Facial expression recognition system

Abstract

Bu tezde bilgisayarlı görü alanı dahilinde yüz ifadeleri tanıma işlemiyapılmaktadır. Öncelikle, problem ve arka planı tanımlanmıştır. Daha sonra yüz ifadesitanımlayan sistemler incelenmiş ve gerekli özellikler gösterilmiştir. Yüz ifade analizisistemleri 3 adımdan oluşmaktadır: yüz tanıma, öznitelik çıkarma ve duyguyutanımlama. Her bir adımın literatürde nasıl uygulandığı gösterilmiştir.Son olarak, tezde yapılan system açıklanmıştır. Yüz tanımlamada Viola-Jones [1]ve Aktif Görünüm Modeli kullanılmıştır. Öznitelik çıkarırken; yerel ikili örüntüler,Gabor filtreleri, Öklid Uzaklığı kullanılmıştır. Bu öznitelikler; Destek VektörMakineleri?nin RBF kernel fonksiyonu, AdaBoost ve Rasgele Orman algoritmaları ilesınıflarndırılmışlardır. Cohn-Kanade [2] veritabanındaki duyguları gösteren pozlarkullanılmıştır. Sistem bu veritabanı üzerinde %81.45 başarı elde etmiştir.

This thesis describes the problem of facial expression recognition in the field ofcomputer vision. Firstly, background of the problem is presented. Then, the idea offacial expression recognition system is outlined and the requirements of such system arespecified. The facial expression recognition system consists of 3 stages: face detection,feature extraction and expression recognition. Methods proposed in literature arereviewed for each stage of the system.Finally, the design and implementation of our system are explained. The facedetection algorithm used in the system is based on work by Viola-Jones [1] and ActiveAppearance Model. The expressions are described by appearance features obtainedfrom texture encoded with Local Binary Patterns, Gabor Filter, Euclidian Distance. TheSupport Vector Machine with RBF kernel function, AdaBoost and Random Forest areused for classification. Databases that were used are: Cohn-Kanade Database [2] withposed emotions. The system was trained on database achieves accuracy of 81.45% forposed actions recognition.