Sıkıştırılmış algılama ve piramit işlemeye dayalı yüz ifade tanıma

Authors : Alaa ELEYAN, Abubakar ASHİR

Pages : 527-531

View : 10 | Download : 6

Publication Date : 2017-10-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Normal 0 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:`Normal Tablo`; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:``; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:`Calibri`,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:`Times New Roman`; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:TR;} Bu makalede, geliştirilmiş yüz ifadesi tanıma için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yeni yaklaşım sıkıştırma algılama teorisinden ve yüz ifadesi problemine çoklu çözünürlük yaklaşımından esinlenmektedir. Başlangıçta, her bir görüntü örneği farklı boyutlarda ve çözünürlüklerdeki piramitlerin istenilen seviyesine ayrıştırılmaktadır. Piramidin her seviyesinde, özellikler sıkıştırma algılama teorisine dayanan bir ölçüm matrisi kullanılarak ayrıştırılmaktadır. Bu ölçümlerin tamamı orijinal görüntü için bir özellik vektörü oluşturmak için bir araya getirilmektedir. Üç uzaklık ölçümü sınıflandırıcısı insert ignore into journalissuearticles values(Manhattan, Öklid, kosinüs); ve destek vektör makinesi kullanımından elde edilen sonuçlar, aynı veri tabanları ve ayarlarının kullanıldığı literatürdeki benzer algoritmaların çoğundan daha etkileyici ve iyidir.
Keywords : Yüz İfade tanıma, Sıkıştırma algılama, Görüntü piramidi