Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi

POLAT, EDİZ; GÜNEŞ, Turan

Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi

Turan GÜNEŞ, (Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Kırıkkale, Türkiye)

Ediz POLAT (Kırıkkale Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Kırıkkale, Türkiye)

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

7 1

Yıl: 2009 Cilt: 24 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 7 - 14 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi

Öz:

Yüz ifadeleri, insan ilişkilerinde anlam bütünlüğünün sağlanması için büyük rol oynayan, sözlü olmayan işaretlerdir. İnsanoğlu yüz ifadelerini kavramada herhangi bir zorluk çekmezken, bu durum makineler için geçerli olmayıp, halen güvenilir ifade tanıma sistemleri üzerinde araştırmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada, insanın içinde bulunabileceği 7 ifade durumunun (öfke, iğrenme, korku, mutluluk, ifadesizlik, üzüntü ve şaşkınlık) analizi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, her bir ifade için alınan sabit görüntülerin öznitelikleri Gabor filtreleri kullanılarak çıkartılmış ve farklı öznitelik seçme algoritmaları kullanılarak ifadeleri temsil eden en iyi öznitelik kümeleri oluşturulmuştur. Seçilen öznitelik kümelerinin çoklu SVM (Support Vector Machines-Destek Vektör Makineleri) sınıflandırıcıları üzerindeki etkileri incelenmiş ve sınıflandırma doğruluklarının kullanılan öznitelik seçme algoritmalarına göre nasıl değiştiği karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Çoklu sınıflandırma yapılması amacıyla SVM, One-Vs-One, One-Vs-Rest ve MC-SVM olmak üzere 3 farklı yaklaşım ile birlikte kullanılmıştır. Ayrıca öznitelik seçimi yapılmadan alınan sınıflandırma başarım sonuçları da incelendiğinde, öznitelik seçiminin sınıflandırma doğruluğunun artması yönünde genel olarak büyük etkisinin olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelime:

Feature selection in facial expression analysis and its effect on multi-SVM classifiers

Öz:

Facial expressions are non-verbal signs that play important role to provide complete meaning in human communication. While humans can easily comprehend the facial expressions, it is not valid for the computers, thus the researchers are still working on developing reliable facial expression recognition systems. In this research, the analysis of 7 different human facial expressions (anger, disgust, fear, happiness, neutral, sadness and surprise) is performed from human facial images. For this purpose, the features for every facial expression are extracted using Gabor filters. The feature sets that best represent the facial expressions are obtained using different feature selection algorithms. The effects of selected feature sets on the multi-class Support Vector Machine (SVM) classifiers are investigated and a comparative evaluation for classification results is given for each algorithm. For the multi-class classification, the SVM classifier is used with three different approaches including One-Vs-One, One-Vs-Rest and Multi-class SVM. It is also shown that classification rates are increased when the selected features are used.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Donato, G., Bartlett, M.S., Hager, J.C., Ekman, P. ve Sejnowski, T.J., “Classifying Facial Actions”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Cilt 21, No 10, 974-989, 1999.
2. Mehrabian, A., “Communication without Words”, Psychology Today, Cilt 2, No 4, 53-56, 1968.
3. Darwin, C., The Expression of the Emotions in Man and Animals, J. Murray, London, 1872.
4. Ekman, P. ve Friesen, W.V., “Constants Across Cultures in the Face and Emotion”, Journal of Personality and Social Psychology, Cilt 17, No 2, 124-129, 1971.
5. Chibelushi, C. C. ve Bourel, F., “Facial Expression Recognition: A Brief Tutorial Overview”, 2002.
6. Pantic, M. ve Rothkrantz, L.J.M., “Automatic Analysis of Facial Expressions: The State of Art”, IEEE Trans. on PAMI, Cilt 22, No 12, 1424-1445, 2000.
7. Kotsia, I. ve Pitas, I., “Real Time Facial Expression Recognition from Image Sequences using Support Vector Machines”, Visual Communications and Image Processing, China, 2005.
8. Otsuka, T. ve Ohya, J., “Spotting Segments Displaying Facial Expressions from Image Sequences Using HMM”, IEEE Proc. International Conf. on FG, Japan, 442-447, 1998.
9. Bartlett, M.S., Littlewort, G., Fasel, I., Susskind, J. ve Movellan, J., “Dynamics of Facial Expression Extracted Automatically from Video”, Image and Vision Computing, Cilt 24, No 6, 615-625, 2006.
10. http://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter
11. Jain, A. K., Duin, R. P. W. Ve Mao, J., “Statistical Pattern Recognition : A Review”, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Cilt 22, No 1, 4-37, 2000.
12. Kohavi, R. ve John, G., “Wrapper for feature subset selection”, Artificial Intelligence, Cilt 97, 273-324, 1997.
13. http://www.idiap.ch/~bengio/lectures/old/tex _feat_sel.pdf
14. Weston, J., Elisseeff, A., Bakır, G. ve Sinz, F., “The Spider”, http://www. kyb. tuebingen. mpg. de/bs/people/spider, 2004.
15. Weston, J., Elisseeff, A., Schölkopf, B. ve Tipping, M., “Use of the Zero-Norm with Linear Models and Kernel Methods”, Journal of Machine Learning Research, 3, 1439-1461, 2003.
16. Guyon, I., Weston, J., Barnhill, S. ve Vapnik, V., “Gene selection for cancer classification using support vector machines”, Machine Learning, 2001.
17. Zaffalon, M. ve Hutter, M., “Robust Feature Selection by Mutual Information Distributions”, Proceedings of the 18th International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 2002.
18. Kanade, T., Cohn, J. F. ve Tian, Y., “Comprehensive Database for Facial Expression Analysis”, 4th Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition, France, 46-53, 2000.
19. Burges, C. J. C., “A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition”, Data Mining and Knowledge Discovery, 1998.
20. Hsu, C. W., Chang, C.C. ve Lin, C. J., “A practical guide to support vector classification”, Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University, 2003.
21. Ben-Hur, A. ve Brutlag, D., “Sequence motifs: highly predictive features of protein function”, 2004.
22. Yeang, C.H., Ramaswamy, S., Tamayo, P., Mukherjee, S., Rifkin, R., Angelo, M., Reich, M., Lander, E., Mesirov, J. ve Golub, T., “Molecular classification of multiple tumor types”, In Proceedings, 11th international conference on intelligent systems for molecular biology, Cilt 17, suppl 1 of Bioinformatics, 316–322, 2001.
23. Rifkin, R. ve Klautau, A., “In defense of one-vs-all classification”, Journal of Machine Learning Research, 5, 101–141, 2004.

APA	GÜNEŞ T, POLAT E (2009). Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. , 7 - 14.
Chicago	GÜNEŞ Turan,POLAT EDİZ Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. (2009): 7 - 14.
MLA	GÜNEŞ Turan,POLAT EDİZ Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. , 2009, ss.7 - 14.
AMA	GÜNEŞ T,POLAT E Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. . 2009; 7 - 14.
Vancouver	GÜNEŞ T,POLAT E Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. . 2009; 7 - 14.
IEEE	GÜNEŞ T,POLAT E "Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi." , ss.7 - 14, 2009.
ISNAD	GÜNEŞ, Turan - POLAT, EDİZ. "Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi". (2009), 7-14.

APA	GÜNEŞ T, POLAT E (2009). Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 24(1), 7 - 14.
Chicago	GÜNEŞ Turan,POLAT EDİZ Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 24, no.1 (2009): 7 - 14.
MLA	GÜNEŞ Turan,POLAT EDİZ Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.24, no.1, 2009, ss.7 - 14.
AMA	GÜNEŞ T,POLAT E Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2009; 24(1): 7 - 14.
Vancouver	GÜNEŞ T,POLAT E Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2009; 24(1): 7 - 14.
IEEE	GÜNEŞ T,POLAT E "Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 24, ss.7 - 14, 2009.
ISNAD	GÜNEŞ, Turan - POLAT, EDİZ. "Yüz ifade analizinde öznitelik seçimi ve çoklu SVM sınıflandırıcılarına etkisi". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 24/1 (2009), 7-14.