İfade tanıma için yüz anatomisine dayalı öznitelikler

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0003-0298-0690
dc.authorid0000-0001-6282-6703
dc.contributor.authorBenli, Kristin Surpuhien_US
dc.contributor.authorEskil, Mustafa Taneren_US
dc.date.accessioned2015-11-24T13:04:21Z
dc.date.available2015-11-24T13:04:21Z
dc.date.issued2014-04-23
dc.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentIşık University, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineeringen_US
dc.description.abstractBu çalışmada yüz ifadesi tanıma için kas kuvvetlerine dayalı yeni öznitelikler öneriyoruz. Yüz üzerinde seçtiğimiz noktaların video üzerindeki hareketlerini izleyerek kas kuvvetlerini çözüyoruz. Yüz noktaları, ilk video çerçevesi üzerinde, kas kuvvet alanları üzerinde ilklendirilir. Bu noktalar optik akış algoritması ile izlenir. Noktaların devinimleri yüzün 3 boyutlu yönelimi ve yüz ifadesine dayalı bağıl devinimleri kestirmek için kullanılır. İnsan yüzünü yaylarla, artık-belirtilmiş doğrusal bir denklem sistemi olarak modelliyoruz. Bu sistemi yüz anatomisi kısıtı altında, kas kuvvetleri için çözüyoruz. Ardışık ileri seçim yaparak, temel yüz ifadeleri için en betimleyici kas kümesini belirliyoruz.en_US
dc.description.abstractIn this study we propose a set of anatomy based features for facial expression recognition. The muscle forces that constitute an expression are solved by tracking carefully selected facial feature points. These points are initialized in the muscular regions of influence on the first frame of the video. They are tracked using the optical flow algorithm. The displacements of facial feature points are used for estimation of 3 dimensional head orientation and deformations due to expressions. We model human face with springs as an over-determined and linear system of equations. This system is solved under the constraint of facial anatomy for muscular activities. We use sequential forward selection to determine the most descriptive set of features for classification of basic expressions.en_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.identifier.citationBenli, K. S. & Eskil, M. T. (2014). Anatomy based features for facial expression recognition. Paper presented at the 2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 172-175. doi:10.1109/SIU.2014.6830193en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2014.6830193
dc.identifier.endpage175
dc.identifier.isbn9781479948741
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.scopus2-s2.0-84903767595
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.startpage172
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/711
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2014.6830193
dc.identifier.wosWOS:000356351400023
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.indekslendigikaynakConference Proceedings Citation Index – Science (CPCI-S)en_US
dc.institutionauthorBenli, Kristin Surpuhien_US
dc.institutionauthorEskil, Mustafa Taneren_US
dc.institutionauthorid0000-0003-0298-0690
dc.institutionauthorid0000-0001-6282-6703
dc.language.isotren_US
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relation.journal2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectAnatomien_US
dc.subjectKas kuvvetien_US
dc.subjectÖzniteliken_US
dc.subjectYüz ifadesien_US
dc.subject3D Head deformationen_US
dc.subject3D Head orientationen_US
dc.subjectAnatomyen_US
dc.subjectAnatomy based featureen_US
dc.subjectBasic expression classificationen_US
dc.subjectComputational modelingen_US
dc.subjectComputer visionen_US
dc.subjectConferencesen_US
dc.subjectEmotion recognitionen_US
dc.subjectFaceen_US
dc.subjectFace recognitionen_US
dc.subjectFacial expression recognitionen_US
dc.subjectFacial feature pointen_US
dc.subjectFacial expression recognitionen_US
dc.subjectFacial expressionsen_US
dc.subjectFeatureen_US
dc.subjectGesture recognitionen_US
dc.subjectHuman computer interactionen_US
dc.subjectImage classificationen_US
dc.subjectLinear system of equationsen_US
dc.subjectLinear systemsen_US
dc.subjectModelsen_US
dc.subjectMuscle forceen_US
dc.subjectMusclesen_US
dc.subjectMuscular activityen_US
dc.subjectOptical flow algorithmen_US
dc.subjectRecognition FERen_US
dc.subjectSequential forward selectionen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.titleİfade tanıma için yüz anatomisine dayalı öznitelikleren_US
dc.title.alternativeAnatomy based Features for Facial Expression Recognitionen_US
dc.typeConference Objecten_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
711.pdf
Boyut:
1.53 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Publisher's Version
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Bildiri Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu