Yüz imgelerinden duygu tanıma
Expression recognition from face images
- Tez No: 522324
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Yüz ifadesi tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi ve davranış analizi gibi birçok konuda uygulaması olan popüler bir yapay görme problemidir. Birçok bilgisayarlı görü uygulamasında olduğu gibi yüz ifadesi tanımada da aydınlatma ve kontrast farklılıkları problemi zorlaştıran etkenlerdir. Özellikle yüzün düzlemsel olmayan yapısı, burun ve çene gibi çıkıntılı bölgeler ile göz çukurları gibi girintili alanlar yüz üzerindeki ışık dağılımının farklı olmasına yol açmaktadır. Yüz ifadesi tanımadaki problemlerden bir diğeri de yüz tespit yöntemlerinin çok-ölçekli çalışmalarından dolayı buldukları yüzlerin hizalanmamış olmasıdır. Bu durum bazı yüz bölgelerinin farklı yüz bölgelerinden gelen vektörlerle karşılaştırılmasına neden olacağından tanıma başarısını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışma yüz ifadesini tanıma problemini çözmeye odaklanan iki çalışmadan oluşmaktadır. İlk çalışmada, yüz imgesinden elde edilen nirengi noktaları kullanılarak elde edilen özniteliklerden hangilerinin yüz ifadesi tanımada daha etkili olduğu incelenmektedir. Bir yüzde tespit edilen nirengi noktalarının ikili kombinasyonları arasındaki uzaklıklardan bir vektör oluşturulur. Kullanılan öznitelikler, yüzün nötr ve belirgin bir ifadeye sahip olduğu hallerinden elde edilen uzaklık vektörlerindeki değişimdir. Elde edilen öznitelik vektörü, yüz ifadelerini tanımada fayda sağlamayacak elemanları da içermektedir. Ardışık ileri öznitelik seçimi uygulanarak bu öznitelik vektöründeki en faydalı elemanlardan oluşan bir altküme belirlenmiştir. İkinci çalışmada ise, birçok nesne tespit probleminde başarılı sonuçlar veren yönelimli gradyan histogramlarının HOG kontrast farklılıklarına daha duyarlı bir versiyonu olan Felzenszwalb HOG FHOG'un yüz ifadesi tanıma problemindeki başarımı irdelenmiştir. Bununla beraber hizalanma probleminin neden olduğu performans düşümlerine engel olmak için de nirengi noktaları kullanılarak hizalama yapılması önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Facial expression recognition is a popular computer vision subject that has many applications such as human-computer interaction and behaviour analysis.As for many computer vision problems, lighting and contrast differences increase the difficulty of the problem. Especially the non-planar structure of the face, protruding regions such as the nose and chin and recessed regions such as eye sockets cause variations in lighting. Another problem with facial expression recognition problems is that the multi-scale detection methods do not align the faces accurately. This leads to comparing features that are extracted from different facial regions, which degrades performance. In this work, to solve facial expression recognition problem, it was focused on two different solutions. In the first study, it is investigated the effectiveness of features derived from facial landmarks in facial expression recognition. Distances between two combinations of facial landmarks constitute a distance vector. Features we use are the changes in the distance vectors extracted from expressive and neutral states of the face. The obtained feature vector contains elements that are relatively useless in expression recognition. By applying forward sequential feature selection, a subset of the most effective elements is formed. The chosen features are classified using a multi-class support vector machine. In the second study, the performance of Felzenszwalb HOG (FHOG) features at facial expression recognition is investigated. Additionally, aligning with respect to the facial landmarks is proposed to prevent performance degradation due to misalignment.
Benzer Tezler
- Yüz imgelerinden 2 boyutlu kip ayrışım yöntemleri kullanılarak duygu sezimi
Emotion detection using 2-dimensional mode decomposition methods from facial images
SERKAN TÜZÜN
Doktora
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Affect recognition from facial expressions for human-computer interaction
İnsan-makine etkileşimi için yüz ifadelerinden duygu tanıma
SEZER ULUKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Derin sinir ağlarının füzyonu ile yüz imgelerinden yaş grubu ve cinsiyet sınıflandırma
Age group and gender classification with facial images based on deep neural network fusion
EREN KARAKAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK
- Face detection and facial expression recognition using moment invariants
Moment öznitelikleri kullanarak yüz konum tespiti ve yüzsel ifade tanımlama
ALİ KARAALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Görüntü işleme teknikleri ve evrişimsel sinir ağları kullanılarak yüz ifadesinden duygu tespiti
Facial expression recognition using image processing techniquesand convolutional neural networks
FATİH ALTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN DEMİR