Yapay sinir ağlarıyla yüz mimiklerinin tanınması
Mimic recognition using neural networks
Yazar: MELİH YASAV
Danışman: PROF. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yüz = Face ; Yüz asimetrisi = Facial asymmetry ; Yüz görüntüsü = Face image

Özet:
Günümüzde görüntü işleme araştırmaların yoğunlaştığı bir çalışma alanı haline gelmiştir. Bu çalışmada, iletişim yetenekleri kısıtlı, engelli veya hasta kişilerin temel ihtiyaçlarının, yüz mimiklerinin bilgisayar yardımıyla değerlendirilerek sağlanması amaçlanmıştır.Bu tez yapı itibariyle iki ana aşamada ele alınabilir. İlk aşamasında mevcut yüz görüntülerinden göz ve dudakların durumlarını tespit etmek için belirleyici özellikler elde edilmiştir. İkinci aşamasında ise oluşturulmuş bu özellik kümesi sinir ağları kullanılarak değerlendirilmiştir.Gözlerin ve dudakların durumlarına göre 12 yüz hareketi belirlenmiş ve bir kişiye ait her hareket için yaklaşık 27'şer olmak üzere toplam 322 görüntü ile bir veri kümesi kurulmuştur. Bu veri kümesindeki 211 görüntü sinir ağını eğitmede, 111 görüntü ise test etmede kullanılmıştır.Ağ üzerindeki denemeler, Matlab 7.0 Neural Networks Toolbox ve Neuro Solutions 5 programları kullanılarak yapılmıştır. Yapay sinir ağı olarak Çok Katmanlı Algılayıcı Ağlar, Radyal Temelli Fonksiyon Ağları ve Konik Kesit Fonksiyonlu Sinir Ağları kullanılmış ve bu ağların başarıları karşılaştırılmıştır.Özellik kümelerinin sinir ağlarıyla eğitimi sırasında farklı veri normalizasyon yöntemleri kullanılarak ağın eğitim ve test başarısı arttırılmıştır. ÇKA ağlarının, KKFSA ağlarına göre daha az sayıda adımda eğitilebildiği görülmüş, fakat KKFSA ağlarıyla daha yüksek sınıflama başarı oranları elde edilebildiği bulunmuştur.

Abstract:
Image processing is one of the research areas that receives much attention from the researchers today. This thesis is done to evaluate human facial mimics by computer in order to help disabled people who have limited communicative abilities.This thesis can be divided into two main sections. In the first part of the thesis, features that would help us to classify facial mimics are extracted from the facial images. Second section demonstrates evaluating this feature matrix by using Artificial Neural Networks.12 facial gestures are designated according to the status of eyes and lips. 322 photos are taken from one person with approximately 27 photos for each set of mimics. Feature vectors extracted from these photos are kept in a database. 211 feature vectors are used to train the Neural Networks and the remaining 111 feature vectors are used for testing the Neural Networks.Neural Network simulations are performed by using Matlab 7.0 Neural Networks toolbox and Neuro Solutions 5 software. Multilayer Perceptron, Radial Basis Function Networks and Conic Section Function Neural Networks are used to evaluate the feature matrix and the success rates for these networks are compared.Different data normalization procedures are applied to the feature matrix in order to increase training and test success of the neural networks. It is noticed that MLP is trained in less epochs than CSFNN, however CSFNN reaches higher classification success rates.