ӘРТҮРЛІ БЕТ ӘЛПЕТТЕРІ АРҚЫЛЫ АДАМДЫ ТАНУ

Бет тану – әзірлеушілер шешетін басты мәселе, сонымен қатар қарапайым пайдаланушыларды тартады, өйткені бұл аймақ биометриялық араласу әдісі деп аталады. Осы мақалада біз сәйкестендірудің жаңа әдісін ұсындық, яғни әртүрлі эмоциялардың тұлғаларын анықтау (тану). Осы тәсіл екі элементтен тұрады: біріншісі – бет әлпетті білу, екіншісі – бет реңін тану. Бұл әдіс бет әлпетін өзгерткенде тұлғаның танылу сапасын жақсарту үшін тағы екі маңызды қадамды көрсетеді. Таңдаудың алғашқы қадамы – өзара ақпараттың тәсілін қолданатын жеке тұлғалардың эмоцияларын қалыптастыруды шешетін арнайы таңдалған сипаттамалар. Бұл әрекет бет әлпетін жіктеудің дәлдігін жақсартуға, сондай-ақ, вектордың өлшемін азайтуға көмектеседі. Екінші кезеңде біз бет белгілердің әрбір класына сәйкес EigenFaces құрастыру үшін базалық компоненттік талдауды (PCA) пайдаландық. Содан кейін бетті тану тұлғаны сәйкес EigenFaces бетінің өрнегіне шығару арқылы орындалады. PCA технологиясы түпнұсқа кеңістіктердің өлшемін едәуір азайтады, себебі бет әлпеті төмендеген EigenFaces кеңістігінде жасалады. Ғарыштық уақыттың күрделілігіне және тұлғалықтану дәлдігі тұрғысынан ұсынылған тәсілдің тиімділігін бағалау үшін эксперименталды зерттеу жүргізілді.

1. Neurological and Psychological Mechanisms for Producing Facial Expressions. Psychological Bulletin (American Psychological Association Inc.) (1995).

2. Abbas, A. (2010). Face identification using multiwavelet-based neural network. Ph.D. thesis, University of Baghdad.

3. Ahonen, T., & H. A. P. M. (2004). Face recognition with local binary patterns, the European Conference on Computer Vision.

4. Arandjelovic, O., & S. G. F. J. C. R. D. T. (2005). Face recognition with image sets using manifold density divergence. In: CVPR.

5. Bartlett, M. S., & L. G. F. I. M. R. (2003). Real time face detection and facial expression recognition: Developmentandapplicationto human computer interaction. In: CVPR Workshop on CVPR for HCI.

6. Barton,J. J.,& Z. J. K. J. P. (2003). Perception of global facial geometry in the inversion effect and prosopagnosia. Neuropsychologia.

7. Belhumeur P. N., & H. J. K. D. (1997). Eigenfaces vs. fisherfaces, Recognition using class specif­ic linear projection. J. IEEE Trans (PAMI).

8. Y.-Q. Wang, «An Analysis of Viola-Jones Face Detection Algorithm, » IPOL Journal, 2013.

9. L. Shapiro and D. Stockman, Computer Vision, Bin. Laboratory of Knowledge, 2006.