انجمن کامپیوتر ایران

در سال‌های اخیر تحقیقات زیادی در تحلیل حالت چهره انجام‌شده است. با توسعه بینایی ماشین و هوش مصنوعی، شناسایی حالت چهره یک تکنیک کلیدی از پیشرفت فعل و انفعالات کامپیوتر- بشر است و کاربردهایی درزمینه تعامل طبیعی میان انسان و کامپیوتر ، بینایی ماشین و معالجه طبی روحی و... دارد. در این مقاله، ما روش جدیدی برای تشخیص حالت‌های چهره که مبتنی بر کشف تفاوت‌های حالت‌های چهره است طراحی کرده‌ایم و یک الگوی منحصربه‌فرد برای هر حالت اختصاص داده‌ایم. این سیستم شناسایی، به‌صورت محلی و با آنالیز کردن تصویر از طریق یک پنجره همسایگی روی تصویر، تخمین زده می‌شود. استخراج ویژگی به‌صورت ویژگی‌های دودویی محلی می‌باشد و با استفاده از تغییرات نقطه‌ای بین پنجره‌ها، نقاط چهره یک حرکت جهت‌دار برای هر حالت چهره به خود می‌گیرد. با ایجاد یک سیستم رتبه دهی اقدام به حذف نقاط اضافی حرکتی می‌کنیم، کلاس‌بندی صورت گرفته بر اساس نزدیک‌ترین همسایه صورت می‌گیرد. در پایان مقاله نتایج آزمایشات در خصوص مجموع داده‌های Cohn-Kanade نشان می‌دهد که الگوریتم موردنظر ما نسبت به‌روش‌های پیشین بهتر عمل می‌کند و قابلیت اطمینان بالاتری دارد.