In this article, image processing techniques to detect facial emotion expressions are examined. Studies done to detect facial expression are given in stages. The success of the convolutional neural networks (CNN) method in emotional expression has been investigated. A set of 981 CK + pictures containing human faces in 7 emotion categories was used. The success rates when using HOG, LBP, Wavelet feature of images and the original state of the images in the data set were compared.
Convolutional Neural Network (CNN) Histogram of gradients (HOG) Local Binary Pattern (LBP) Wavelet Transform Facial Emotion Expression Recognition CK+datasets
Bu makalede, yüzdeki duygu ifadelerini tespit etmek için imge işleme teknikleri incelenmiştir. Yüzdeki duygu ifadelerini tespit etmek için yapılan çalışmalar aşamalar halinde verilmiştir. Evrişimsel sinir ağları (CNN) yönteminin duygu ifadeleri tespitindeki başarısı ele alınmıştır. 7 duygu katogorisinde, insan yüzleri içeren 981adet imgeden oluşan CK+ imge seti kullanılmıştır. Veri setindeki imgelerin orijinal hali ve HOG, LBP ve İmgelerin dalgacık dönüşümü özniteliklerinin kullanıldığı durumlardaki başarı oranları karşılaştırılmıştır.
Evrişimsel sinir ağları gradyanların histogramı yerel iki örüntüler dalgacık dönüşümü yüz duygu ifadeleri tanımlama CK+ veriseti
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | July 31, 2021 |
Submission Date | January 10, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 4 Issue: 1 |