TY - JOUR ID - TI - Facial Expression Recognition Based on Texture Features التعرف على تعابير الوجه بناءً على سمات النسيج AU - Alaa Nabeel Haj-Najeb آلاء نبيل حاج نجيب AU - Nasser Ali Nasser ناصر علي ناصر PY - 2021 VL - 24 IS - 2 SP - 144 EP - 148 JO - Al-Nahrain Journal for Engineering Sciences مجلة النهرين للعلوم الهندسية SN - 25219154 25219162 AB - Facial expressions are a form of non-verbal communication, they appear as changes on the surface of the facial skin according to one's inner emotional states, aims, or social communications. Classification of these expressions is a normal process for humans, but it is a challenging task for machines. Lately, interest in facial expression recognition has grown, and many systems have been developed to classify expressions from facial images. Any expression recognition system is comprised of three steps. The first one is face acquisition, then feature extraction, and finally classification. The classification accuracy depends primarily on the feature extraction step. Therefore, in this research we study many texture feature extraction descriptors and compare their results under the same preprocessing circumstances; moreover, we propose two improvements for one of these descriptors, which give better results than the original one. We validate the results on two commonly used databases for expression recognition using Matlab programming language, wishing all of that to be an interesting point for researchers in this field.

تعابير الوجه هي شكل من أشكال التواصل الغير لفظي، تظهر هذه التعابير كتغيرات على سطح بشره الوجه نتيجة حالة الشخص العاطفية الداخلية او نواياه او نتيجة التواصل الاجتماعي. تمييز هذه التعابير يتم بشكل طبيعي عند البشر لكن الامر ليس بهذه البساطة بالنسبة للآلة. مع ازدياد الاهتمام بهذا المجال مؤخراً، تم تطوير الكثير من الأنظمة لتمييز التعابير من صور الوجه، يتكون أي نظام من ثلاث مراحل تبدأ بتحديد الوجه، ثم استخلاص السمات وبعدها مرحلة التصنيف. تعتمد دقة التمييز لهذه الأنظمة بشكل أساسي على قوة خوارزمية استخراج السمات لذلك قمنا في هذا البحث بدراسة خوارزميات استخراج السمات عن طريق القوام ومقارنة نتائجهم باستخدام نفس شروط المعالجة المُسبقة للصور، بالإضافة لوضع اقتراحين لتحسين احدى هذه الخوارزميات، وكانت نتائج كلا التحسينين أفضل من نتائج الخوارزمية الأساسية. تم التحقق من النتائج باستخدام قاعدتي بيانات تُستخدمان لتمييز التعابير وذلك بالاعتماد على لغة البرمجة ماتلاب، آملين ان يكون هذا البحث نقطة اهتمام للباحثين في هذا المجال. ER -