5000290283 support@digiprojects.ir

گزارش شماره ۱ -بررسی تشخیص حالت چهره با استفاده از الگوهای باینری محلی

وب سایت دیجی پروژه | مرجع تخصصي پروژه هاي تحقیقاتی هوش مصنوعي بينايي ماشين, پردازش تصوير, گزارش گزارش شماره ۱ -بررسی تشخیص حالت چهره با استفاده از الگوهای باینری محلی
گزارش شماره ۱ -بررسی تشخیص حالت چهره با استفاده از الگوهای باینری محلی

بينايي ماشين پردازش تصوير گزارش

گزارش شماره ۱ -بررسی تشخیص حالت چهره با استفاده از الگوهای باینری محلی

ارسال شده توسط مدير وب سايت

Facial expression recognition based on Local Binary Patterns

بررسی تشخیص حالت چهره با استفاده از الگوهای باینری محلی

فرمت  گزارش  : word ، PDF و پاورپوينت

تعداد صفحات گزارش : ۸۳ صفحه

دانلود منابع گزارش به رايگان :

دانلود اصل مقاله۱ – رایگان

دانلود اصل مقاله ۲ – رایگان

دانلود اصل مقاله ۳ – رايگان

قیمت : ۳۸۰۰۰ تومان

380,000 ریال – خرید

چکیده

تحلیل اتوماتیک حالت چهره، یک مسئله‌ی جالب و چالش‌برانگیز است و روی کاربردهای مهم در بسیاری از نواحی مانند تعامل انسان کامپیوتر و انیمیشن مبتنی بر داده، تأثیر گذار است. استخراج یک نمایش مؤثر چهره از تصاویر اصلی صورت، یک گام حیاتی برای تشخیص موفق حالت چهره است. در این گزارش، به طور تجربی، نمایش چهره را بر اساس ویژگی‌های محلی آماری، الگوهای باینری محلی، برای تشخیص مستقل از شخص حالت چهره ارزیابی می‌شود. روش‌های مختلف یادگیری ماشین روی پایگاه‌داده‌های متعدد بررسی شده‌اند. آزمایشات وسیعی نشان می‌دهد که ویژگی‌های LBP برای تشخیص حالت چهره، مؤثر و کاراست.  LBP تقویت شده  نیز فرمول سازی می‌گردد تا متمایزترین ویژگی‌های LBP را استخراج گردد و بهترین کارایی تشخیص با استفاده از طبقه‌بندهای ماشین بردار پشتیبان با ویژگی‌های LBP تقویت شده بدست می‌آید. به علاوه،  ویژگی‌های LBP را برای تشخیص حالت چهره با وضوح پایین بررسی می­شود که یک مسئله‌ی حیاتی است اما به ندرت در کارهای موجود به آن پرداخته شده است.  در آزمایشات مشاهده می‌کنیم که ویژگی‌های LBP به طور ثابت و محکم و در محدوده‌ی وضوح پایین تصاویر چهره کار می‌کنند و منجر به کارایی خوبی در دنباله‌های ویدئویی با وضوح پایین فشرده شده و گرفته شده در محیط‌های جهان واقعی می‌شوند.

تحقیقات در زمینه‌ی تشخیص حالت چهره، در تصاویر چهره تنها به صورت دید روبرو انجام شده است. تلاش‌هایی برای تولید طبقه‌بندهای حالت چهره‌های متغیر انجام شده است. با این حال، اکثر این تلاش‌ها تنها تغییرات افقی تا ۴۵ درجه را در نظر گرفته‌اند که همه‌ی چهره مشخص است. کارهای اندکی برای بررسی پتانسیل ذاتی حالات مختلف برای تشخیص حالت چهره انجام شده است. این امر عمدتاً به دلیل پایگاه داده‌های موجود است که تنها تصاویری از چهره از دید روبرو را می‌اندازند. پایگاه داده‌های اخیر BU3DFE و multi-pie تحقیقات تجربی تشخیص حالت چهره برای زوایای دید مختلف را اجازه می‌دهند. یک روش دو مرحله‌ای برای طبقه‌بندی حالت و طبقه‌بندی حالت چهره مستقل از دید در نظر گرفته شده است. الگوهای باینری محلی (LBP) و تغییرات LBPها به عنوان توصیفگرهای بافتی بررسی می‌شود. این ویژگی‌ها، بررسی تأثیر موقعیت و تحلیل چند وضوحی برای تشخیص حالت چهره با چندین دید را اجازه می‌دهند. عوامل دیگر شامل وضوح و ایجاد بردارهای ویژگی محلی و سراسری بررسی شده است. از یک روش مبتنی بر ظاهر با تقسیم تصویر به زیر بلوک‌های قرار گرفته در چهره استفاده شده است. بردارهای ویژگی شامل هیستوگرام‌های الحاقی ویژگی ایجاد شده از هر زیر بلوک است. از ماشین‌های بردار پشتیبان چند کلاسی، برای یادگیری حالت و طبقه‌بندهای حالت چهره‌ی مستقل از موقعیت استفاده شده است.

روش‌های استخراج ویژگی حالت چهره بر اساس LBP قدیمی، دارای معایبی همچون پیچیدگی و بُعد بالای بردارهای ویژگی است که ممکن است کارایی فرایندهای تشخیص بعدی را کاهش دهند.از روش قطعه‌بندی هشت چشم استفاده شده است تا نواحی مؤثر تصویر حالت چهره را استخراج کند که می‌تواند برخی از اطلاعات غیر مفید را برای استخراج بعدی ویژگی کاهش دهد. سپس PCA ویژگی خاکستری از کل تصویر حالت چهره را استخراج کرده و اندازه‌ی داده‌ها را نیز به طور همزمان کاهش می‌دهد. LBP ویژگی همسایه‌ی محلی ناحیه‌ی دهان را استخراج می‌کند که بیشتر به تشخیص حالت چهره اختصاص دارد. در هم آمیختن ویژگی سراسری و محلی برای تشخیص حالت چهره مؤثرتر است. در نهایت، ماشین بردار پشتیبان (SVM) از ویژگی ترکیبی برای تکمیل تشخیص حالت چهره استفاده می‌کند.

کلمات کلیدی

استخراج ویژگی، الگوهای باینری محلی، تشخیص حالت چهره،تحلیل مولفه اصلی، ماشین بردار پشتیبان

برچسب , , , , , ,

نوشته شده توسط مدير وب سايت

3 دیدگاه برای“گزارش شماره ۱ -بررسی تشخیص حالت چهره با استفاده از الگوهای باینری محلی

  1. با سلام و خسته نباشید
    اگه ممکنه فهرست مطالب این گزارش رو هم بذارید.
    اگه درخواست پیاده سازی این پروژه رو بکنیم انجام میدهید و هزینه آن چقدر میشه؟
    ممنون

  2. با سلام و خسته نباشید
    اگه ممکنه فهرست مطالب این گزارش رو هم بذارید.
    اگه درخواست پروپوزال این پروژه رو بکنیم انجام میدهید و هزینه آن چقدر میشه؟
    ممنون

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

تمام حقوق این سایت متعلق به دیجی پروژه می باشد طراحی وب سایت توسط رنا وب صورت گرفته است