mühendislik Fakültesinde öğrenim gören öğrencilerin genel öz-yeterlilik algılarının ve Programlamaya Giriş(CSE101) dersine yönelik tutumlarının; cinsiyet ve eğitim aldıkları programın diline (Türkçe-İngilizce) göre incelenmesidir. Araştırmaya 40 kadın ve 74 erkek olmak üzere toplam 114 üniversite öğrencisi katılmıştır. Öğrencilerin öz yeterlilik algılarını ölçmek için Genel Öz Yeterlilik ölçeği kullanılmış, ders sonucunu (başarı ve başarısızlık) değerlendirmeleri için açık uçlu sorular sorulmuş ve yaş, cinsiyet gibi temel demografik bilgileri alınmıştır. Açık uçlu sorular niteliksel (kalitatif) analiz yöntemi ile incelenmiştir. Yapılan niceliksel analiz sonucunda öğrencilerin genel öz-yeterlilik puanları ile genel not ortalaması arasında anlamlı, CSE101 dersi dönem sonu not ortalaması arasında ise anlamsız bir ili ki olduğu bulgulanmıştır. Ayrıca öğrencilerin öz-yeterlilik puanlarının cinsiyete ve eğitim aldıkları dile göre (Türkçe-İngilizce) değişmediği görülmüştür. Öğrencilerin motivasyon puanları da eğitim aldıkları dile göre farklılaşmamaktadır. Niteliksel analiz bulgularına göre ise öğrencilerin verdiği cevapların yüzde sıklık değerlerinin cinsiyetleri açısından değiştiği görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçları özellikle öğrencilerin derse yönelik tutumlarında cinsiyet açısından bir farklılık olduğunu göstermesi ile mühendislik programlama eğitiminde öğrenci başarısını yordayan değişkenlerin tespit edilmesi sürecine katkı sağlaması beklenmektedir.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Extraction and selection of muscle based features for facial expression recognition
    (IEEE Computer Soc, 2014-12-04) Benli, Kristin Surpuhi; Eskil, Mustafa Taner
    In this study we propose a new set of muscle activity based features for facial expression recognition. We extract muscular activities by observing the displacements of facial feature points in an expression video. The facial feature points are initialized on muscular regions of influence in the first frame of the video. These points are tracked through optical flow in sequential frames. Displacements of feature points on the image plane are used to estimate the 3D orientation of a head model and relative displacements of its vertices. We model the human skin as a linear system of equations. The estimated deformation of the wireframe model produces an over-determined system of equations that can be solved under the constraint of the facial anatomy to obtain muscle activation levels. We apply sequential forward feature selection to choose the most descriptive set of muscles for recognition of basic facial expressions.
  • Küçük Resim
    Yayın
    İfade tanıma için yüz anatomisine dayalı öznitelikler
    (IEEE, 2014-04-23) Benli, Kristin Surpuhi; Eskil, Mustafa Taner
    Bu çalışmada yüz ifadesi tanıma için kas kuvvetlerine dayalı yeni öznitelikler öneriyoruz. Yüz üzerinde seçtiğimiz noktaların video üzerindeki hareketlerini izleyerek kas kuvvetlerini çözüyoruz. Yüz noktaları, ilk video çerçevesi üzerinde, kas kuvvet alanları üzerinde ilklendirilir. Bu noktalar optik akış algoritması ile izlenir. Noktaların devinimleri yüzün 3 boyutlu yönelimi ve yüz ifadesine dayalı bağıl devinimleri kestirmek için kullanılır. İnsan yüzünü yaylarla, artık-belirtilmiş doğrusal bir denklem sistemi olarak modelliyoruz. Bu sistemi yüz anatomisi kısıtı altında, kas kuvvetleri için çözüyoruz. Ardışık ileri seçim yaparak, temel yüz ifadeleri için en betimleyici kas kümesini belirliyoruz.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Semi-automatic adaptation of high-polygon wireframe face models through inverse perspective projection
    (Springer-Verlag, 2012) Benli, Kristin Surpuhi; Ağdoğan, Didem; Özgüz, Mete; Eskil, Mustafa Taner
    Precise registration of a generic 3D face model with a subject's face is a critical stage for model based analysis of facial expressions. In this study we propose a semi-automatic model fitting algorithm to fit a high-polygon wireframe model to a single image of a face. We manually mark important landmark points both on the wireframe model and the face image. We carry out an initial alignment by translating and scaling the wireframe model. We then translate the landmark vertices in the 3D wireframe model so that they coincide with inverse perspective projections of image landmark points. The vertices that are not manually labeled as landmark are translated with a weighted sum of vectorial displacement of k neighboring landmark vertices, inversely weighted by their 3D distances to the vertex under consideration. Our experiments indicate that we can fit a high-polygon model to the subject's face with modest computational complexity.