Geri Dön

Görüntü dizilerinden insan yüz ifade analizi

Human facial expression analysis from image sequences

  1. Tez No: 258968
  2. Yazar: TURAN GÜNEŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EDİZ POLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Yüz ifadeleri, insanlar arası iletişimde anlam bütünlüğünün sağlanması için büyük rol oynayan, sözlü olmayan işaretlerdir. İnsanoğlu yüz ifadelerini kavramada herhangi bir zorluk çekmezken, bu durum makineler için geçerli olmayıp, halen güvenilir ifade tanıma sistemleri üzerinde araştırmalar yapılmaktadır.Bu çalışmada, insanın içinde bulunabileceği 6 ifade durumunun (öfke, iğrenme, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık) analizi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, her bir ifade için alınan görüntülerin öznitelikleri Gabor dalgacıkları kullanılarak çıkartılmıştır.Gabor özniteliklerinin 6 farklı ifadeye göre sınıflandırılmasında k-NN, SVM ve AdaBoost sınıflandırıcıları kullanılmıştır. Ayrıca sınıflandırma başarımlarını arttırmak ve hız kazancı sağlamak için, çeşitli öznitelik dönüştürme ve öznitelik seçme teknikleri kullanılarak Gabor özniteliklerinin sayısı azaltılmıştır.Kullanılan yöntemlerin ifade sınıflandırılması üzerindeki etkileri incelenerek detaylı bir karşılaştırma yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Facial expressions are non-verbal signs that play important role to provide complete meaning in human communication. While humans can easily comprehend the facial expressions, it is not valid for the computers, thus the researchers are still working on developing reliable facial expression recognition systems.In this research, the analysis of 6 different human facial expressions (anger, disgust, fear, happiness, sadness and surprise) is performed from human facial images. For this purpose, the features for every facial expression are extracted using Gabor wavelets.To classify the Gabor features, k-NN, SVM, and AdaBoost classifiers are carried out. The dimension of the Gabor feature space is also reduced by using different feature extraction and feature selection techniques to improve the classification performances and to save time.A detailed comparison is made to analyze the effect of the methods and techniques used for expression classification.

Benzer Tezler

  1. Gait analysis and its implemantation

    Gait analizi ve uygulaması

    SERHAT GÜVENİLİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYeditepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN

  2. Gerçek zamanda hareketli nesnelerin izlenmesi ve aktivite analizi

    Real time tracking of moving objects and action analysis

    EYÜP GEDİKLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MURAT EKİNCİ

  3. Object detection from registered visual and infrared sequences with the help of active contours

    Aktif konturlar yardımıyla, birbiriyle uyumlanmış renkli ve kızıl ötesi dizilerinden nesnelerin bulunması

    HÜSEYİN YÜRÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DR. İLKAY ULUSOY

  4. Gesture imitation learning in human-robot interaction

    Taklit yolu ile hareket öğrenme ınsan robot etkileşimi

    ITAUMA ISONG ITAUMA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE-BAĞCİ

  5. Predicting and analyzing rna and protein modifications by combining deep protein language models with transformers

    Derin protein dil modellerini transformatörlerle birleştirerek rna ve protein modifikasyonlarini tahmin etmek ve analiz etmek

    NECLA NİSA SOYLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SEFER