Đnsan Yüzündeki Duygusal Đfadenin Tanınması Recognition of Human Face Emotional Expression Taner Danıman, Adil Alpkoçak Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dokuz Eylül Üniversitesi, Đzmir {taner,alpkocak}@cs.deu.edu.tr Özetçe Bu çalıma, insan iletiiminde büyük rol oynayan, evrensel olarak kabul görmü duygusal ifadelerin sınıflandırılması, sayısal makineler ile insan arasında daha çok insan temelli bir iletiim kurabilmek için insan yüzünün ağız bölgesinde çeitli resim ileme teknikleri ve eğri uydurma yöntemi kullanılarak yeni bir duygusal ifade tanıma yöntemi sunar. Daha önceden gelitirilmi 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, akınlık) mutluluk, akınlık ve üzüntü ifadelerini algılayabilen örnek bir uygulama gelitirilmitir. Anahtar Kelimeler: Duygusal Đfade Tanıma, Resim Đleme, 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. Giri Yüzsel ifadeler yüzyüze iitsel olmayan iletiimde büyük role sahiptir. Đnsanlar sadece kelimelerle değil vücut dilini kullanarak da asıl söylemek istedikleri bilgiyi desteklerler. Mehrabian[5]’a göre iletiim mesajının %55’i yüzsel ifadeler vasıtasıyla aktarılmaktadır. (Mehrabian, 1968, pp. 53-56). Đnsanların sözlü iletiiminde en küçük iletiim birimi kelimeler olurken, görsel iletiimlerinde ise vücut ve kas hareketleri en küçük birimi meydana getirmektedir. emotions. u ana kadar klavye ve fare gibi tu ve dokunma tabanlı basit araçlar kullanılarak insan ile bilgisayar arasında iletiimin kurulması sağlanmıtır. Buna ek olarak kontrol çubukları gibi özel amaçlı cihazlar gelitirilmi fakat tüm bu yöntemlerde, iletiim kurmak için insan bilgisayara uyum sağlamaya çalımıtır. Đnsan bilgisayar etkileim türlerindeki gelimeyle (Ses tanıma, yüz tanıma vs.) bu türler giderek daha doğal yöntemlere dönümeye balamıtır. Đnsana ait duyguların bilgisayarlar tarafından anlaılabilmesi bilgisayarların yeteneklerini artırarak daha doğal iletiim kurulmasını sağlayabilecektir. 2. Geçmi Çalımalar Đlk olarak fotoğrafçı ve öncü bir nörofizyolojist olan Duchenne du Boulogne 1862 de yüzsel ifadelerle ilgilendi. Bugün birçok aratırmacı kendisine ait "The Mechanisms of Human Facial Expression" kitabına atıfta bulunmutur. Ekman & Friesen yüzsel ifade tanıma alanındaki en önemli ve baarılı Facial Action Coding System (FACS, Yüzsel Hareket Kodlama Sistemi) çalımasını yaptı [3]. Bu çalımada yüzsel hareketlerin anatomik analizini gerçekletirerek yüzsel ifadelerin ölçülmesi ve tanımlanmasına yönelik bir yöntem gelitirdiler. FACS sistemindeki ölçüm birimi AU adı verilen 44 adet hareket birimleriyle ölçüldü. Bu birimlerin her biri, ayırtedilebilir yüzsel hareketlerin gösteriminde kullanıldı. Birçok aratırmacı kızgınlık, iğrenme, korku, mutluluk, üzüntü ve akınlık gibi altı temel “evrensel yüzsel ifade” üzerine yoğunlamıtır. ekil 1 Cohen’in çalımasında kullanılan örnek kümeyi göstermektedir. [2] ekil 1 Evrensel yüzsel ifadeler [2]