يقدم هذا البحث خوارزمية لتصميم نظام يقوم بتصنيف التعابير القياسية السبعة لوجه الإنسان (الخوف – الاشمئزاز – الحزن – التفاجؤ – الغضب – السعادة – التعبير الطبيعي) باستخدام بعض تقنيات معالجة الصورة، حيث يتم تصنيف تعبير الوجه الموجود في الصورة المدخلة للن
ظام بالاعتماد على استخلاص سمات المظهر من الوجه المعتبر و إدخالها إلى شبكة عصبونية لإتمام عملية التصنيف و ذلك باستخدام لغة البرمجة Matlab.
تم إنجاز العمل على مراحل متعددة و هي: (مرحلة تجميع الصور، مرحلة المعالجة المسبقة للصورة، مرحلة استخلاص السمات، مرحلة تدريب الشبكة العصبونية، مرحلة التصنيف و الاختبار). و قد تمكن نظامنا المعتبر من تحقيق أعلى نسبة تصنيف عند تعبير الغضب حيث وصلت 100% , بينما أدنى نسبة تصنيف كانت عند تعبير الحزن و هي 50%.
يهدف هذا البحثإلى تحسين أداء الواصف WLD من خلال استخدام مرشحات غيبر في عملية المعالجة الأولية و مقارنة أداء هذه النتائج مع أداء الواصف LBP المستخدم بشكل واسع في عمليات التعرف على تعابير الوجه, حيث تتم هذه المقارنة من أجل النظام الخبير SVM المستخدم بش
كل واسع أيضا في هذا المجال بالإضافة إلى نظامين خبيرين مقترحين هما CSD و MLP.
التعرف على تعابير الوجه
النماذج الثنائية المحلية
واصف ويبر المحلي
نماذج غير المحلية الثنائية
واصف ويبر-غيبر المحلي
مرشح غيبر
الشبكة العصبونية متعددة الطبقات
أداة الأشعة الداعمة
مسافة تشي التربيعية
FER-Facial Expression Recognition
LBP-Local Binary Pattern
WLD-Weber Local Descriptor
LGBP-Local Gabor Binary Pattern
WGLD-Weber Gabor Local Descriptor. Gabor filter
MLP-Multi Layer Perceptron
SVM- Support Vector Machine
CSD- Chi squared distance
المزيد..
يقدم هذا البحث خوارزمية لتصميم نظام يقوم بتصنيف التعبيرات القياسية السبعة لوجه الانسان: الخوف – الاشمئزاز - الحزن - التفاجؤ - الغضب - السعادة - التعبير الطبيعي. حيث يتم تصنيف تعبير الوجه الموجود في الصورة المدخلة للنظام بالاعتماد على استخلاص سمات ال
مظهر من الوجه المعتبر وادخالها إلى شبكة عصبونية لإتمام عملية التصنيف و ذلك باستخدام لغة البرمجة Matlab