Farklı bakış açıları arası yüz ifadesi tanıma

Yüz ifadelerinin otomatik olarak tanınması, geniş kullanım alanlarına bağlı olarak oldukça populer bir araştırma konusudur. Var olan çalışmalar, bu problemin farklı türlerinde oldukça yüksek başarı oranları elde ettiler. Bu problemin, üzerinde daha az çalışılmış bir alanı da çoklu açılardan yüz ifadesi tanımadır. Farklı bakış açıları, farklı kişilerden kaynaklanan değişikliklerden dolayı zaten zor olan ifade tanıma problemini daha da zorlaştırır. Bu çalışmada, bir kişinin farklı bakış açılarından altı temel yüz ifadesini tanımak için bir yöntem öneriyoruz. Farklı bakış açılarından yüz ifadelerini, aralarındaki korelasyonun en yüksek olduğu ortak bir alt uzaya atmak için Kısmi En Az Kare Farkı yöntemini kullanıyoruz. Son zamanlarda, KEAKF yöntemi, bakış açısından bağımsız yüz tanıma problemi için başarılı bir şekilde kullanıldı. Eğitimde, bir insanın farklı açılardan yüz ifadeleri arasında bir ilişki kurulması yoluyla, aynı yöntemin, yüz ifadesi tanıma problemi için de başarılı bir şekilde kullanılabileceğini gösteriyoruz. Bu tür bir eğitim, kişisel farklardan bağımsız bir şekilde bakış açısı farklarını modeller. Yüz imgelerini önce hizalama adımından geçiririz, daha sonra hizalanmış yüzler üzerinde, gözler ve ağızdan yerel bloklar halinde öznitelikler çıkarırız. Öznitelik olarak, Gabor öznitelikleri ve piksel değerlerini kullandık. Ön yüz girdi bakış açısı olarak kullanıldığında, Gabor ve piksel değerlerinin yakın sonuçlar ürettiğini, ama diğer bakıç açısı ikilileri için Gabor özniteliklerinin daha iyi sonuçlar verdiğini deneylerimizde gösterdik. Ayrıca, kullanılan parametrelerin sonuçlar üzerindeki etkisini göstermek ve en iyi değerlerini bulmak için, parametrelerin detaylı analizlerini içeren deneyler yaptık.