Geri Dön

İnsan yüz imgelerinden yüz ifadesi tanıma

Facial expression reconition from human face images

  1. Tez No: 284740
  2. Yazar: MEHMET ŞAKAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz ifadesi, Facial expressions
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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 çeşitli 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, LoG(Laplacian of Gaussians), DoG (Difference of Gaussians) ve geliştirişmiş adaptif Gabor-LoG(Laplacian of Gaussians) kullanılarak çıkartılmıştır. Temel Bileşenler Analiz yöntemi ile boyut indirgenip işlem yapılmış ve Öklid uzaklık hesabı yapılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Kullanılan yöntemlerin ifade sınıflandırılması üzerindeki etkileri incelenerek karşılaştırma yapılmıştır. Uygulama sonuçları %90 üzerinde bir doğruluk elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

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 the Gabor, LoG(Laplacian of Gaussians), DoG (Difference of Gaussians) and adaptive Laplacian of Gaussians (LoG) filter. Dimension has been reduced to by Principal Component Analysis method and the classification process is made by Euclidean distance calculation. A detailed comparison is made to analyze the effect of the methods and techniques used for expression classification. The application results have been obtained over 90% accuracy.

Benzer Tezler

  1. Yüz imgelerinden duygu tanıma

    Expression recognition from face images

    CANER GACAV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN

  2. Efficient techniques for the single-frame super-resolution reconstruction of intensity images

    Tek imgeden süper-çözünürlüklü geri-çatma amacıyla geliştirilmiş etkin yöntemler

    AYDIN AKYOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. Affect recognition from facial expressions for human-computer interaction

    İnsan-makine etkileşimi için yüz ifadelerinden duygu tanıma

    SEZER ULUKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM

  4. Artemia fecal pellet is an important paleoenvironment indicator in hypersaline lakes: A case study Urmia Lake (NW İran)

    Artemia fekal pellet hipersalin göllerde önemli bir paleoortam göstergesidir: Urmiye Gölü (KB İran) vaka çalışması

    SELMA SARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Katı Yer Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ MOHAMMADİ

  5. 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

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK