Đnsan Yüzündeki Duygusal Đfadenin Tanınması Recognition of Human Face Emotional Expression Taner Danışman, Adil Alpkoçak Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dokuz Eylül Üniversitesi, Đzmir {taner,alpkocak}@cs.deu.edu.tr Özetçe Bu çalışma, insan iletişiminde büyük rol oynayan, evrensel olarak kabul görmüş duygusal ifadelerin sınıflandırılması, sayısal makineler ile insan arasında daha çok insan temelli bir iletişim kurabilmek için insan yüzünün ağız bölgesinde çeşitli resim işleme teknikleri ve eğri uydurma yöntemi kullanılarak yeni bir duygusal ifade tanıma yöntemi sunar. Daha önceden geliştirilmiş olan FACS ve gizli markov modelleriyle, eğri uydurma yöntemini kullanması açısından farklılıklar göstermektedir. Carnegie Mellon Üniversitesi AMP Laboratuvarı Yüzsel Đfade Veritabanı kullanılarak, herkes tarafından kabul gören altı temel evrensel duygusal ifadeden (kızgınlık, iğrenme, korku, mutluluk, üzüntü, şaşkınlık) mutluluk, şaşkınlık ve üzüntü ifadelerini algılayabilen örnek bir uygulama geliştirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Duygusal Đfade Tanıma, Resim Đşleme, Yüzsel Đfadeler Abstract The project presents a new emotional expression recognition method that uses basic image processing techniques with curve fitting on mouth region to provide a better communication between human and digital machines and classifying universal emotions which is all accepted globally that has great role in human communication Compared with previously developed FACS and hidden markov models, it has variations An application was developed by using Carnegie Mellon University AMP Laboratories Face Expression Database to detect happiness, surprise and sadness emotions within the universally accepted emotional expressions (angry, disgust, fear, happy, sad, surprise) is used Keywords: Emotional expression recognition, Image Processing, facial expressions. 1. Giriş Yüzsel ifadeler yüzyüze işitsel olmayan iletişimde büyük role sahiptir. Đnsanlar sadece kelimelerle değil vücut dilini kullanarak da asıl söylemek istedikleri bilgiyi desteklerler. Mehrabian[5]’a göre iletişim mesajının %55’i yüzsel ifadeler vasıtasıyla aktarılmaktadır. (Mehrabian, 1968, pp. 53-56). Đnsanların sözlü iletişiminde en küçük iletişim birimi kelimeler olurken, görsel iletişimlerinde ise vücut ve kas hareketleri en küçük birimi meydana getirmektedir. emotions. Şu ana kadar klavye ve fare gibi tuş ve dokunma tabanlı basit araçlar kullanılarak insan ile bilgisayar arasında iletişimin kurulması sağlanmıştır. Buna ek olarak kontrol çubukları gibi özel amaçlı cihazlar geliştirilmiş fakat tüm bu yöntemlerde, iletişim kurmak için insan bilgisayara uyum sağlamaya çalışmıştır. Đnsan bilgisayar etkileşim türlerindeki gelişmeyle (Ses tanıma, yüz tanıma vs.) bu türler giderek daha doğal yöntemlere dönüşmeye başlamıştır. Đnsana ait duyguların bilgisayarlar tarafından anlaşılabilmesi bilgisayarların yeteneklerini artırarak daha doğal iletişim kurulmasını sağlayabilecektir. 2. Geçmiş Çalışmalar Đlk olarak fotoğrafçı ve öncü bir nörofizyolojist olan Duchenne du Boulogne 1862 de yüzsel ifadelerle ilgilendi. Bugün birçok araştırmacı kendisine ait "The Mechanisms of Human Facial Expression" kitabına atıfta bulunmuştur. Ekman & Friesen yüzsel ifade tanıma alanındaki en önemli ve başarılı Facial Action Coding System (FACS, Yüzsel Hareket Kodlama Sistemi) çalışmasını yaptı [3]. Bu çalışmada yüzsel hareketlerin anatomik analizini gerçekleştirerek yüzsel ifadelerin ölçülmesi ve tanımlanmasına yönelik bir yöntem geliştirdiler. FACS sistemindeki ölçüm birimi AU adı verilen 44 adet hareket birimleriyle ölçüldü. Bu birimlerin her biri, ayırtedilebilir yüzsel hareketlerin gösteriminde kullanıldı. Birçok araştırmacı kızgınlık, iğrenme, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık gibi altı temel “evrensel yüzsel ifade” üzerine yoğunlaşmıştır. Şekil 1 Cohen’in çalışmasında kullanılan örnek kümeyi göstermektedir. [2] Şekil 1 Evrensel yüzsel ifadeler [2] E14