Geri Dön

Face recognition using facial dynamics of emotional expressions

Duygusal ifadelerin yüz dinamiklerini kullanarak yüz tanıma

  1. Tez No: 698387
  2. Yazar: ZEYNEP NUR SARAÇBAŞI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
  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: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Biyometrik sistemler, anatomik veya davranışsal özellikleri analiz ederek bireyleri tanımlamak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Farklı biyometrikler arasında yüz biyometrik verileri, kullanıcıdan ek bir çaba gerektirmediği ve birçok alanda kullanımı kolay olduğu için yaygın olarak tercih edilmektedir. Yüz tanıma sistemleri, kontrollü ortamlarda insan yüzünün fiziksel özelliklerini kullanarak yüksek doğruluklar elde edilebilmektedir. Öte yandan, gerçek hayat koşulları zorlayıcı olabilir (ciddi bozulmalar veya sahtekarlık saldırıları gibi), bu nedenle yüz tanıma sistemlerinin performansını artırmak için yüz dinamikleri de önemli hale gelmiştir. Bu tezin ilk katkısı, altı temel duyguyu (mutluluk, üzüntü, öfke, korku, şaşkınlık ve iğrenme) yansıtan spontane ve kasıtlı yüz videolarından oluşan yeni bir yüz ifadesi veri tabanını tanıtmaktır. Veritabanı, her duygu, her denek tarafından birden çok kez (ortalama 10 kez) ifade edildiğinden, duygusal ifadelerin yüz dinamiklerini kullanarak yüz tanıma için uygundur. Tezin ikinci katkısı, yeni bir yüz tanıma sistemi sunmaktır. Bu yüz tanıma sisteminde altı temel duygunun ifade edici yüz videolarından elde edilen yüz dinamik özellikleri kullanılmaktadır. Deneysel sonuçlar, tüm duyguların dinamik özelliklerinin yüz tanıma için kullanılabilecek önemli ipuçları içeren verilere sahip olduğunu göstermektedir. Kimlikle ilgili en yüksek bilgiyi taşıyan duygusal yüz ifadelerinin sırasıyla şaşkınlık, mutluluk, üzüntü ve iğrenme ifadeleri olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Biometric systems are widely used for identifying individuals by analyzing anatomical or behavioral characteristics. Among different biometrics, facial biometric data is commonly preferred as it does not require an additional effort from the user and it is easy to use in many areas. Face recognition systems can achieve high accuracies using physical features of the human face in controlled environments. On the other hand, realworld conditions can be challenging (under severe distortions or spoofing attacks), therefore facial dynamics have also become important to increase the success of face recognition systems. The first contribution of this thesis is to introduce a novel facial expression database, which consists of spontaneous and deliberate facial videos reflecting the six basic emotions (happiness, sadness, anger, fear, surprise, and disgust). The database is suitable for face recognition using facial dynamics of emotional expressions since each emotion is expressed multiple times (10 times on average) by each subject. The second contribution of the thesis is to present a novel face recognition system. Facial dynamic characteristics derived from expressive face videos of six basic emotions are used in this face recognition system. The experimental results show that dynamic features of all emotions have data with important clues, which can be used for face recognition. The emotional facial expressions that carry the highest identity-related information have been observed to be surprise, happiness, sadness, and disgust expressions in descending order.

Benzer Tezler

  1. Emotion recognition using deep learning focusing on the hand and facial expressions

    El ve yüz ifadelerine odaklanan derin oğrenmeyi kullanarak duygu tanıma

    HASANAIN JAWAD RADEEF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YILMAZ AR

  2. Oksitosin hormonunun organizasyonel ve aktivasyonel etkilerinin bazı sosyal psikolojik değişkenler bağlamında incelenmesi

    An examination of the organizational and activational effects of oxytocin on some social psychological variables

    TURAN GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PsikolojiAnkara Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ÇETİNKAYA

  3. A new approach for facial expression recognition with an adaptive classification

    Uyarlanabilir sınıflandırma ile yüz ifade tanıma için yeni bir yaklaşım

    ABUBAKAR MUHAMMAD ASHIR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR

  4. Chair recognition and cognitive based chair selection algorithms for humanoid robots

    Sandalye tanıma ve bilişsel tabanlı sandalye seçme algoritmalarının insansı robotlara uygulanması

    FATMA GÖNGÖR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAdana Bilim ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖNDER TUTSOY

  5. Yüz ifadelerinin görünüm tabanlı ve dinamik özellikleri kullanılarak olumsuz koşullar altında hibrit yüz tanıma

    Hybrid face recognition under adverse conditions using appearance-based and dynamic features of facial expressions

    MURAT TAŞKIRAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN

    PROF. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM