Video dosyaları üzerinde yüz ifade analizi için hızlandırılmış bir yaklaşım
Öz
Yüz
ifadelerinin otomatik olarak analiz edilmesi ve sınıflandırılması;
insan-bilgisayar etkileşimi, bilgisayarlı görme ve görüntü işleme gibi birçok
alanda çalışılan zorlu bir problemdir. Son zamanlarda özellikle
insan-bilgisayar etkileşiminde yaşanan gelişmelerle birlikte, insanlara ait
duyguların bilgisayarlar tarafından anlaşılması elzem bir konu haline
gelmiştir. Bunun yanında psikoloji, güvenlik, sağlık, oyun ve robotik gibi
birçok çalışma alanında da yüz ifadelerinin analizine duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır.
Bu nedenlerden dolayı, yüz ifadelerinin hızlı ve doğru bir şekilde analiz
edilmesi farklı uygulama alanlarında birçok yazılım sistemi için kritik bir rol
oynamaktadır. Bu çalışmada, video dosyalarının hızlandırılmış yüz ifade analizi
için bir yaklaşım önerilmiştir. Yüz ifadeleri mutluluk, normal, şaşkınlık ve
üzüntü olmak üzere dört sınıfta ele alınmıştır. Analiz edilen toplam video kare
sayısı azaltılarak ve paralel iş parçacıkları kullanılarak hızlandırılan ifade
analizinin çok-çekirdekli bilgisayar üzerinde başarım değerlendirmesi
sunulmuştur. Deneysel sonuçlar Hyper
Threading teknolojisine sahip dört-çekirdekli işlemci
kullanılarak elde edilmiştir. İşlemci üzerinde 2 iş parçacığı ile yaklaşık 1.8
kat, 4 iş parçacığı ile ise yaklaşık 2.9 kat hızlandırma elde edilirken; 8 iş
parçacığı ile hızlandırma oranı yaklaşık olarak 3.5 kata çıkarılmıştır. Ayrıca
istatiksel analiz sonuçları üzerinde hata analizi yapılarak, hatalı olduğu
tespit edilen görüntü karelerine ait sonuçlar düzeltilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Mehriban A. “Communication without words”. Psychology Today, 2(4), 53-56, 1968.
- Suwa M, Sugie N, Fujimora K. “A preliminary note on pattern recognition of human emotional expression”. 4th International Joint Conference on Pattern Recognition, Kyoto, Japan, 7-10 November 1978.
- Murtaza M, Sharif M, Raza M, Shah JH. “Analysis of face recognition under varying facial expression: a survey”. The International Arab Journal of Information Technology, 10(4), 378-388, 2013.
- Yang MH, Kriegman DJ, Ahuja N. “Detecting faces in images: a survey”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(1), 34-58, 2002.
- Tian YL, Kanade T, Cohn JF. Facial Expression Analysis. Editors: Li SZ, Jain AK. Handbook of Face Recognition, East Lansing, Michigan, USA, Springer, 2005.
- Ekman P, Friesen WV. “Constants across cultures in the face and emotion”. Journal of Personality and Social Psychology, 17(2), 124-129, 1971.
- Ekman P. “Universals and cultural differences in facial expressions of emotion”. Nebraska Symposium on Motivation, Nebraska, USA, 1972.
- Akgun D. “A Practical parallel implementation for TDLMS image filter on multi-core processor”. Journal of Real-Time Image Processing, 13(2), 249-260, 2017.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
20 Ekim 2017
Gönderilme Tarihi
20 Ekim 2017
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2017 Cilt: 23 Sayı: 5