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!

Identifications of Facial Expressions Using Artificial Neural Networks(ANN)

BROWSE_DETAIL_TITLE_ALTERNATE: Yapay Sinir Ağları (YSA) Kullanarak Yüz İfadelerini Tanıma

BROWSE_DETAIL_CREATION_DATE:

BROWSE_DETAIL_IDENTIFIER_SECTION

BROWSE_DETAIL_TYPE: Thesis

BROWSE_DETAIL_SUB_TYPE: Masters

BROWSE_DETAIL_PUBLISH_STATE: Published

BROWSE_DETAIL_FORMAT: PDF Document

BROWSE_DETAIL_LANG: English

BROWSE_DETAIL_SUBJECTS: TECHNOLOGY, Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering,

BROWSE_DETAIL_CREATORS:

BROWSE_DETAIL_CONTRIBUTERS: Tora, Hakan (Thesis Advisor), Günler, Mine Altınay (Preparer),


BROWSE_DETAIL_PUBLISHER: Atılım Üniveristesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü BROWSE_DETAIL_PUBLICATION_LOCATION: Ankara BROWSE_DETAIL_PUBLICATION_DATE: 2012


BROWSE_DETAIL_TAB_FILE:
file show file
BROWSE_DETAIL_SHOW_FILE
download file
BROWSE_DETAIL_SAVE_FILE

BROWSE_DETAIL_TAB_KEYWORDS

Multilayer neural network, facial expressions, principle component analysis, image enhancement, color spaces.----

Çok katmanlı sinir ağları, yüz ifadeleri, temel bileşen analizi, görüntü iyileştirme, renk uzayları.


BROWSE_DETAIL_TAB_ABSTRACT

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.----

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.


BROWSE_DETAIL_TAB_TOC

1. MOTIVATION

2. THEORETICAL BACKGROUND

3. TREE BASED NEURAL NETWORK DESIGN

4. EMOTION CLASSIFICATION USING HIDDEN LAYER OUTPUTS

5. FACIAL FEATURES BASED DESIGN

6. CONCLUSION AND FUTURE WORKS


BROWSE_DETAIL_TAB_DESCRIPTION


 


BROWSE_DETAIL_TAB_RIGHTS
BROWSE_DETAIL_TAB_NOTES

BROWSE_DETAIL_TAB_REFERENCES


BROWSE_DETAIL_TAB_REFERENCED_BYS

BROWSE_DETAIL_GOTO_LIST

 

TEXT_STATS

  • TEXT_RECORD_STATS
    • TEXT_STATS_THIS_MONTH: 3
    • TEXT_STATS_TOTAL: 2417
  • TEXT_ONLINE_STATS
    • TEXT_ONLINE_STATS_TOTALONLINEVISITOR: 11
    • TEXT_ONLINE_STATS_TOTALONLINEUSER: 0
    • TEXT_STATS_TOTAL: 11

LINK_STATS