Kübik bezier eğrileri ile yüz ifadesi tanıma
Facial expression recognition with cubic bezier curves
- Tez No: 318311
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. REMBİYE KANDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
İnsan bilgisayar etkileşimi konusu popülerliğini giderek arttırmış olan konulardan biridir. Bilgisayarla insan yüz ifadesi ve duygu tanıma da ilginç olduğu kadar zorlu bir problemdir.Bu çalışmada resimlerden yüz ifadesi tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Çalışmada gülen, üzgün, şaşkın, korkmuş, kızgın, iğrenme ve doğal olmak üzere 7 farklı duygu tanınmaya çalışılmaktadır. Uygulamada yüz yerinin bulunmasında AdaBoost algoritmasını kullanan Viola-Jones yüz detektöründen yararlanılmıştır. Gözlerin ve ağzın bulunmasında Haar Filtreleri kullanılmıştır. Ağız ve gözlerin hatalı tespit edildiği durumlarda, yüzdeki geometrik oranlarından faydalanılmıştır. Duygu tespitinde Kübik Bezier eğrileri kullanılmıştır. Eğitim ve test için FEEDTUM, MUG ve JAFFE yüz ifadesi veritabanlarından yararlanılmıştır. Çalışma için belirlenen yedi farklı duygunun, tanıma başarı oranları üç veri tabanı için %50 ile %97 arasında değişmektedir.
Özet (Çeviri)
Human-computer interaction has steadily increased in popularity. However, the recognition of human emotions and facial expressions by computers is still a daunting task.This study attempts to recognize facial expression from images. The emotions attempted to be recognized are smiling, sad, confused, scared, angry, disgusted, and neutral. In this study, I used the Viola-Jones face detector that makes use of the AdaBoost algorithm to locate the face. In locating the eyes and the mouth, I relied on the Haar Filters. Facial geometric ratios are used in cases of erroneous detection of the eyes and the mouth. In determining the emotion, Cubic Bezier curves are used. This study also benefited from FEEDTUM, MUG and JAFEE facial expression databases for training and testing. For the seven different emotions studied, the success rate ranges from 50% to 97% for the three databases.
Benzer Tezler
- Video üzerinde yüz ifadelerinin hızlandırılmış istatiksel analizi için yeni bir algoritma
A new algorithm for the accelerated statistical analysis of facial expressions on video
SÜMEYYE BAYRAKDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEDAĞ
YRD. DOÇ. DR. DEVRİM AKGÜN
- Bilgisayar destekli geometrik tasarımda geçiş eğrileri
Transition curves in computer aided geometric design
AKIN LEVENT
- Kuaterniyonik NURBS eğriler ve tensör çarpımı yüzey yamaları
Quaternionic NURBS curves and tensor product surface patches
HAKAN GÜNDÜZ
- Bezier eğrileri ve bazı uygulamaları
Bezier curves and some applications
ŞULE ALTUNORDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
MatematikOrdu ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN ŞENYURT
- Kısıtlara bağlı matematiksel modelleme ile insansız hava aracı için yumuşatılmış rota planlaması
Smoothed path planning for unmanned aerial vehicle with mathematical modeling based on constraints
BAYRAM ALİ BURAN
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜLEYMAN HİKMET ÇAĞLAR