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: 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: 123

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. Anahtar Kelimeler : Yüz tanıma, özyüz, ana bileşen analizi, altuzay doğrusal aynşım analizi, Kernel özyüz. vu

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 Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAYRİ ACAR

    DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN

  2. Tez No

    544768

    Applıcatıon of subspace clusterıng to scalable malware clusterıng

    Alt uzay gruplamanın ölçeklenebi̇li̇r kötücül yazılım gruplamasına uygulanması

    FATİH IŞIKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN

  3. Tez No

    176859

    Frequency invariant beamforming and its application to wideband direction of arrival estimation

    Frekans değişmez hüzmeleme ve bu yöntemin genişbant yön bulmaya uygulanması

    EREN BABATAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ÇAĞATAY CANDAN

  4. Tez No

    513338

    New clutter removal methods for through obstacle target detection

    Engel arkası hedef tespitinde yeni kargaşa giderme yöntemleri

    DENİZ KUMLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  5. Tez No

    184036

    El yazısı karakterlerden karakter ve yazıcı tanıma

    Character and writer recognition from handwritten characters

    ÖNDER KIRLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLGİNER GÜLMEZOĞLU

Geri Dön