OpenCV ile Yüz İfadesi Tanımlama


Keywords:
OpenCV, Yüz ifadesi tanımlama, PythonAbstract
Bu çalışmada, OpenCV ile yüz ifadelerinin doğru sınıflandırılması için gerekli yüz tespit süreçleri incelenmiş ve uygulamalı analiz yapılmıştır. Algoritmalar, yüz ifadelerini analiz etmek için kritik önem taşır. Yüz ifade analizi, aksesuarlar ve kişisel özellikler gibi faktörlerle karmaşıklaşır; bu nedenle, analiz süreci yüzün doğru belirlenmesi, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırmayı içerir. Facial Emotion Recognition (FER), teknolojinin ilerlemesiyle makinelerin yüz ifadeleri üzerinden insan duygularını tanıma kabiliyetidir. Yüz tespiti ve ifade tanımanın doğruluğu incelenmiştir. Sonuç olarak, derin öğrenme ve Haar cascade gibi yöntemler, yüz tespiti ve duygusal ifade sınıflandırmasında kullanılarak, kalabalık alanlarda anormal davranışların tespitinde uygulama potansiyeline sahip olduğu tespit edilmiştir. Bu tarz araştırmalar, toplumsal güvenliğin artırılmasına katkı sağlamaktadır.
Downloads
References
Kaur P, Krishan K, Sharma SK, Kanchan T (2020) Facial-recognition algorithms: A literature review. Med Sci Law 60:131–139
Iqtait M, Mohamad FS, Mamat M (2018) Feature extraction for face recognition via Active Shape Model (ASM) and Active Appearance Model (AAM). IOP Conf Ser: Mater Sci Eng 332:012032
Barman A, Dutta P (2021) Facial expression recognition using distance and shape signature features. Pattern Recognition Letters 145:254–261
Dominguez-Catena I, Paternain D, Galar M (2023) Gender Stereotyping Impact in Facial Expression Recognition. In: Koprinska I, Mignone P, Guidotti R, et al (eds) Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Springer Nature Switzerland, Cham, pp 9–22
PSVS Sridhar, Premkumar Chithaluru, Sunil Kumar, Omar Cheikhrouhou, Habib Hamam (2023) An Enhanced Haar Cascade Face Detection Schema for Gender Recognition. International Conference on Software and Computer Applications. https://doi.org/10.1109/icsca57840.2023.10087742
Viola P, Jones M (2001) Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. In: Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2001. p I–I
Ghimire D, Lee J, Li Z-N, Jeong S (2017) Recognition of facial expressions based on salient geometric features and support vector machines. Multimed Tools Appl 76:7921–7946