AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAdditionally, the results of image frames which were found to be incorrect were fixed by performing error analysis on the results of statistical analysis.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Automatic analysis and classification of facial expressions is a challenging problem which takes the attention of researchers studying in many areas such as human-computer interaction, computer vision and image processing. Currently, especially due to developments in human-computer interaction, the understanding of human emotions by computer has become an indispensable issue. Besides, analysis and recognition of facial expressions has prevailed in various areas like psychology, security, health, entertainment, and robotics. For these reasons, the analyzing of facial expressions quickly and correctly play a critical role for many software systems in different applications. In this study, an approach is proposed for the accelerated facial expression analysis of video files. Facial expressions are considered in four class; happy, normal, confused and sad. By reducing the total number of analyzed video frames and using parallel threads, performance evaluation of the expression analysis accelerated on multi-core computer was presented. Experimental results were obtained using quad-core processor with Hyper Threading technology. According to experimental results, quad core processor using two threads produced about 1.8 fold speed-up and four threads produced about 3 fold speed-up while eight threads produced about 3.5 fold speed-up has been obtained. Additionally, the results of image frames which were found to be incorrect were fixed by performing error analysis on the results of statistical analysis.
Özet
Yüz ifadelerinin otomatik olarak analiz edilmesi ve sınıflandırılması; insan-bilgisayar etkileşimi, bilgisayarlı görme ve görüntü işleme gibi birçok alanda çalışılan zorlu bir problemdir. Son zamanlarda özellikle insan-bilgisayar etkileşiminde yaşanan gelişmelerle birlikte, insanlara ait duyguların bilgisayarlar tarafından anlaşılması elzem bir konu haline gelmiştir. Bunun yanında psikoloji, güvenlik, sağlık, oyun ve robotik gibi birçok çalışma alanında da yüz ifadelerinin analizine duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu nedenlerden dolayı, yüz ifadelerinin hızlı ve doğru bir şekilde analiz edilmesi farklı uygulama alanlarında birçok yazılım sistemi için kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, video dosyalarının hızlandırılmış yüz ifade analizi için bir yaklaşım önerilmiştir. Yüz ifadeleri mutluluk, normal, şaşkınlık ve üzüntü olmak üzere dört sınıfta ele alınmıştır. Analiz edilen toplam video kare sayısı azaltılarak ve paralel iş parçacıkları kullanılarak hızlandırılan ifade analizinin çok-çekirdekli bilgisayar üzerinde başarım değerlendirmesi sunulmuştur. Deneysel sonuçlar Hyper Threading teknolojisine sahip dört-çekirdekli işlemci kullanılarak elde edilmiştir. İşlemci üzerinde 2 iş parçacığı ile yaklaşık 1.8 kat, 4 iş parçacığı ile ise yaklaşık 2.9 kat hızlandırma elde edilirken; 8 iş parçacığı ile hızlandırma oranı yaklaşık olarak 3.5 kata çıkarılmıştır. Ayrıca istatiksel analiz sonuçları üzerinde hata analizi yapılarak, hatalı olduğu tespit edilen görüntü karelerine ait sonuçlar düzeltilmiştir.