Geri Dön

Facial expression recognition based on facial anatomy

Yüz anatomisine dayalı ifade tanıma

  1. Tez No: 332772
  2. Yazar: KRİSTİN SURPUHİ BENLİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TANER ESKİL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 133

Özet

Bu tezin amacı yüz ifadelerini oluşturan kas kuvvetlerinin yüz anatomisi kısıtı altında tespit edilmesidir. Kas aktivasyonları yüz ifadelerini büyük ölçüde temsil eden yeni özniteliklerdir. İnsan yüzü temel yüz kaslarını içeren üç boyutlu genel bir telkafes ile modellenmiştir. İfade tanıma sisteminin girdisi imge dizisinin ilk çerçevesi üzerinde işaretlenmiş olan nirengi noktalarıdır. İşaretlenmiş olan nirengi noktaları ve yarı-otomatik yüz modelleme algoritması kullanılarak üç boyutlu yüz modeli deneğe uyarlanır. Yüz kaslarının etki alanları tahmin edilir ve kamera düzlemine izdüşümleri öznitelik noktaları olarak belirlenir. Bu noktalar kamera düzleminde optik akış algoritması ile izlenir. Başın katı devinimi fırsatçı algoritma ile tahmin edilir. Bu aşama 3 boyutlu yüz modeli ile deneğin kafasının videonun ardışık çerçevelerinde hizalanmasını sağlar. Kamera referans noktasından kamera düzlemi boyunca ışın izleme yöntemi kullanılarak modelin düğüm noktalarının yeni koordinatları tahmin edilir. Tahmin edilen düğüm koordinatları ifade oluşumu sırasında deneğin yüzünün nasıl şekil değiştirdiğini gösterir. Modelin düğüm noktalarının bağıl hareketleri ile bilinmeyen değişkenleri kas aktivasyon seviyeleri olan artık-belirtilmiş denklemler sistemi elde edilir. Bu denklemler sistemi kısıtlı en küçük kareler yöntemi kullanılarak çözülür. Kas aktivasyonlarına dayalı öznitelikler yedi temel yüz ifadesinin sınıflandırılması probleminde kullanılır. Kas kuvvetlerine dayalı özniteliklerin temsili gücü Doğrusal Ayırtaç Ana-lizi, Naive Bayes, En Yakın K Komşu ve Destek Vektör Makineleri sınıflandırıcıları ile gösterilir. Nötr ifade de dahil olmak üzere yedi ifadenin sınıflandırılmasında en iyi performans 87.1 % ile Destek Vektör Makineleri kullanılarak elde edilir. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar insanın yüz ifadesi tanımadaki yetkinlik oranı olan 87-91.7 % aralığına yakın olup literatürde yer alan çalışmaların başarıları ile kıyaslanabilir durumdadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis we propose to determine the underlying muscle forces that compose a facial expression under the constraint of facial anatomy. Muscular activities are novel features that are highly representative of facial expressions. We model human face with a 3D generic wireframe model that embeds all major muscles. The input to our expression recognition system is a video with marked set of landmark points on the first frame. We use these points and a semi-automatic fitting algorithm to register the 3D face model to the subject's face. The influence regions of facial muscles are estimated and projected to the image plane to determine feature points. These points are tracked on the image plane using optical flow algorithm. We estimate the rigid body transformation of the head through a greedy search algorithm. This stage enables us to align the 3D face model with the subject's head in consecutive frames of the video. We use ray tracing from the perspective reference point and through the image plane to estimate the new coordinates of model vertices. The estimated vertex coordinates indicate how the subject's face is deformed in the progression of an expression. The relative motion of model vertices provides us an over-determined linear system of equations where unknown parameters are the muscle activation levels. This system of equations is solved using constrained least square optimization. Muscle activity based features are evaluated in a classification problem of seven basic facial expressions. We demonstrate the representative power of muscle force based features on four classifiers; Linear Discriminant Analysis, Naive Bayes, k-Nearest Neighbor and Support Vector Machine. The best performance on the classification problem of seven expressions including neutral was 87.1 %, obtained by use of Support Vector Machine. The results we attained in this study are close to the human recognition ceiling of 87-91.7 % and comparable with the state of the art algorithms in the literature.

Benzer Tezler

  1. Part-based 3D face recognition under pose and expression variations

    Poz ve ifade değişimlerinde parça tabanlı üç boyutlu yüz tanıma

    HAMDİ DİBEKLİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. LALE AKARUN

  2. Review on brain connectivity measurements used for emotion recognition

    Duygu tanımlama için kullanılan beyin bağlantıları ölçümleri üzerine derleme

    FEHMİ VOLKAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    BiyomühendislikBahçeşehir Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERAP AYDIN

  3. Farklı derin evrişimsel sinir ağlarının yüz ifadesi tanıma işlemindeki karşılaştırılması

    Comparison of different deep convulational neural networks in facial expression recognition process

    MEHMET OSMAN DEVRİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER

  4. Enabling dynamics in face analysis

    Başlık çevirisi yok

    HAMDİ DİBEKLİOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversiteit van Amsterdam

    PROF. DR. THEO GEVERS

    PROF. DR. A. W. M. SMEULDERS

  5. Facial expression recognition based on transfer learning and data augmentation

    Transfer öğrenmeyi kullanarak yüz ifadeleri tanıma ve veri büyütme

    HAITHAM ALHAJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TARKAN AYDIN