FACIAL EXPRESSION IDENTIFICATION USING TEXTURE AND SHAPE BASED FEATURES

thumbnail.default.placeholder
Date
2016-12-17
Authors
Gül, Nuray
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
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.
Description
DOKU VE ŞEKİL BAZLI ÖZELLİKLER KULLANARAK YÜZ İFADESİ TANIMLAMA
ÖZ: Son zamanlarda, yüz ifadesi tanıma sistemleri (YİT), insan-makine etkileşimi uygulamaları (İME) için önemli bir role sahip olmuştur. Mevcut olan birçok sistemde, bir his tanımlanırken ya tüm yüze ait özellikler ya da yüzün bazı bölgelerine ait özellikler birleştirilerek kullanılmıştır. Bu çalışma ise her duygu tanımlanırken sadece bir uygun bölgenin kullanılmasını önermektedir ve böylece bu bölgelerin ayrı ayrı hisler üzerindeki etkilerinin ne olduğunu göstermeyi amaçlamaktadır. Sunulan tasarımda, Şaşkın ve Mutlu hislerinin ağız bölgesinin şekil özellikleri kullanılarak, diğer taraftan Korku, Öfke ve İğrenme hislerinin göz bölgesinin doku özellikleri kullanılarak tanımlanması hedeflenmiştir. Bu sebeple Fourier Tanımlayıcıları (FT) ve Yerel İkili Örüntüler (YİÖ) özellik vectörleri olarak çıkarılmış ve bu özellikler Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sistem, genişletilmiş Cohn-Kanade Veritabanı (CK+) üzerinde eğitilmiş ve tüm sistem için yaklaşık %88,9 başarım oranı elde edilmiştir.
Keywords
electrical & electronics engineering
Citation