Feature based pose invariant face recognition
Özniteliğe dayalı pozdan bağımsız yüz tanıma
- Tez No: 112102
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LALE AKARUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
ÖZET OZNITELIGE DAYALI POZDAN BAĞIMSIZ YUZ TANIMA Yüz tanıma sistemlerindeki en önemli problemlerden biri yüz resimlerindeki poz değişimleridir. Çoğu yüz tanıma tekniği pozun önceden bilindiğini farzeder. Bu çalışmada pozdan bağımsız yüz tanıma problemi için iki farklı yüz gösterim metodu karşılaştırılmıştır. İlk yöntem yüzün standard özyüzler metodu ile gösterimine dayan maktadır, ikinci yöntemde ise yüz gösterimi için Gabor dalgacıklarına dayalı fil- treleme yöntemi kullanılmıştır, ikinci yöntemin, insan görme sistemindeki gibi, değişik frekanslara ve yönlere olan duyarlılığı, Gabor dalgacıklarının seçilme sebebidir. Ga bor dalgacıklarına dayalı yüz gösterimi, ayrıca, önemli bileşenler yöntemi kullanılarak tanıma performansını düşürmeyecek şekilde kodlanmıştır. Her iki gösterim yöntemi için, parametrik ve poza-bağlı yüz tanıma algoritmaları kullanılmıştır. Sonuçlar Gabor dalgacıklarına dayanan yüz gösterim metodunun her iki yüz tanıma algoritmasi için de özyüzlere dayalı gösterime oranla daha iyi sonuç verdiğini göstermektedir. Parametrik ve poza-bağlı yüz tanıma algoritmaları her iki yüz gösterim metodu için de birbirine yakın performans göstermiştir. Ön cepheden oluşan yüzler için de Gabor dalgacıklarına dayalı yüz gösterim metodunun üstünlüğü ayrıca gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT FEATURE BASED POSE INVARIANT FACE RECOGNITION One of the major difficulties in face recognition systems is the in-depth pose variation problem. Most face recognition approaches assume that the pose of the face is known. In this work we compared two different face representation methods for pose invariant face recognition. The first one is the conventional Eigenface coding of face images. The second one is based on the Gabor wavelet based filtering of face images. Gabor wavelets are chosen because of their sensitivity to both spatial frequency and orientation, like the early stages of human visual processing system. Subspace cod ing of Gabor wavelet-based face representation was also implemented using Principal Component Analysis without a significant loss in the recognition performance of the system. Both parametric and view-based pose invariant face recognition algorithms were used for each representation. Our results show that Gabor wavelet based filtering of images improves the overall performances of both parametric and view-based approaches where these two classifi cation methods have almost similar recognition performances. Effectiveness of Gabor wavelet-based representation was also shown for frontal face databases.
Benzer Tezler
- Scale and pose invariant real-time face detection and tracking
Ölçekten ve pozdan bağımsız gerçek zamanlı yüz bulma ve izleme
MEHMET ŞERİF BAYHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Ölçek ve pozdan bağımsız yüz tanıma
Scale and pose invariant face recognition
ALİ YAMUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
- Pose-invariant 2D face recognition by matching using graphical models
Grafik modeller kullanarak eşleştirme yoluyla pozla değişmeyen 2B yüz tanıma
SHERVIN RAHIMZADEH ARASHLOO
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of SurreyElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JOSEF KİTTLER
- Face track retrieval and recognition across age
Yaşlar arası yüz iz çıkarımı ve tanıması
ESAM GHALEB
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Düşük çözünürlüklü yüz görüntülerinin yerel zernike momentleri yöntemi ile sınıflandırılması
Classification of the low resolution face images by local zernike moments method
TOLGA ALASAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
YRD. DOÇ. DR. SERAP KIRBIZ