دراسة خوارزميات النسيج المستخدمة للتعرف على تعابير الوجه

العناوين الأخرى

Study of texture algorithms used in Facial Expression Recognition

المؤلفون المشاركون

آلاء حاج نجيب
ناصر ناصر

المصدر

مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية : مجلة علمية محكمة دورية

الناشر

جامعة دمشق

تاريخ النشر

2022-12-31

دولة النشر

سوريا

عدد الصفحات

10

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا التعليم

الملخص العربي

تعابير الوجه هي التغيرات التي تحصل في الوجه نتيجة حالة الشخص الداخلية او نواياه أو نتيجة التواصل الاجتماعي، و تأتي أهميتها كونها شكل من اشكال التواصل الغير لفظي.

مع ازدياد الاهتمام بمجال دراسة تعابير الوجه في السنوات الأخيرة، تم تطوير العديد من الأنظمة لتمييز التعابير من صور الوجه، يتكون أي نظام من ثلاث مراحل أساسية تبدأ بتحديد الوجه، ثم استخلاص السمات وبعدها مرحلة التصنيف، تعتمد دقة التمييز لهذه الأنظمة بشكل اساسي على قوة خوارزمية استخراج السمات لذلك يدرس هذا البحث مجموعة من خوارزميات استخراج السمات عن طريق النسيج ويقارن نتائجهم باستخدام نفس شروط التجربة، أيضا يقترح تعديل لبعض هذه الخوارزميات بهدف دراسة أثر هذه التعديلات على دقة التمييز للخوارزمية تحت نفس شروط التطبيق.

كما تم دراسة أثر معالجة الضجيج باعتباره أحد أبرز المشاكل الموجودة في الصور، و للتحقق من النتائج تمت المقارنة على قاعدتي بيانات تستخدمان بشكل قياسي لتمييز التعابير و باستخدام تقسيمات مختلفة للصور و ذلك بالاعتماد على لغة Matlab و تبين أن الخوارزميات التي تم تعديلها أعطت نتائج أفضل من الخوارزميات الأساسية على كل من قاعدتي البيانات وبالتالي قادرة على التعبير عن نسيج الصورة بشكل فعال.

كما أظهرت النتائج ان هناك العديد من العوامل التي تؤثر على دقة التمييز كاختيار قاعدة البيانات، كيفية تقسيم الصورة، خصائص خوارزمية استخراج السمات و عمليات المعالجة المسبقة كمعالجة الضجيج.

الملخص الإنجليزي

Facial expressions are the changes that appear on the face according to one's inner emotional states, aims, or social communications, they are a form of non-verbal communication.

Interest in facial expression recognition has grown in recent years, and many systems have been developed to classify expressions from facial images.

Any expression recognition system consists of three steps.

The first one is face acquisition, then feature extraction, and finally classification.

The classification accuracy depends primarily on the feature extraction step.

Therefore, this research studies many texture feature extraction descriptors and compares their results under the same conditions, moreover, it proposes modifications for some of these descriptors to investigate their effects under the same experimental settings.

The impact of noise preprocessing was also studied because it is considered one of the most important problems in image processing.

We validate the results on two commonly used databases for expression recognition and with different ways of image partitioning using Matlab programming language.

Results show that the suggested modifications give better results than the original ones on both used databases so they can represent the image texture effectively.

The results also show that there are many factors that affect the recognition accuracy such as the choice of database, how to partition the image, and preprocessing techniques such as noise handling.

نوع البيانات

أوراق مؤتمرات

رقم السجل

BIM-1529971

• APA
• MLA
• AMA