Yapay sinir ağları (YSA) kullanarak yüz ifadelerini tanıma

Abstract

Yüz ifadeleri sözsüz iletişimin bir türüdür. Kişinin duygu durumunu barındırırlar. Yüz ifadelerini otomatik olarak analiz etme günümüzde popular bir araştırma alanıdır. Psikoloji, eğitim, cinayet masası, suça eğilim analizi gibi çeşitli alanlarda kişinin zihinsel sinyalleri hakkında ipucu elde etmek için kullanılır. Bu tez çalışması duygu tanıma analizi için yapay sinir ağları (YSA) tabanlı üç değişik yaklaşım önermektedir. İlk olarak, ağaç tabanlı sinir ağları yapısı önerilmiştir. İkinci olarak, duygu sınıflandırılması için gizli katman çıktıları kullanılmıştır. Son olarak, yüz özellikleri tabanlı bir sistem tasarlanmıştır. Önerilen her bir metot Matlab kullanılarak oluşturulmuştur ve her biri gülen, sinirli ve bağıran yüz ifadelerini başarılı bir şekilde tanıyabilmektedir.

Facial expressions are a kind of nonverbal communication. They carry the state of emotion of a person. Automatic facial expression identification analysis became popular research area nowadays. It can be used in many areas such that physiology, education, murder squad, analysis of tendency to crime to get a clue about mental signals of a person. This thesis study proposes three different approaches with different methods to identify facial expressions based on artificial neural networks (ANN). Firstly, a tree based neural network structure is proposed. Secondly, hidden layer outputs are used for emotion classification. Finally, a facial features based system is designed. Each proposed methods are implemented by using Matlab and each is capable of identifying smile, angry and scream expressions of a person successfully.