Facial Expression Classification with Haar Features,Geometric Features and Cubic Bezier Curves

Abstract

Yüz ifadeleri insanlar arası etkileşimde sözsüz iletişim kanallarıdır. Bilgisayarla insanın yüz ifadesine dayalı duyguları tanıma ilginç ve zor bir problemdir. Bu çalışmada resimlerdeki yüz ifadelerinden gülümseme, şaşkınlık, üzgünlük, korkma, iğrenme, kızgın ve nötr gibi farklı duygular tespit edilmeye çalışılmıştır. Uygulamada yüz yerinin bulunmasında AdaBoost algoritmasını kullanan Viola-Jones yüz detektöründen yararlanılmıştır. Gözlerin ve ağzın bulunmasında haar filtreleri kullanılmıştır. Ağız ve gözlerin hatalı tespit edildiği durumlarda, yüzdeki geometrik oranlarından faydalanılmıştır. Duygu tespitinde Kübik Bézier eğrileri kullanılmıştır. Eğitim ve test için FEEDTUM yüz ifadesi veritabanından yararlanılmıştır. Çalışma için belirlenen yedi farklı duygunun, tanıma başarı oranları %97 ile %60 arasında değişmektedir.

Facial expressions are nonverbal communication channels to interact with other people. Computer recognition of human emotions based on facial expression is an interesting and difficult problem. In this study, images were analyzed based on facial expressions and tried to identify different emotions, such as smile, surprise, sadness, fear, disgust, anger and neutral. In practice, it was used Viola-Jones face detector used AdaBoost algorithm for finding the location of the face. Haar filters were used in finding the eyes and mouth. In cases where erroneous detection of the mouth and eyes, facial geometric ratios were used. Cubic Bézier curves were used in determining emotion. FEEDTUM facial expression database were used for training and testing. The seven different emotions used for the study, the recognition success rates ranged from 97% to 60%.