Kübik bezier eğrileri ile yüz ifadesi tanıma

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorKandemir, Rembiye
dc.contributor.authorÖzmen, Gonca
dc.date.accessioned2015-08-06T08:00:11Z
dc.date.available2015-08-06T08:00:11Z
dc.date.issued2012
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionYüksek Lisans Tezitr
dc.description.abstractİnsan bilgisayar etkileşimi konusu popülerliğini giderek arttırmış olan konulardan biridir. Bilgisayarla insan yüz ifadesi ve duygu tanıma da ilginç olduğu kadar zorlu bir problemdir. Bu çalışmada resimlerden yüz ifadesi tanıma işlemi gerçekleştirilmektedir. Çalışmada gülen, üzgün, şaşkın, korkmuş, kızgın, iğrenme ve doğal olmak üzere 7 farklı duygu tanınmaya çalışılmaktadır. Uygulamada yüz yerinin bulunmasında AdaBoost algoritmasını kullanan Viola-Jones yüz detektöründen yararlanılmıştır. Gözlerin ve ağzın bulunmasında Haar Filtreleri kullanılmıştır. Ağız ve gözlerin hatalı tespit edildiği durumlarda, yüzdeki geometrik oranlarından faydalanılmıştır. Duygu tespitinde Kübik Bezier eğrileri kullanılmıştır. Eğitim ve test için FEEDTUM, MUG ve JAFFE yüz ifadesi veritabanlarından yararlanılmıştır. Çalışma için belirlenen yedi farklı duygunun, tanıma başarı oranları üç veri tabanı için %50 ile %97 arasında değişmektedir. Anahtar Kelimeler : Kübik Bezier Eğrileri, Yüz İfadesi Tanıma, Yüz Bulma, Özellik Çıkarımı, Duygu Sınıflandırmaen_US
dc.description.abstractAbstracten_US
dc.description.abstractHuman-computer interaction has steadily increased in popularity. However, the recognition of human emotions and facial expressions by computers is still a daunting task. This study attempts to recognize facial expression from images. The emotions attempted to be recognized are smiling, sad, confused, scared, angry, disgusted, and neutral. In this study, I used the Viola-Jones face detector that makes use of the AdaBoost algorithm to locate the face. In locating the eyes and the mouth, I relied on the Haar Filters. Facial geometric ratios are used in cases of erroneous detection of the eyes and the mouth. In determining the emotion, Cubic Bezier curves are used. This study also benefited from FEEDTUM, MUG and JAFEE facial expression databases for training and testing. For the seven different emotions studied, the success rate ranges from 50% to 97% for the three databases. Keywords : Cubic Bezier Curve, Facial Expression Recognition, Face Detection, Feature Extraction, Emotion Classificationen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14551/1759
dc.identifier.yoktezid318311en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTrakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKübik Bezier Eğrilerien_US
dc.subjectYüz İfadesi Tanımaen_US
dc.subjectYüz Bulmaen_US
dc.subjectÖzellik Çıkarımıen_US
dc.subjectDuygu Sınıflandırmaen_US
dc.subjectCubic Bezier Curveen_US
dc.subjectFacial Expression Recognitionen_US
dc.subjectFace Detectionen_US
dc.subjectFeature Extractionen_US
dc.subjectEmotion Classificationen_US
dc.titleKübik bezier eğrileri ile yüz ifadesi tanımaen_US
dc.title.alternativeFacial expression recognition with cubic bezier curvesen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.type.descriptionNo: 0126479en_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
73.pdf
Boyut:
1.54 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.68 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu