#20220189 Yapay Zeka ve Görüntü Tabanlı Yüz İfade Tanıma Sistemi

Yüz ifadesi gibi kişisel durumların değerlendirilmesi, insanlar için bile kolay olmadığını düşündüğümüzde, bilgisayarlar için yüz ifadesi tanımanın ne kadar zor olduğunu anlamaktayız. Bununla beraber bazen bir yüz ifadesinde birden fazla duygu ifadesi bile görülebilmektedir. Buna bir örnek verecek olursak Mona Lisa tablosunda bile birden fazla duygu mevcut olup hangi duygunun daha baskın olduğunu anlamak zordur. Başka bir örnekte ise insanların gülerken yüz ifadesinin üzgün olabileceği durumlar da görülmektedir. Bu ifadelerden dolayı kişiler arasında problemler oluşturduğu görülmüştür. Bu nedenle kişilerdeki en ufak yüz ve mimik hareketleri oldukça önemlidir ve dikkatli bir şekilde incelenmesi gerekmektedir. Yapmış olduğumuz yüz ifade tanıma ve duygu analizi sisteminde gerekli veri setini (Fer2013) kullanarak pytorch ve opencv kütüphaneleri yardımıyla bilgisayarın kamerası sayesinde kullanıcının yüz ifadesini algılama ve duygu tespitini yaptık. Bu analizin sonucunu kullanıcıya yüzdelik bir biçimde nasıl bir duygu halinde olduğunu kullanıcıya sunduk. Yaptığımız sistem kullanıcının yüzünü kamera yardımıyla algılayıp arka planda grileştirme benzeri dönüşümler ve yapay zekanın daha önceden kullanılan veri setleri aracılığıyla eğitilmesi sayesinde bu sınıflandırmayı yapmış olduk. Bu sistemler gelişmiş ülkelerde, metropol şehirlerde, sorgu odalarında, alışveriş merkezlerinde, havaalanlarında ve de güvenlik gerektiren her yerde kullanılabilir. Bir suçluyu suç işlemeden tespit edip duygu analizi sayesinde ve psikolojik yardımla o kişiyi topluma tekrar kazandırılabilir. Sinema salonlarında bu sistem kullanılarak izlenilen filmin seyircide nasıl bir duygu uyandırdığı ve bu kullanılarak filmlerin ne kadar izleyiciye geçtiğini anlamamızı sağlayabilir.

Yapay zeka ile kameradan görüntü alıp o görüntü üzerindeki insanların yüzlerini bulup duygularını analiz etmek.

Projemizin, daha önceden yapılmış benzer örnekleri olup genel olarak ya resim üzerinde ya da kameradan direkt görüntü alıp yüz ifadelerini ve duygularını tanımaya yönelikti. Projemizde ise önce video kaydına alıp daha sonra o video üzerinde insan yüzlerini bulup duygularını yazdırmak olacaktır.

Sağlıkta duygu tanıma : Doktorların, hastaların ne zaman ilaç kullanmaları gerektiğine karar vermelerine yardımcı olmak üzere duygu analizi yapılabilir. Hekimlerin öncelikli olarak hangi hastayı görmeleri veya müdahale etmeleri gerektiğine karar verirken de yapay zekâ destekli bu teknolojiden yararlanabilirler. Otomotiv endüstrisinde duygu tanıma : Sürücünün sürüş sırasındaki duygu analizini yapan akıllı araçlar çeşitli aksiyonlar alabilirler. Örneğin uyku veya baygınlık durumunda hızı azaltmak ve hatta aracı durdurmak, çeşitli ikazlarda bulunmak aracın şerit içinde kalmasını sağlamak gibi. Video oyunlarında duygu tanıma : Video oyunları oynanırken oyuncuların duygu durumlarını da takip edebilen video oyunlarının yeni sürümlerinde oyuncuyu rahatlatan, kolaylaştıran ve daha verimli hale getiren iyileştirmeler yapılabilir. Duygu tanıma henüz deneysel denebilecek çapta kullanılsa da uygulanabileceği yerleri şimdiden hayal etmek güç. İnsan hayatını kolaylaştıracak ve değer katacak alanlarda kullanılması dileğiyle

Dr. Öğr. Üyesi İrem ÜLKÜ

yok

Bu sistemler gelişmiş ülkelerde, metropol şehirlerde, sorgu odalarında, alışveriş merkezlerinde, havaalanlarında ve de güvenlik gerektiren her yerde kullanılabilir. Bir suçluyu suç işlemeden tespit edip duygu analizi sayesinde ve psikolojik yardımla o kişiyi topluma tekrar kazandırılabilir. Sinema salonlarında bu sistem kullanılarak izlenilen filmin seyircide nasıl bir duygu uyandırdığı ve bu kullanılarak filmlerin ne kadar izleyiciye geçtiğini anlamamızı sağlayabilir.

https://github.com/Leonard-Niu/Facial-Expression-Recognition https://github.com/WuJie1010/Facial-Expression-Recognition.Pytorch https://github.com/xionghc/Facial-Expression-Recognition https://edps.europa.eu/system/files/2021-05/21-05-26_techdispatch-facial-emotion-