An ANN based combined classifier approach for facial emotion recognition
Yapay sinir ağları temelli birleşik sınıflandırıcılar ile yüz ifadelerinden duygu tanıma
- Tez No: 506971
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Yüz ifadeleri herhangi bir tür iletişimin temeli olmakla beraber insan duygularının en basit yansımasıdır. İnsan-makine etkileşiminden, robotiğe ve veri analitiğine kadar pek çok uygulama alanı olması nedeniyle duygu durumu sınıflandırılması son on yılda çokça araştırılmıştır. Bu tez çalışmasında yüz ifadesi temelli yedi basit duygu durumunun (ifadesizlik, neşe, mutsuzluk, sürpriz, kızgınlık, korku ve iğrenme) sınıflandırılması için yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu amaçla her bir ifade için alınan seri görüntülerden 'hareket birimleri' ve 'nokta pozisyonları' denilen iki farklı öznitelik çıkartılmıştır. Onüç farkı gönüllüden elde edilen yüz ifadelerinin kayıt edilmesinde bir derinlik kamerası kullanılmıştır. Özniteliklerin çıkartılmasının ardından duygu durumlarının sınıflandırılması için iki ayrı yapay sinir ağı eğitilmiştir. Sonrasında logaritmik düşünce havuzu adı verilen bir olasılıksal modelleme ile her bir sınıflandırıcıdan gelen karar olasılıkları birleştirilmiştir. Sınıflandırma sonuçları umut verici olup gelecekte bu konuda yapılacak çalışmalar için bir baz oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
Facial expressions are the simplest reflections of human emotions, which are at the same time an integral part of any communication. Over the last decade, facial emotion recognition has attracted a great deal of research interest due to its various applications in the fields such as human computer interaction, robotics and data analytics. In this thesis, we present a facial emotion recognition approach that is based on facial expressions to classify seven emotional states: neutral, joy, sadness, surprise, anger, fear and disgust. To perform classification, two different facial features called Action Units (AUs) and Feature Point Positions (FPPs) are extracted from image sequences. A depth camera is used to capture image sequences collected from 13 volunteers to classify seven emotional states. Having extracted two sets of features, separate artificial neural network classifiers are trained. Logarithmic Opinion Pool (LOP) is then employed to combine the decision probabilities coming from each classifier. Experimental results are quite promising and establish a basis for future work on the topic.
Benzer Tezler
- Combined wavelet-neural classifier for power distribution systems
Elektrik dağıtım sistemlerinde birleşik dalgacık-sinir ağı tabanlı sınıflayıcı
OBEN DAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANBOLAT UÇAK
- Ortofoto haritalardan ağaç türlerinin otomatik olarak bölütlenmesi
Tree species classification from high resolution digital orthophoto maps
AKHTAR JAMIL
Doktora
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Başlık çevirisi yok
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Yapay sinir ağları yaklaşımı ile curuflarda fosfor kapasitelerinin incelenmesi
Estimation of phosphorus capacities of molten slags using artificial neural network approach
EMRE ALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEVAT BORA DERİN