Video üzerinde yüz ifadelerinin hızlandırılmış istatiksel analizi için yeni bir algoritma

Abstract

Yüz ifadeleri, duygulara kişilerarası iletişimde anlam bütünlüğü kazandıran evrensel işaretlerdir. Yüz ifade analizinin; insan davranışlarının analizi, insan-insan etkileşimi ve insan-bilgisayar etkileşimi gibi çok geniş bir uygulama yelpazesi vardır. Son zamanlarda özellikle insan-bilgisayar etkileşiminde yaşanan gelişmelerle birlikte, insanlara ait duyguların bilgisayarlar tarafından anlaşılması elzem bir konu haline gelmiştir. Bunun yanında psikoloji, eğitim, güvenlik, sağlık, oyun ve robotik gibi birçok çalışma alanında da yüz ifadelerinin analizine duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu nedenlerden dolayı, yüz ifadelerinin hızlı ve doğru bir şekilde analiz edilmesi farklı uygulama alanlarında birçok yazılım sistemi için kritik bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışmasında, kübik Bezier eğrileri kullanılarak gerçekleştirilen video tabanlı yüz ifade analizinin hızlandırılması için yeni bir algoritma önerilmiştir. Analiz edilen toplam frame sayısı azaltılarak, paralel iş parçacıkları ile hızlandırılan ifade analizinin çok-çekirdekli bilgisayar üzerinde başarım değerlendirmesi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca istatiksel analiz sonuçları üzerinde hata analizi yapılarak hatalı olduğu tespit edilen framelere ait sonuçlar düzeltilmiştir.

Facial expressions are universal symbols of emotions that provide cohesion to interpersonal communication. Facial expression analysis has widespread range of application in areas such as analysis of human behaviors, human-human interaction and human-computer interaction. Lately, especially due to developments in human-computer interaction, the understanding of human emotions by computer has become an indispensable issue. Besides, analysis and recognition of facial expressions has prevailed in various areas such as security, psychology, education, health, entertainment, and robotics. For these reasons, the analyzing of facial expressions quickly and the recognition of facial expressions correctly according to the analyzed facial expressions play a critical role for many software systems in different applications. In this thesis, a new algorithm is proposed for the acceleration of video-based facial expression analysis that is performed using cubic Bezier curves. By reducing the total number of analyzed frames, performance evaluation of the expression analysis accelerated with parallel thread on multi-core computer was performed. Additionally, the results of frames which were found to be incorrect were fixed by performing error analysis on the results of statistical analysis.