Geometrik özellik temelli otomatik yüz ifadesi analizi
Geometrical feature based automated facial expression analysis
- Tez No: 251683
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Geri yayılım ağları, Yüz ifadesi, Back propagation networks, Facial expressions
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada; mutluluk, üzüntü, kızgınlık, korku, tiksinme ve şaşırma olmak üzere 6 temel yüz ifadesinin tanınması hedeflenmiştir. Çalışma ile yüz özniteliklerinin şekil ve konum değişimlerini temel alarak kullanıcının müdahalesine gerek kalmayacak şekilde tanıma gerçekleştiren otomatik bir yapı sunulmaktadır. Yığılmış Aktif Şekil Modeli yöntemi kullanılarak elde edilen 56 nirengi noktası ile ifade edilen yüz öznitelikleri imge dizisi boyunca Lucas-Kanade Optik Akış algoritması ile takip edilmiştir. 56 nirengi noktası ile belirtilen yüz özniteliklerinin oluşturduğu ağız, gözler, kaşlar, çehre ve burundan oluşan 7 kapalı çevrimin şekil ve konum değişimleri, ağırlık merkezleri ve çevrimdeki her bir nirengi noktasının ağırlık merkezine göre standart sapması yaklaşımı ile tespit edilir. Şekil ve konum değişim bilgilerinin yer aldığı öznitelik vektörleri Geri Yayılım Yapay Sinir Ağları kullanılarak sınıflandırılır. Önerilen yüz ifadesi analizi sisteminin eğitimi ve testinde Cohn-Kanade veri tabanı kullanılmış, 6 temel yüz ifadesi için %92.04 oranında başarı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we consider the recognition of 6 principle facial expressions, happiness, sadness, anger, fear, disgust, and surprise by using Geometrical Features. We present an automated structure which can execute a user-intervention-proof recognition procedure by means of taking shape and position variations of facial features into account. Facial features represented with 56 landmarks which are extracted using Stacked Active Shape Model method, are tracked via Lucas Kanade Optical Flow algorithm. The shape and position variations of 7 cycles located on the mouth, the eyes, the eyebrows, the face border and the nose which consist of facial features defined with 56 landmarks, are detected using the standard deviation at the center of inertia of each cycle with respect to each individual landmark of the related cycle. Feature vectors containing shape and position variation data are classified using Back Propagated Artificial Neural Networks. In the training and tests of recommended facial expression analysis system, the Cohn-Kanade database is used, and for the 6 principle facial expressions, 92.04% accuracy is obtained.
Benzer Tezler
- Üç boyutlu yüz tanımada lokal özellik temelli yöntemlerin kullanımı ve karşılaştırılması
Comparison and usage of local feature based methods for 3d face recognition
MUHAMMED ENES ATİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAİDE DURAN
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Matris lie grupları üzerine
Başlık çevirisi yok
RIFAT GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Matematikİnönü ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURİ KURUOĞLU