Face expression recognition by using combined local binary patterns and local phase quantization
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Face expressions have a significant role in the interactions among the people and they are primary means of conveying the social information. Automatic perception of face expression by computer software provides solution for the necessities in several application areas. The primer areas where there is a need for face expression recognition are:safety, health, education etc. Generally, face expression recognition systems consist of face detection, extracting of features, and classifying emotion steps. Establishing a powerfull system of recognition of facial expression producing reliable results, distinguishing characteristics of face must be extracted from related parts of face. Therefore, feature extraction method has a great importance. In this thesis, Local Binary Patterns (LBP) and Local Phase Quantization (LPQ) methods which provide prominent facial features extracting are used together as feature extraction methods. Also, it is aimed to increase the classification success rate by benefiting from the complementary features of these two methods. With this thesis, it is aimed to find an answer to the question that `Does combining LBP and LPQ contribute to success rate of classification of face expressions?`. As result of experiments conducted, the success rate of classification has contributed by using combined LBP and LPQ methods. This success rate is found 88%. Yüz ifadeleri insanlar arası etkileĢimde önemli rol oynamaktadır ve sosyal bir bilgiyi iletmenin birincil yoludur. Yüz ifadelerinin bilgisayar yazılımları tarafından otomatik olarak algılanması birçok uygulama alanında önemli bir ihtiyaça yanıt vermektedir. Yüz ifadelerinin tanınmasına ihtiyaç duyulan alanlar baĢlıca: güvenlik, sağlık, eğitim vb. dir. Genellikle bu sistemler yüz bulma, özellik çıkarımı ve ifadenin sınıflandırılması adımlarından oluşmaktadır. Güvenilir sonuçlar üreten güçlü bir yüz ifadesi tanıma sisteminin oluşturulabilmesi için yüzün ayırt edici özellikleri ilgili yüz bölgelerinden çıkarılması gerekmektedir. Bu yüzden,özellik çıkarma metodu büyük öneme sahiptir. Bu tezdeayırt edici yüz özelliklerinin çıkarılmasını sağlayan Yerel ikili Örüntüler ve Yerel Faz Kuantalama metotları özellik çıkarma metotları olarak bir arada kullanılmıştır. Bu iki yöntemin birbirini tamamlayıcı özelliklerinden faydalanılarak sınıflandırma başarım oranının artırılması amaçlanmıştır.Bu tez ile amaçlanan `Yerel ikili örüntüler ve yerel faz kuantalama yöntemlerinin birlikte kullanılması yüz ifadelerinin sınıflandırılmasındaki başarım oranına katkı sağlar mı?` sorusunu cevaplamaktır.Yapılan denemeler sonucunda, Yerel Ġkili Örüntüler ve Yerel Faz Kuantalama metotlarının bir arada kullanılması sınıflandırma başarım oranına katkı sağlamıştır. Bu başarım oranı %88 bulunmuştur.
Collections