Facial expression recognition based on geometric and optical flow features in colour image sequences

Niese, Robert; Al-Hamadi, Ayoub; Farag, Aly A.; Neumann, Heiko; Michaelis, Bernd

doi:10.1049/iet-cvi.2011.0064

Cited by 54 publications

(22 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Bu veri seti; karmaşık ve büyük boyutlardaki veri setlerinin sınıflandırılmasında oldukça hızlı ve iyi performansa sahip bir denetimli öğrenme algoritması olan DVM algoritması ile sınıflandırılmıştır. DVM kullanan benzer çalışmaların [56][57][58][59] yüksek doğrulukta sonuçlar verdiği görülmüştür.…”

Section: Tartişma (Discussion)unclassified

Bilgisayar Kullanıcılarına Yönelik Duygusal İfade Tespiti

Ayvaz¹,

Gürüler²

2017

Bilişim Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Özet-Bilgisayar kullanımının yaygınlaştığı günümüzde, insan-bilgisayar etkileşimi ile ilgili yenilikçi çalışmalar hız kazanmıştır. Bu yeniliklerden bir tanesi de bilgisayar kullanıcısı bireylerin duygusal durumlarının, makine ile öğrenilmesidir. Ofis ortamlarında bilgisayarla çalışan bireylerin duygu durumlarının tespit edilebilmesi, özellikle bu kişilerin moral durumu ile iş performansı ilişkisi hakkında anlamlı bilgiler sunabilir. Bu fikirden hareketle, bilgisayar kullanıcısının yüz ifadelerine dayalı anlık duygu tespiti gerçekleştiren prototip bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistem sırasıyla; yüz tespiti, yüz işaretçilerinin tespiti, yüz işaretçilerine dayalı özniteliklerden oluşan eğitim veri setinin oluşturulması ve kural-tabanlı sınıflandırıcı ile anlık duygusal durum tespitini gerçekleştirmektedir. Çalışmanın özgünlüğünü ifade eden özniteliklerin ayırt edici karakteristiğini anlamak amacıyla mevcut eğitim veri seti destek vektör makineleri ile durağan bir şekilde sınıflandırılmıştır. Sonuç olarak, sistemin başarımı 10-katlı çapraz doğrulama ile %96,1 olarak tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler-İnsan-bilgisayar etkileşimi, duygusal ifade tespiti, veri madenciliği The Detection of Emotional Expression towards Computer UsersAbstract-In these days, with the widespread use of computers, innovative studies in human-computer interaction have accelerated. One of these innovations is to learn one"s emotional states with the help of a machine. Ascertaining the emotional states of a person working in the office environment can present meaningful information about the correlation between his/her morale and work performance. Based on this idea, an emotion detection system has been developed as a prototype. This system initially performs face and facial landmark detections. Training data set is prepared using these landmarks and then rule-based classifier detects instant emotional states. The training data set has been classified statically with support vector machines to understand the distinctive characteristics of the attributes that express the originality of this study. As a result, the success of the system was detected 96.1% with 10-fold crossvalidation.

show abstract

Section: Tartişma (Discussion)unclassified

Bilgisayar Kullanıcılarına Yönelik Duygusal İfade Tespiti

Ayvaz¹,

Gürüler²

2017

Bilişim Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Optical flow techniques are commonly used for facial point tracking in facial expression analysis [20,21,22] and Lucas-Kanade (LK) tracker has been used to track the geometric features between 3-D facial points for facial expression recognition in colour image sequences [2].…”

Section: Pyramidal Implementation Of the Lucas-kanade Trackermentioning

confidence: 99%

Facial expression recognition from image sequences using twofold random forest classifier

Fan

Chen

et al. 2015

Neurocomputing

View full text Add to dashboard Cite

“…Geometrik özelliklerin ölçümü genellikle yüz bölgesinin analizine, özellikle de yüz bölgesindeki önemli noktaları bulunmasına ya da izlemesine bağlıdır ve literatürde bu konuda yapılan çeşitli çalışmalar vardır [64][65][66][67]. Yapılan çalışmalarda Aktif Şekil Modeli (ASM-Active Shape Model) [68,69] ve Optik Akış [70,71] en çok kullanılan yöntemlerdir.…”

Section: Yüz İfadelerine Ait öZelliklerin çıKarılması (Extraction Of unclassified

Yüz ifadelerinin otomatik analizi üzerine bir literatür çalışması

Bayrakdar¹,

Akgün²,

Yücedağ³

2015

SAUFenBilDer

View full text Add to dashboard Cite

ÖZYüz ifadeleri, duygulara kişilerarası iletişimde anlam bütünlüğü kazandıran evrensel işaretlerdir. Aynı zamanda yüz ifadelerindeki değişimler, duygu psikolojisinde en önemli ipuçları olarak kabul edilmektedir. Yüz ifade analizinin; insan davranışlarının analizi, insan-insan etkileşimi ve insan-bilgisayar etkileşimi gibi çok geniş bir uygulama yelpazesi vardır. İnsanlar yüz ifadelerini tanımada ve yorumlamada herhangi bir sorun yaşamazken bu işlem bilgisayarlarda zorlu bir problem olarak karşımıza çıkmaktadır. Fakat özellikle insan-bilgisayar etkileşiminde yaşanan gelişmelerle birlikte, insanlara ait duyguların bilgisayarlar tarafından anlaşılması elzem bir konu haline gelmiştir. Bunun yanında güvenlik, psikoloji, sağlık, robotik ve sanal gerçeklilik gibi birçok çalışma alanında da yüz ifadelerinin analizi ve tanıması giderek yaygınlaşmıştır. Bu nedenlerden dolayı, yüz ifadelerinin hızlı bir şekilde analiz edilmesi ve analiz edilen yüz ifadelerinin doğru olarak tanınması farklı uygulama alanlarında birçok yazılım sistemi için kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, yüz ifadelerinin tanıması ile ilgili literatürde yapılan çalışmalar incelenmiş ve yüz ifadelerinin analizinde kullanılan bazı yöntemlere yer verilmiştir.Anahtar Kelimeler: yüz ifade analizi, yüz ifadesi tanıma, görüntü işleme A survey on automatic analysis of facial expressions ABSTRACT Facial expressions are universal symbols of emotions that provide cohesion to interpersonal communication. At the same time, the changes in facial expressions are considered to be the most important hints in the psychology of emotion. Facial expression analysis has widespread range of application in areas such as analysis of human behaviors, human-human interaction and human-computer interaction. While humans do not have any difficulty for recognizing and interpreting facial expressions, it is challenging problem for the computers. However, especially with advances in human-computer interaction, understanding the human emotions by computer has become an indispensable issue. Furthermore, analysis and recognition of facial expressions has pervaded in various areas such as security, psychology, health, robotics and virtual reality. 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 study, the methods used in the analysis of facial expressions and the studies in the literature on emotion recognition were investigated.

show abstract

Facial expression recognition based on geometric and optical flow features in colour image sequences

Cited by 54 publications

References 13 publications

Bilgisayar Kullanıcılarına Yönelik Duygusal İfade Tespiti

Bilgisayar Kullanıcılarına Yönelik Duygusal İfade Tespiti

Facial expression recognition from image sequences using twofold random forest classifier

Yüz ifadelerinin otomatik analizi üzerine bir literatür çalışması

Contact Info

Product

Resources

About