Geri Dön

A comparison of subspace based face recgnition methods

Alt-uzay tabanlı yüz tanıma yöntemlerinin karşılaştırılması

  1. Tez No: 153366
  2. Yazar: ÖZKAN GÖNDER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, özyüz, ana bileşen analizi, altuzay doğrusal aynşım analizi, Kernel özyüz. vu, Face recognition, eigenface, principal component analysis, subspace LDA, Kernel eigenface
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz ALT-UZAY TABANLI YÜZ TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Gönder, Özkan Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Uğur Halıcı Ağustos 2004, 95 sayfa Bu tezde yüz tanımada kullanılan farklı yöntemler üzerinde çalışılmıştır. Bu yöntemler Ana Bileşen Analizi(Özyüz), Kernel Özyüz ve Fisher Doğrusal Ayırtaç Analizleridir (D AA). Ana Bileşen Analizi yüzü en iyi tanımlayabilen hesaplayıcı model oluşturabilmek için yüz resmi içindeki en önemli bilgileri çıkarmaya çalışır. Özyüz yönteminde yüzler arasındaki farklılıklar eğitim kümesinde yer alan yüzlerin kovaryans matrisinin özvektörlerinm(özyüzlerin) hesaplanmasıyla bulunur. Özvektörler (Özyüzler) elde edilerek diğer yüzler bu özvektörlenn lineer kombinasyonu ile ifade edilir Tanıma olayı yeni yüzün elde edilen bu özyüzler tarafından oluşturulan yüz uzayına projeksiyonu ile ve projeksiyon sonucu elde edilen konumlar sisteme tanıtılan yüzlerin konumlarıyla karşılaştırılnasıyla yapılmaktadır. Kernel Özyüz yönteminde, Ana Bileşen Analizinden önce eğitim seti lineer olmayan üst uzaya projeksiyonu viyapılmaktadır. Böylelikle yüzlerin lineer olarak değişmeyen özelliklerinin(arka planda farklılıkları, ışık değişiklikleri ve yüz ifadeleri vb. ) de ele alınması hedeflenmiştir. Fisher Doğrusal Ayırtaç Analizinde (DAA), Doğrusal ayırtaç analizi Ana Bileşen Analizinden sonra sınıflar arasında ayrımı arttnmak için uygulanmaktadır. Bu yöntemler üç veritabam üzerinde uygulanmıştır. Bunlar: Yale veritabam, AT&T veritabam ve ODTÜ Görüntü İşleme Laboratuvan yüz veritabamdır. Deney sonuçlan ışık, poz ve ifade farklılıklarına göre değerlendirilmiştir. Kernel Özyüz ve Fisher Doğrusal Ayırtaç Analizi Özyüz yöntemine göre ışık farklılıklarında daha iyi performans göstermektedirler. Yüz ifade değişikliği Özyüz yönteminin performansım etkilememektedir. Test sonuçlan Özyüz yönteminin kolay olması, hızlı ve özel donanım kullanmadan bile gerçek zamanda çalışabilmesi sebebiyle yüz tanıma sistemlerinde kullanılabilir bir yöntem olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT A COMPARISON OF SUBSPACE BASED FACE RECOGNITION METHODS Gönder, Özkan M.Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor : Prof. Dr. Uğur Halıcı August 2004, 95 pages Different approaches to the face recognition are studied in this thesis. These approaches are PCA (Eigenface), Kernel Eigenface and Fisher LDA. Principal component analysis extracts the most important information contained in the face to construct a computational model that best describes the face. In Eigenface approach, variation between the face images are described by using a set of characteristic face images in order to find out the eigenvectors (Eigenfaces) of the covariance matrix of the distribution, spanned by a training set of face images. Then, every face image is represented by a linear combination of these eigenvectors. Recognition is implemented by projecting a new image into the face subspace spanned by the Eigenfaces and then classifying the face by comparing its position in face space with the positions of known individuals. In Kernel Eigenface method, non-linear mapping of input space is implemented before PCA in order to handle non-linearly embedded properties of images (i.e. IVbackground differences, illumination changes, and facial expressions etc.). In Fisher LDA, LDA is applied after PCA to increase the discrimination between classes. These methods are implemented on three databases that are: Yale face database, AT&T (formerly Olivetti Research Laboratory) face database, and METU Vision Laboratory face database. Experiment results are compared with respect to the effects of changes in illumination, pose and expression. Kernel Eigenface and Fisher LDA show slightly better performance with respect to Eigenfaces method under changes in illumination. Expression differences did not affect the performance of Eigenfaces method. From test results, it can be observed that Eigenfaces approach is an adequate method that can be used in face recognition systems due to its simplicity, speed and learning capability. By this way, it can easily be used in real time systems.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    421178

    A parallel monolithic approach for the numerical simulation of fluid-structure interaction problems

    Akışkan-yapı etkileşimi problemlerinin sayısal simülasyonu için paralel monolitik bir yöntem

    ALİ EKEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAYRİ ACAR

    DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN

  2. Tez No

    152272

    A multi - factor analysis model to determine the use value of enclosed outdoor spaces

    Binalarla tanımlanmış dış mekanların kullanım değerini saptamaya yönelik çok faktörlü bir analiz modeli

    DİLEK YILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ŞENER

  3. Tez No

    827032

    Geleceğin kentlerinde kamusal açık alan tasarım niteliklerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of public open space design qualities in cities of the future

    BÜŞRA KILIÇDAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET OCAKÇI

  4. Tez No

    936313

    Öğretim elemanlarının öğretimsel açıklamaları ile öğretmen adaylarının olasılıklı düşünme düzeyleri arasındaki ilişki

    The relationship between instructors' instructional explanations and pre-service teachers' probabilistic thinking levels

    ALİ GÖKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eğitim ve ÖğretimTrabzon Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜVEN

  5. Tez No

    450961

    Uydu verisi ve peyzaj metrikleri kullanılarak şehir yapılarının karşılaştırılması: Karabük ili merkez ve Safranbolu ilçeleri örneği

    Comparison of city structures by using satellite data and landscape metrics: Karabuk city center and Safranbolu district samples

    DUYGU ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

Geri Dön