İnsan yüz imgelerinden yüz ifadesi tanıma
Facial expression reconition from human face images
- Tez No: 284740
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
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 çeşitli 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, LoG(Laplacian of Gaussians), DoG (Difference of Gaussians) ve geliştirişmiş adaptif Gabor-LoG(Laplacian of Gaussians) kullanılarak çıkartılmıştır. Temel Bileşenler Analiz yöntemi ile boyut indirgenip işlem yapılmış ve Öklid uzaklık hesabı yapılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Kullanılan yöntemlerin ifade sınıflandırılması üzerindeki etkileri incelenerek karşılaştırma yapılmıştır. Uygulama sonuçları %90 üzerinde bir doğruluk elde edilmiştir.
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 the Gabor, LoG(Laplacian of Gaussians), DoG (Difference of Gaussians) and adaptive Laplacian of Gaussians (LoG) filter. Dimension has been reduced to by Principal Component Analysis method and the classification process is made by Euclidean distance calculation. A detailed comparison is made to analyze the effect of the methods and techniques used for expression classification. The application results have been obtained over 90% accuracy.
Benzer Tezler
- Yüz imgelerinden duygu tanıma
Expression recognition from face images
CANER GACAV
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
- Affect recognition from facial expressions for human-computer interaction
İnsan-makine etkileşimi için yüz ifadelerinden duygu tanıma
SEZER ULUKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Efficient techniques for the single-frame super-resolution reconstruction of intensity images
Tek imgeden süper-çözünürlüklü geri-çatma amacıyla geliştirilmiş etkin yöntemler
AYDIN AKYOL
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Derin sinir ağlarının füzyonu ile yüz imgelerinden yaş grubu ve cinsiyet sınıflandırma
Age group and gender classification with facial images based on deep neural network fusion
EREN KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK
- Yerel zernike momentleri ve metrik öğrenme yöntemleriyle yüz çifti eşleme
Face pair matching with local zernike moments and metric learning methods
ŞEREF EMRE KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN