Doku ve şekil bazlı özellikler kullanarak yüz ifadesi tanımlama

dc.contributor.advisorTora, Hakan
dc.contributor.authorGül, Nuray
dc.contributor.otherAirframe and Powerplant Maintenance
dc.date.accessioned2024-07-07T12:41:16Z
dc.date.available2024-07-07T12:41:16Z
dc.date.issued2016
dc.departmentFen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractSon zamanlarda, yüz ifadesi tanıma sistemleri (YİT), insan-makine etkileşimi uygulamaları (İME) için önemli bir role sahip olmuştur. Mevcut olan birçok sistemde, bir his tanımlanırken ya tüm yüze ait özellikler ya da yüzün bazı bölgelerine ait özellikler birleştirilerek kullanılmıştır. Bu çalışma ise her duygu tanımlanırken sadece bir uygun bölgenin kullanılmasını önermektedir ve böylece bu bölgelerin ayrı ayrı hisler üzerindeki etkilerinin ne olduğunu göstermeyi amaçlamaktadır. Sunulan tasarımda, Şaşkın ve Mutlu hislerinin ağız bölgesinin şekil özellikleri kullanılarak, diğer taraftan Korku, Öfke ve İğrenme hislerinin göz bölgesinin doku özellikleri kullanılarak tanımlanması hedeflenmiştir. Bu sebeple Fourier Tanımlayıcıları (FT) ve Yerel İkili Örüntüler (YİÖ) özellik vectörleri olarak çıkarılmış ve bu özellikler Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sistem, genişletilmiş Cohn-Kanade Veritabanı (CK+) üzerinde eğitilmiş ve tüm sistem için yaklaşık %88,9 başarım oranı elde edilmiştir.
dc.description.abstractRecently, facial expression recognition (FER) systems have a significant role to play in the human-computer interaction (HCI) applications. In many existing systems, either the features of the whole face or the combination of the features extracted from some regions of face are used while defining an emotion. This study suggests using just one appropriate region for every single expression identification to demonstrate what is the effect of these regions on the feelings separately. In the proposed design, it's aimed to identify Surprised and Happy emotions by using shape features of mouth region on the other hand the texture features of the eye region is used for Fear, Anger and Disgust emotions. Therefore, Fourier Descriptors (FD) and Local Binary Patterns (LBP) are extracted as feature vectors and these features are classified by using neural networks (NN). The system was trained on the Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+) and achieved accuracy rate is almost 88,9% for the overall system.en
dc.identifier.endpage86
dc.identifier.startpage0
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14411/4434
dc.identifier.yoktezid449336
dc.institutionauthorTora, Hakan
dc.language.isoen
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subjectBilim ve Teknoloji
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliği
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectScience and Technologyen_US
dc.subjectGrafik desen tanıma
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.subjectSayısal görüntü işleme
dc.subjectGraphical pattern recognitionen_US
dc.subjectDigital image processingen_US
dc.subjectYapay sinir ağları
dc.subjectArtificial neural networksen_US
dc.titleDoku ve şekil bazlı özellikler kullanarak yüz ifadesi tanımlama
dc.titleFacial expression identification using texture and shape based featuresen_US
dc.typeMaster Thesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication3b369df4-6f40-4e7f-9021-94de8b562a0d
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery3b369df4-6f40-4e7f-9021-94de8b562a0d
relation.isOrgUnitOfPublication0ad0b148-c2aa-44e7-8f0a-53ab5c8406d5
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery0ad0b148-c2aa-44e7-8f0a-53ab5c8406d5

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
449336 Facial expression identification using texture and shape based features.pdf
Size:
2.46 MB
Format:
Adobe Portable Document Format