Yapay sinir ağlarıyla yüz mimiklerinin tanınması

Abstract

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.