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: Belirtilmemiş.
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
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Eksternal etmoidektomiler
Başlık çevirisi yok
ERCÜMENT AKMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kulak Burun ve BoğazGazi ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Süt formüllerinin tüketim uygulamaları ve süt formüllerinin C vitamini içeriği ile pH değerleri
Başlık çevirisi yok
GÖNÜL VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKAN KUTLUAY