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: Belirtilmemiş.
- 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: 109
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
- Deep convolutional neural network based unconstrained ear recognition
Derin evrişimsel sinir ağı tabanlı kısıtsız kulak tanıma
FEVZİYE İREM EYİOKUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Finite element modelling and analysis of recoil springs in automatic weapons
Sonlu elemanlar methodu ile otomatik silahlarda kullanılan icra yayının modellenmesi ve analizi
HAKAN ZALOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN OSMAN ÖZGEN
YRD. DOÇ. DR. ENDER CİĞEROĞLU
- The determination of treatment plans for volumetric modulated arc therapy
Hacimsel yoğunluk ayarlı ark sağaltımı planlarının belirlenmesi
PINAR DURSUN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL KUBAN ALTINEL
PROF. DR. ZEKİ CANER TAŞKIN
- Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data
Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi
OZAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER