Face recognition using eigenhills
Önyüzlerle yüz tanıma
- Tez No: 100567
- Danışmanlar: DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
OZYUZLERLE YUZ TANIMA Özet Temel parçacıklar analizine dayalı yüz tanıma algoritmalarının önemli sorunlarından biri aydınlanma değişimleridir. Bu çalışmada, aydınlanma değişimlerinden kaynaklanan sorunlara, gri seviyeli resimlerin kullanılması yerine ayrıt resimlerinin kullanılması ile yeni bir çözün sunulmuştur. Aydınlanma kaynağının yerinde meydana gelen değişmelere, ayrıtların daha az duyarlı oldukları gösterilmiştir. Fakat ayrıt temelli yaklaşımın kendine özgü sorunları vardır. Poz değişimlerinden veya yüzdeki gölgelerin yerlerinin değişmesinden kaynaklanan farklılaşmalar, ayrıta dayalı yüz tanıma algoritmalarının performansını düşürür. Sunulan yöntemde, ayrıta ve dokuya dayalı yüz tanıma algoritmalarının sorunlarını ortadan kaldıran ve her iki yönteminde avantajlarını kullanan tepeler yaklaşımı geliştirilmiştir. Tepeler, ayrıtların zar ile kaplanması ile elde edilir. Her tepe görüntüsü daha sonra tepeler uzayında elde edilen öztepelerin doğrusal bileşimi olarak ifade edilir. ûztepeler, özayrıtlar ve özyüzler ile yüz tanıma algoritmalarının aydınlanma farklılıklarına karşı performanslarının karşılaştırması Maya® yazılımı kullanılarak yapılan 14 taklit yüz ve Purdue A&R yüz veri tabanında yer alan 882 gerçek yüz görüntüsü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel olarak, sunulan yaklaşım olan öztepeler yönteminin diğer yöntemlerden daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
FACE RECOGNITION USING EIGENHILLS Summary Illumination changes are one of the basic problems of PCA-based face recognition algorithms. In this study, a new approach to overcome problems associated with illumination variation by utilizing the edge images rather than gray level texture images is presented. It is shown that changes in edge images are limited as compared to changes in shading when illumination source is changed. However, using edges directly creates its own problems. A small displacement of edges due to pose change degrades the performance of the recognition algorithm drastically due to locality of edges. To combine the advantages of algorithms based on shading and edges while overcoming their drawbacks,“hills”, which are obtained by covering edges with a membrane, are introduced. Each hill image is described as a combination of most descriptive eigenvectors, called“eigenhills”, spanning hill space. Recognition performances of eigenface, eigenedge and eigenhills methods are compared by considering illumination variation on 14 simulated faces designed using Maya® software and 882 real world faces of Purdue A&R face database. It is shown experimentally that proposed approach has the best recognition performance under these degradations as compared to other approaches. XI
Benzer Tezler
- Face recognition using harmonic images
Harmonik görüntüleri kullanarak yüz tanıma
KIVILCIM HELHEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Face recognition using image processing and machine learning methods
Görüntü işleme ve makine öğrenme yöntemleri ile yüz tanıma
IMAN RAAD RUSHDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
- Face recognition using neural networks on field programmable gate array
Sahada programlanabilen kapi dizilerinde yapay sinir ağlari ile yüz tanima
RECEP DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NALAN ERDAS ÖZKURT
- Face recognition using Gabor wavelet transform
Gabor dalgacıklarını kullanarak yüz tanıma
BURCU KEPENEKCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN
DOÇ. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Özyüz kullanılarak yüz tanıma
Face recognition using eigenfaces
BAHATTİN YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. KÜRŞAT AYAN