Geri Dön

Facial expression identification using texture and shape based features

Doku ve şekil bazlı özellikler kullanarak yüz ifadesi tanımlama

PDF İndir

  1. Tez No: 449336
  2. Yazar: NURAY GÜL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN TORA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Atılım Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Son zamanlarda, yüz ifadesi tanıma sistemleri (YİT), insan-makine etkileşimi uygulamaları (İME) için önemli bir role sahip olmuştur. Mevcut olan birçok sistemde, bir his tanımlanırken ya tüm yüze ait özellikler ya da yüzün bazı bölgelerine ait özellikler birleştirilerek kullanılmıştır. Bu çalışma ise her duygu tanımlanırken sadece bir uygun bölgenin kullanılmasını önermektedir ve böylece bu bölgelerin ayrı ayrı hisler üzerindeki etkilerinin ne olduğunu göstermeyi amaçlamaktadır. Sunulan tasarımda, Şaşkın ve Mutlu hislerinin ağız bölgesinin şekil özellikleri kullanılarak, diğer taraftan Korku, Öfke ve İğrenme hislerinin göz bölgesinin doku özellikleri kullanılarak tanımlanması hedeflenmiştir. Bu sebeple Fourier Tanımlayıcıları (FT) ve Yerel İkili Örüntüler (YİÖ) özellik vectörleri olarak çıkarılmış ve bu özellikler Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sistem, genişletilmiş Cohn-Kanade Veritabanı (CK+) üzerinde eğitilmiş ve tüm sistem için yaklaşık %88,9 başarım oranı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Recently, facial expression recognition (FER) systems have a significant role to play in the human-computer interaction (HCI) applications. In many existing systems, either the features of the whole face or the combination of the features extracted from some regions of face are used while defining an emotion. This study suggests using just one appropriate region for every single expression identification to demonstrate what is the effect of these regions on the feelings separately. In the proposed design, it's aimed to identify Surprised and Happy emotions by using shape features of mouth region on the other hand the texture features of the eye region is used for Fear, Anger and Disgust emotions. Therefore, Fourier Descriptors (FD) and Local Binary Patterns (LBP) are extracted as feature vectors and these features are classified by using neural networks (NN). The system was trained on the Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+) and achieved accuracy rate is almost 88,9% for the overall system.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    401349

    Utilization of 3D data in face recognition

    Başlık çevirisi yok

    NESLİ ERDOĞMUŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolInstitut Mines-Télécom

    PROF. DR. JEAN-LUC DUGELAY

  2. Tez No

    315269

    Near-infrared image based face recognition

    Yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma

    NİL SERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. Tez No

    55666

    Çeşitli büyüklüklerdeki alışveriş mekanlarını aydınlatma sistemleri tasarım ilkeleri

    Designing principles of lighting systems in store designs of various types

    HALE İKİZLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET Ş. KÜÇÜKDOĞU

  4. Tez No

    354506

    Identification of facial expressions using artificial neural networks (ANN)

    Yapay sinir ağları (YSA) kullanarak yüz ifadelerini tanıma

    MİNE ALTINAY GÜNLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN TORA

  5. Tez No

    768365

    A new biometric system based on human hand geometry using deep convolutional neural network

    Derin evrişimli sinir ağı kullanan insan eli geometrisine dayalı yeni bir biyometrik sistem

    MOHAMMED FADHIL MOHAMMED SALEH AGHA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

Geri Dön