Geri Dön

Facial expression recognition system

Yüz ifadeleri tanıma sistemi

  1. Tez No: 342776
  2. Yazar: İBRAHİM ONUR SIĞIRCI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NAHİT EMANET
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  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: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Bu tezde bilgisayarlı görü alanı dahilinde yüz ifadeleri tanıma işlemi yapılmaktadır. Öncelikle, problem ve arka planı tanımlanmıştır. Daha sonra yüz ifadesi tanımlayan sistemler incelenmiş ve gerekli özellikler gösterilmiştir. Yüz ifade analizi sistemleri 3 adımdan oluşmaktadır: yüz tanıma, öznitelik çıkarma ve duyguyu tanımlama. Her bir adımın literatürde nasıl uygulandığı gösterilmiştir. Son olarak, tezde yapılan system açıklanmıştır. Yüz tanımlamada Viola-Jones [1] ve Aktif Görünüm Modeli kullanılmıştır. Öznitelik çıkarırken; yerel ikili örüntüler, Gabor filtreleri, Öklid Uzaklığı kullanılmıştır. Bu öznitelikler; Destek Vektör Makineleri?nin RBF kernel fonksiyonu, AdaBoost ve Rasgele Orman algoritmaları ile sınıflarndırılmışlardır. Cohn-Kanade [2] veritabanındaki duyguları gösteren pozlar kullanılmıştır. Sistem bu veritabanı üzerinde %81.45 başarı elde etmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis describes the problem of facial expression recognition in the field of computer vision. Firstly, background of the problem is presented. Then, the idea of facial expression recognition system is outlined and the requirements of such system are specified. The facial expression recognition system consists of 3 stages: face detection, feature extraction and expression recognition. Methods proposed in literature are reviewed for each stage of the system. Finally, the design and implementation of our system are explained. The face detection algorithm used in the system is based on work by Viola-Jones [1] and Active Appearance Model. The expressions are described by appearance features obtained from texture encoded with Local Binary Patterns, Gabor Filter, Euclidian Distance. The Support Vector Machine with RBF kernel function, AdaBoost and Random Forest are used for classification. Databases that were used are: Cohn-Kanade Database [2] with posed emotions. The system was trained on database achieves accuracy of 81.45% for posed actions recognition.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme tabanlı geliştirilmiş yüz ifadesi tanıma sistemi

    Deep learning based advanced facial expression recognition system

    KARRAR ISMAEL MOHAMMED ALLAW

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA YAĞCI

  2. Lightweight facial expression recognition systems for social robots

    Sosyal robotlar için hafif ağırlıklı yüz ifadesi tanıma sistemleri

    ERHAN BİÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

  3. Facial expression recognition based on facial anatomy

    Yüz anatomisine dayalı ifade tanıma

    KRİSTİN SURPUHİ BENLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TANER ESKİL

  4. Kısmi ve tam yüz görüntüleri üzerinde makine öğrenmesi yöntemleriyle yüz ifadesi tespiti

    Facial expression recognition on partial and whole face images with machine learning methods

    İSMAİL ÖZTEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL ÖZ

  5. Durgun görüntülerden yüz ifadelerinin tanınması

    Facial expression recognition from static images

    BİLGE SÜHEYLA AKKOCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN