ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تصنيف تعابير الوجه باستخدام متحكم ضبابي عصبوني

Face Expression Classification Using Neuro-Fuzzy Controller

2190   0   74   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2014
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية و مراحل تصميم متحكم ضبابي عصبوني, يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل إلى أي من تعابير الوجه الأربعة التالية و هي الفرح, الحزن, الغضب, و الخوف, و ذلك وفقا للنقاط المميزة في الوجه FCP المأخوذة من نصف الوجه, و المتعلقة بالعناصر الثلاث العين و الحاجب و نصف الفم, خلافا للدراسات المعهودة في هذا المجال الذي تعتمد على الوجه بالكامل.


ملخص البحث
يهدف هذا البحث إلى تسليط الضوء على آلية ومراحل تصميم متحكم ضبابي عصبوني يقوم بتصنيف تعابير الوجه إلى أربعة تعابير رئيسية: الفرح، الحزن، الغضب، والخوف. يعتمد النظام على نقاط مميزة في نصف الوجه تشمل العين، الحاجب، ونصف الفم، بدلاً من تحليل الوجه بالكامل كما هو شائع في الدراسات التقليدية. تم تدريب الشبكة العصبونية باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي، وأظهرت النتائج التجريبية دقة تصل إلى 90% في تمييز التعابير الأربعة الأساسية. تم استخدام صور لأشخاص من أعمار وأعراق مختلفة لتدريب النظام واختباره. يتألف النظام من عدة مراحل تشمل معالجة الصورة، استخلاص الصفات، تحديد المجموعات الضبابية، بناء المولد الضبابي، تحديد قواعد الاستدلال، وبناء المخمد الضبابي. تم اختيار طريقة Sugeno لتصميم المتحكم الضبابي العصبوني، وأظهرت النتائج أن النظام قادر على تحقيق دقة جيدة في تصنيف تعابير الوجه بناءً على تحليل نصف الوجه فقط.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: يعد هذا البحث خطوة مهمة في مجال تمييز تعابير الوجه باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، الاعتماد على نصف الوجه فقط قد يؤدي إلى فقدان بعض المعلومات الهامة التي يمكن أن تكون موجودة في النصف الآخر من الوجه. ثانياً، على الرغم من أن دقة النظام تصل إلى 90%، إلا أن هناك مجالاً لتحسين هذه النسبة من خلال استخدام تقنيات تعلم أعمق أو دمج المزيد من البيانات المتنوعة. ثالثاً، لم يتم التطرق إلى كيفية تعامل النظام مع تعابير الوجه المعقدة أو المختلطة التي قد تحتوي على أكثر من تعبير واحد في نفس الوقت. أخيراً، يمكن تحسين الدراسة من خلال إجراء اختبارات على مجموعة أكبر من البيانات للتحقق من فعالية النظام في بيئات مختلفة وظروف إضاءة متنوعة.
أسئلة حول البحث
  1. ما هي التعابير الأربعة التي يقوم النظام بتصنيفها؟

    النظام يقوم بتصنيف تعابير الوجه إلى أربعة تعابير رئيسية: الفرح، الحزن، الغضب، والخوف.

  2. ما هي النقاط المميزة التي يعتمد عليها النظام في تصنيف تعابير الوجه؟

    يعتمد النظام على نقاط مميزة في نصف الوجه تشمل العين، الحاجب، ونصف الفم.

  3. ما هي دقة النظام في تمييز تعابير الوجه الأربعة الأساسية؟

    أظهرت النتائج التجريبية أن دقة النظام تصل إلى 90% في تمييز التعابير الأربعة الأساسية.

  4. ما هي الطريقة المستخدمة في تصميم المتحكم الضبابي العصبوني؟

    تم استخدام طريقة Sugeno لتصميم المتحكم الضبابي العصبوني.


المراجع المستخدمة
RASOULZADEH M, 2012- Facial Expression recognition using Fuzzy Inference System. International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT) Volume 1, Issue 4, April 2012
EKMAN P, FRIESEN W, 1971- Constants across cultures in the face and emotion. Personality Social Psychol. 17 (2) pp.124– 129
EKMAN P, FRIESEN W, 1978- Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement. Consulting Psychologists Press, Palo Alto
قيم البحث

اقرأ أيضاً

الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية ومراحل عمل نظام خبير , يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل الى أي من تعابير الوجه الستة النموذجية وهي الغضب , الاشمئزاز , الخوف , السعادة , الحزن , الدهشة بالإضافة إلى الحالة الطبيعية . وذلك بتطبيق خوارزمية تحليل ال مكونات الأساسية PCA- principal component analysis , والمتعلقة بالعناصر الثلاث العين والحاجب والفم , خلافا للدراسات المعهودة في هذا المجال التي تعتمد على الوجه بالكامل. هذه القيم الناتجة تستخدم في تحديد شعاع صفات الوجه كقيم لدخل الشبكة العصبونية , ويتم تدريب الشبكة العصبونية باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي . علما أن الوجوه المستخدمة تعود لأشخاص من أعمار وعروق مختلفة .
تم في هذه الدراسة تصميم متحكم عصبوني ضبابي متكيف (ANFIS) و مقارنة أداءه مع أداء المتحكم المقترح و مع استجابة النموذج الرياضي للمركبة بدون وجود متحكم (حلقة مفتوحة) و بوجود اضطرابات دخل مختلفة.
يعرض هذا البحث طريقة مقترحة لتصميم نموذج متحكم إشرافي ضبابي للمتحكم التناسبي التكاملي التفاضلي (PID: Proportional, Integral, Differential) من خلال شبكات بتري الضبابية المنطقية، و تتميز الطريقة بإظهار قيمة التضبيب لكل خاصية من خاصيات تابع الانتماء الممثل لكل مدخل من مداخل المتحكم الإشرافي الضبابي و تحديد العدد الإجمالي للقواعد المطلوبة في تصميم المتحكم قبل البدء بإدخال القواعد المناسبة في مرحمة تصميم القواعد و تحديد القيمة الرقمية لمدخلي القاعدة التي تم تفعيلها و تجميع المتغيرات التي لها نفس الخاصية و اظهار القيمة الرقمية لكل منها برمجياً و تحديد قيمة فك الضبابية باستخدام طرق فك الضبابية.
تم في هذا البحث التعرف على الطائرة المسيرة UAV كجملة غير خطيّة و تمّ تحصيل نموذج محاكي لهذه الجملة باستخدام إصدارات AiroSim. في المرحلة الأولى أجري تقريب النموذج غير الخطي للطائرة بنموذج خطي عند نقطة طيران معيّنة (نقطة توازن)، و تم تصميم متحكم تقليدي بالقنالين الطولي و العرضي باستخدام النموذج الخطي. في المرحلة التالية طبقنا المتحكّم التقليدي السابق على النموذج غير الخطي عند نقطة العمل السابقة نفسيها، و من ثمّ تم تعزيز المتحكم التقليدي المصمم بإدخال شبكة عصبونية إلى الجملة تقوم بعملية تعويض الخطأ الناتج عن تقريب النموذج غير الخطي بنموذج خطي.
مع دخولنا عصر الذكاء الصنعي فإن الحاجة لتجهيزات منزلية ذكية أضحى أمرا في غاية الأهمية لما يمكن ان تقدمه هذه التجهيزات من توفير الطاقة الكهربائية والموارد المائية التي تعتبر كنوزا على البشرية المحافظة عليها. بالاضافة لمساهمة هذه التجهيزات في حماية الب يئة. لذلك تم في بحثنا بناء غسالة اتوماتيكية تقوم بعملية الغسل بالاعتماد على حالة المابس ونوعيتها ودرجة اتساخها دون الأعتمار على برنامج محجج مسبقا. ولإنجاز هذه الغسالة الذكية قمنا بكتابة كود برمجي لمتحكم ضبابي من النمط الثاني, باستخدام لغة البرمجة بايثون حيث استقبل هذا المتحكم أربعة مداخل: الدخل الأول (لون الملابس), وتم الحصول عليه بالتقاط صورة للملابس المطلوب غسلها بوساطة كاميرا بدقة ٨ ميغابكسل وتم تحليلها باستخدام مكتبة OpenCV والدخل الثاني نوع الملابس وتم تحديده بالاعتماد على خوارزمية تمييز الأنماط المحلية Local Binary Pattern وهي خوارزمية لمعالجة الصورة الرقمية تستخدم بشكل واسع لتمييز الاشكال التي تتبع نمط وبنية محددة, والدخل الثالث درجة الاتساخ والدخل الرابع وزن الغسيل.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا