İNSAN YÜZ İMGELERİNDEN YÜZ İFADESİ TANIMA - ŞAKAR, MEHMET (Fırat Üniveristesi, 2011)
Yüz ifadeleri, insanlar arası iletişimde anlam bütünlüğünün sağlanması için büyük rol oynayan, sözlü olmayan işaretlerdir. İnsanoğlu yüz ifadelerini kavramada herhangi bir zorluk çekmezken, bu durum makineler için geçerli olmayıp, halen güvenilir ifade tanıma sistemleri üzerinde çeşitli araştırmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada, insanın içinde bulunabileceği 6 ifade durumunun (öfke, iğrenme, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık) analizi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, her bir ifade için alınan görüntülerin öznitelikleri, Gabor, LoG(Laplacian of Gaussians), DoG (Difference of Gaussians) ve geliştirişmiş adaptif Gabor-LoG(Laplacian of Gaussians) kullanılarak çıkartılmıştır. Temel Bileşenler Analiz yöntemi ile boyut indirgenip işlem yapılmış ve Öklid uzaklık hesabı yapılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Kullanılan yöntemlerin ifade sınıflandırılması üzerindeki etkileri incelenerek karşılaştırma yapılmıştır. Uygulama sonuçları %90 üzerinde bir doğruluk elde edilmiştir.

Facial expressions are non-verbal signs that play important role to provide complete meaning in human communication. While humans can easily comprehend the facial expressions, it is not valid for the computers, thus the researchers are still working on developing reliable facial expression recognition systems. In this research, the analysis of 6 different human facial expressions (anger, disgust, fear, happiness, sadness and surprise) is performed from human facial images. For this purpose, the features for every facial expression are extracted using the Gabor, LoG(Laplacian of Gaussians), DoG (Difference of Gaussians) and adaptive Laplacian of Gaussians (LoG) filter. Dimension has been reduced to by Principal Component Analysis method and the classification process is made by Euclidean distance calculation. A detailed comparison is made to analyze the effect of the methods and techniques used for expression classification. The application results have been obtained over 90% accuracy.
Facial expression reconition from human face images
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol