Bu kaydın yasal hükümlere uygun olmadığını düşünüyorsanız lütfen sayfa sonundaki Hata Bildir bağlantısını takip ederek bildirimde bulununuz. Kayıtlar ilgili üniversite yöneticileri tarafından eklenmektedir. Nadiren de olsa kayıtlarla ilgili hatalar oluşabilmektedir. MİTOS internet üzerindeki herhangi bir ödev sitesi değildir!

FACIAL EXPRESSION IDENTIFICATION USING TEXTURE AND SHAPE BASED FEATURES

Oluşturulma Tarihi: 20-12-2016

Niteleme Bilgileri

Tür: Tez

Alt Tür: Yüksek Lisans Tezi

Yayınlanma Durumu: Yayınlanmamış

Dosya Biçimi: PDF

Dil: İngilizce

Konu(lar): BİLİM, TEKNOLOJİ,

Yazar(lar): Gül, Nuray (Yazar),

Emeği Geçen(ler): Tora, Hakan (Danışman),

Anahtar Kelimeler

Facial expression recognition systems, emotion identification, human-computer interaction, extended Cohn-Kanade Dataset (CK+), neural network, Fourier Descriptors, lip boundary, Bezier Curves, local binary patterns


Özet

Recently, 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


İçindekiler



Açıklamalar



Haklar



Notlar



Kaynakça


Atıf Yapanlar

Gözat Sayfasına Dön

 

Sosyal Medya ve Araçlar

İstatistikler

  • Kayıt
    • Bu ay: 0
    • Toplam: 2414
  • Online
    • Ziyaretçi: 16
    • Üye: 0
    • Toplam: 16

Detaylı İstatistikler