Görüntü dizilerinden insan yüz ifade analizi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2009
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yüz ifadeleri, insanlar arası iletişimde anlam bütünlüğünün sağlanması için büyük rol oynayan, sözlü olmayan işaretlerdir. İnsanoğlu yüz ifadelerini kavramada herhangi bir zorluk çekmezken, bu durum makineler için geçerli olmayıp, halen güvenilir ifade tanıma sistemleri üzerinde araştırmalar yapılmaktadır.Bu çalışmada, insanın içinde bulunabileceği 6 ifade durumunun (öfke, iğrenme, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık) analizi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, her bir ifade için alınan görüntülerin öznitelikleri Gabor dalgacıkları kullanılarak çıkartılmıştır.Gabor özniteliklerinin 6 farklı ifadeye göre sınıflandırılmasında k-NN, SVM ve AdaBoost sınıflandırıcıları kullanılmıştır. Ayrıca sınıflandırma başarımlarını arttırmak ve hız kazancı sağlamak için, çeşitli öznitelik dönüştürme ve öznitelik seçme teknikleri kullanılarak Gabor özniteliklerinin sayısı azaltılmıştır.Kullanılan yöntemlerin ifade sınıflandırılması üzerindeki etkileri incelenerek detaylı bir karşılaştırma yapılmıştır.
Facial expressions are non-verbal signs that play important role to provide complete meaning in human communication. While humans can easily comprehend the facial expressions, it is not valid for the computers, thus the researchers are still working on developing reliable facial expression recognition systems.In this research, the analysis of 6 different human facial expressions (anger, disgust, fear, happiness, sadness and surprise) is performed from human facial images. For this purpose, the features for every facial expression are extracted using Gabor wavelets.To classify the Gabor features, k-NN, SVM, and AdaBoost classifiers are carried out. The dimension of the Gabor feature space is also reduced by using different feature extraction and feature selection techniques to improve the classification performances and to save time.A detailed comparison is made to analyze the effect of the methods and techniques used for expression classification.
Facial expressions are non-verbal signs that play important role to provide complete meaning in human communication. While humans can easily comprehend the facial expressions, it is not valid for the computers, thus the researchers are still working on developing reliable facial expression recognition systems.In this research, the analysis of 6 different human facial expressions (anger, disgust, fear, happiness, sadness and surprise) is performed from human facial images. For this purpose, the features for every facial expression are extracted using Gabor wavelets.To classify the Gabor features, k-NN, SVM, and AdaBoost classifiers are carried out. The dimension of the Gabor feature space is also reduced by using different feature extraction and feature selection techniques to improve the classification performances and to save time.A detailed comparison is made to analyze the effect of the methods and techniques used for expression classification.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, , , , , , ,
