Akıllı sistemlerle yüz ifadesi tanıma ve sistem otomasyonu

Yüz ifadeleri, bir duygu ve düşüncenin kaş, göz, ağız ve yüz hareketleriyle anlatılmasıdır. İnsanlar bu ifadeleri anlamada herhangi bir problem yaşamaz. Yalnız bu işlemi bilgisayara yaptırmak oldukça zor bir süreçtir. Bu tez çalışmasında, altı temel yüz ifadesi olan şaşırma, korkma, iğrenme, mutluluk, öfke ve üzüntü ifadelerinin tanılanması gerçekleştirilmiştir. Yüz ifadesi tanılama işleminin ilk basamağı görüntü içerisindeki yüz bölgesini bulmaktır. Bu işlem için ten rengi tabanlı yüz bulma yöntemi kullanılmıştır. Görüntüdeki yüz bölgesi tespit edildikten sonra yüze ait organların konumlarını belirlemek için yatay ve dikey histogram eşitleme metodu kullanılmıştır. Daha sonra, tespit edilen yüz bölgesindeki organların biçimlerini tanımlayan 66 tane özellik noktasından meydana gelen şablon yüz bölgesine yerleştirilmiştir. Yüz ifadelerinin oluşumunda yüzdeki organların değişimi bu noktalar yardımı ile takip edilmektedir. Her bir yüz ifadesi için altmışaltı noktadan oluşan şablonlar oluşturulmuştur. Bu şablonların hangisinin yüz ifadesine daha uygun olduğunun belirlenmesinde ve özellik noktalarının yüz ayrıtlarına taşınmasında aktif şekil modelleri yöntemi kullanılmıştır. Yüz ifadesi tanılama işlemi gerçek zamanlı yapılabilmesi ve/veya sürecin hızlandırılması için veri kümesinin kayıpsız veya olabildiğince az kayıpla küçültülmesi gerekir. Bu amacı gerçekleştirmek için temel bileşenler analizi yöntemi kullanılmıştır. İşlenecek veri boyutunun azaltılmasından sonra, yüz ifadesi sınıflandırması için akıllı sistem olan Saklı Markov Modeli kullanılmıştır.