Yüz imgelerinden duygu tanıma

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: CANER GACAV

Danışman: Kemal Özkan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yüz ifadesi tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi ve davranış analizi gibi birçok konuda uygulaması olan popüler bir yapay görme problemidir. Birçok bilgisayarlı görü uygulamasında olduğu gibi yüz ifadesi tanımada da aydınlatma ve kontrast farklılıkları problemi zorlaştıran etkenlerdir. Özellikle yüzün düzlemsel olmayan yapısı, burun ve çene gibi çıkıntılı bölgeler ile göz çukurları gibi girintili alanlar yüz üzerindeki ışık dağılımının farklı olmasına yol açmaktadır. Yüz ifadesi tanımadaki problemlerden bir diğeri de yüz tespit yöntemlerinin çok-ölçekli çalışmalarından dolayı buldukları yüzlerin hizalanmamış olmasıdır. Bu durum bazı yüz bölgelerinin farklı yüz bölgelerinden gelen vektörlerle karşılaştırılmasına neden olacağından tanıma başarısını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışma yüz ifadesini tanıma problemini çözmeye odaklanan iki çalışmadan oluşmaktadır. İlk çalışmada, yüz imgesinden elde edilen nirengi noktaları kullanılarak elde edilen özniteliklerden hangilerinin yüz ifadesi tanımada daha etkili olduğu incelenmektedir. Bir yüzde tespit edilen nirengi noktalarının ikili kombinasyonları arasındaki uzaklıklardan bir vektör oluşturulur. Kullanılan öznitelikler, yüzün nötr ve belirgin bir ifadeye sahip olduğu hallerinden elde edilen uzaklık vektörlerindeki değişimdir. Elde edilen öznitelik vektörü, yüz ifadelerini tanımada fayda sağlamayacak elemanları da içermektedir. Ardışık ileri öznitelik seçimi uygulanarak bu öznitelik vektöründeki en faydalı elemanlardan oluşan bir altküme belirlenmiştir. İkinci çalışmada ise, birçok nesne tespit probleminde başarılı sonuçlar veren yönelimli gradyan histogramlarının HOG kontrast farklılıklarına daha duyarlı bir versiyonu olan Felzenszwalb HOG FHOG'un yüz ifadesi tanıma problemindeki başarımı irdelenmiştir. Bununla beraber hizalanma probleminin neden olduğu performans düşümlerine engel olmak için de nirengi noktaları kullanılarak hizalama yapılması önerilmiştir.