Hareket Analizi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Monoküler Görüntüler Üzerinden Yüz İfadesi ve Hareket Analizi
Bilgisayarlar daha insan odaklı makineler olmaya doğru geliştikçe, insan-bilgisayar arayüzleri, davranış öğrenen robotlar ve devre dışı bırakmaya uyarlanmış bilgisayar ortamları, insan eylemlerine tepki verebilmek için yüz ifadesi analizini kullanacak. Ayrıca, yüzler insan iletişiminde önemli bir rol oynar.
Sonuç olarak, sentezlenen modeller üzerinde animasyonu yeniden oluşturmak veya hareketi sonradan kullanım için yorumlamak için hareketi incelenen ilk nesneler olmuştur. Monoküler (tek) görüntülerden hareket ve ifade analizi yaygın olarak araştırılmaktadır çünkü stereoskopik olmayan statik görüntüler ve videolar en uygun fiyatlı ve yaygın olarak kullanılan görsel medyadır (yani Web kameraları).
Sentetik yüzler iki ana gruba ayrılır: avatarlar ve klonlar. Genel olarak avatarlar kişinin kaba ve sembolik bir temsilidir ve canlandırmaları konuşmacıdan bağımsızdır çünkü kişileştirdikleri bireyi göz ardı eden genel kuralları takip eder. Klonlar daha gerçekçidir ve animasyonları kişinin doğasını ve gerçek hareketlerini dikkate alır.
Avatarları veya klonları canlandırmak istesek de, büyük bir zorlukla karşı karşıyayız: yüz animasyon verilerinin otomatik olarak oluşturulması. Manuel olarak oluşturulan animasyon, uzun süredir tamamen sanal karakterler oluşturmak için kullanılmaktadır ve ayrıca avatarları canlandırmak için de uygulanmaktadır.
Bununla birlikte, birçok bilgisayar uygulaması gerçek zamanlı ve kullanımı kolay yüz animasyonu parametre üretimi gerektirir, bu da hareket yakalama ekipmanı kullanılarak geliştirilen ilk çözümlerin birçok pratik amaç için çok sıkıcı olduğu anlamına gelir. Talking Heads kullanan çoğu uygulama, telekomünikasyon kullanımlarını amaçlar. Böyle bir bağlamda, hem analiz hem de sentez için gerçek zamanlı yetenekler ve düşük bilgi işlem maliyeti gereklidir.
Araştırmadaki mevcut eğilimler, gerçek zamanlı animasyon verilerinin bir kaynağı olarak konuşma analizini veya metinden sentezlenmiş konuşmayı kullanma eğilimindedir. Bu teknikler avatarlar tarafından kullanılacak parametreleri oluşturacak kadar güçlü olsalar da, yüz animasyonu için gerçekçi veriler sağlayamazlar.
Monoküler görüntülerden yüzleri analiz eden sistemler, nihai uygulamalarına bağlı olarak en uygun ayrıntı düzeyinde hareket bilgisi verecek şekilde tasarlanmıştır. Görüntü girdisi, genel yüz özelliklerinin aranmasında analiz edilir: küresel hareket, ışıklandırma ve benzeri. Bu noktada, yüz animasyon sentezi elde etmek için daha sonra yorumlanabilecek faydalı veriler elde etmek için bazı görüntü işleme gerçekleştirilir.
Monoküler görüntülerde yüz analizi için en çok performans gösteren teknikleri üç grupta kategorize ettik: “duygu bilgilerini alan”, “kullanılan Yüz Animasyonu senteziyle ilgili parametreleri elde edenler” ve “süreç sırasında açık yüz sentezi kullananlardır”.
DUYGU BİLGİLERİNİ ALMA
İnsanlar bir sahnede yüzleri ve yüz ifadelerini çok az çabayla veya hiç çaba harcamadan algılar ve yorumlar. Bu bölümde tartıştığımız sistemler bu görevi otomatik olarak yerine getirir. Bu tekniklerin temel kaygısı, gözlemlenen yüz ifadelerini genel yüz eylemleri veya duygu kategorileri açısından sınıflandırmak ve bunları sentetik olarak yeniden üretmek için dahil olabilecek yüz animasyonunu anlamaya çalışmamaktır.
Hareket analizi yöntemleri
Spor Biyomekaniği
Spor Biyomekaniği PDF
BİYOMEKANİK ve UYGULAMALARI
Biyomekanik ve Kinezyoloji arasındaki fark
Biyomekanik bilimin çalışma alanları
Biyomekanik uygulamaları
Kinezyoloji ve biyomekanik Nedir
En Başarılı Yaklaşımların Özeti
• Araştırmacı Y acoob, insan yüzlerinin rijit olmayan ve eklemli hareketini tanımak için yerel parametreli görüntü hareketi modellerinin kullanımını araştırdı. Bu modeller, ifadelerin etkisi altında bazı yüz özelliklerinin hareketiyle sezgisel olarak ilgili olan az sayıda parametre açısından hareketin bir tanımını sağlar.
• Huang ve Huang, iki kısımda geliştirilmiş bir sistem sunar: yüz öznitelik çıkarma (ifadelerin eğitimi-öğrenimi için) ve yüz ifadesi tanıma. Sistem, yüz özelliklerini bulmak için bir nokta dağılım modeli ve bir gri seviye modeli uygular. Ardından, konum değişimleri 10 eylem parametresi (AP’ler) ile tanımlanır.
• Pantic ve Rothkrantz (2000), Yüz İfadesi Tanıma için Entegre Sistem’in (ISFER) özü olan başka bir yaklaşımı tanımlamaktadır. Sistem, özelliklerin dış hatlarını, her bir özelliğe uygun çeşitli yöntemlerle bulur, ikilileştirme, deforme olabilen modeller, vb. kontrolsüz koşullar altında daha verimli hale getirir: düzensiz aydınlatma, gözlükler, sakal. Bulanık sınıflandırıcıların bir sinir ağı (NN) mimarisi, karmaşık ağız hareketlerini analiz etmek için tasarlanmıştır.
Birçok sistem, yüz eylemlerinin açıklamasını temel alır. Ekman ve Friesen (1978) tarafından önerilen Yüz Hareketi Kodlama Sistemi (FACS) üzerine. FACS’ye verilen önem, biri California Üniversitesi, San Diego’da (UCSD) olmak üzere iki araştırma ekibinin ve Salk Enstitüsü ile Pittsburgh Üniversitesi’ndeki ve Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki (CMU) bir diğeri, spontan yüz ifadelerinin otomatik olarak tanınması için prototip sistemler geliştirmeleri istendi.
UCSD ekibi tarafından geliştirilen sistem, Bartlett ve ark. (2001), kişinin kamera önündeki pozunu belirledikten sonra yüz özelliklerini analiz etmektedir. Özellikler Gabor filtreleri kullanılarak incelenir ve daha sonra önceden eğitilmiş bir gizli Markov modeli (HMM) kullanılarak sınıflandırılır. Bartlett ve ark. kaş hareketi için %80’den göz kırpma için yaklaşık %98’e kadar AU algılama doğruluğu talep edin.
CMU, yüz özelliklerinin analizin çok durumlu yüz bileşenlerinde modellendiği başka bir yaklaşımı tercih etti. Gözlenen hareketle ilişkili AU’ları türetmek için sinir ağlarını kullanırlar. Dudaklar, gözler, kaşlar, yanaklar ve oluklar için yüz modelleri geliştirdiler.
Tian, Kanade ve Cohn (2001) makalelerinde bu tekniği açıklayarak modeller ve NN’nin çift kullanımı, yüzün üst kısmı ve alt kısmı için farklı bir detay vererek anlatmışlardır. Elde edilen ortalama tanıma oranları üst yüz AU’lar için %95,4 ve alt yüz AU’lar için %95,6 civarındadır.
Piat ve Tsapatsoulis, artık FACS’ye dayanmayan başka bir perspektiften görüntülerden yüz ifadesini çıkarmanın zorluğunu üstleniyor. Teknikleri, önce analiz edilen ifadeyle ilgili eylem parametrelerini bulur ve ardından bu ifadeyi üst düzey anlambilimle formüle eder. Bunu yapmak için, en çok kullanılan ifadelerin yoğunluğunu ilişkili FAP’leriyle ilişkilendirdiler.
Diğer yaklaşımlar, daha fazla duygusal bilgi elde etmek için insan sesinin incelenmesiyle görüntü analizini tamamlar. Bu çalışmalar, tamamen iki modlu bir şekilde bir insan-bilgisayar arayüzü (HCI) oluşturma araçlarını geliştirmeye yöneliktir.
Biyomekanik bilimin çalışma alanları Biyomekanik uygulamaları Biyomekanik ve Kinezyoloji arasındaki fark BİYOMEKANİK ve UYGULAMALARI Hareket analizi yöntemleri Kinezyoloji ve biyomekanik Nedir Spor Biyomekaniği Spor Biyomekaniği PDF