Geri Dön

3d face representation and recognition using spherical harmonics

Küresel harmoniklerle 3 boyutlu yüz modelleme ve tanıma

PDF İndir

  1. Tez No: 176856
  2. Yazar: FAHRİ TUNÇER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

Bu tez çalışmasında küresel harmonik dönüşümüne dayalı bir 3 boyutlu yüz modelleme ve tanıma yöntemi geliştirilmiştir. Bu yönteme girdi olarak yüz derinlik bilgisi kullanılmıştır. Bu derinlik verisi 2.5 boyutlu olarak isimlendirilir. Girdi yüzlerde manuel olarak, iki göz, burun ve çene noktaları işaretlenmektedir. İki boyutta, istenilen yüz bölgesinin seçilmesi için, işaretlenen noktalar kullanılarak, yüz eş merkezli iki yarım elips olarak modellenmiştir. Ayrıca yine bu noktalar kullanılarak yüz 3 boyutta burun merkez ve gözleri birleştiren çizgi yatay eksene paralel olacak şekilde hizalanmıştır. PCA bazlı bir yöntemle yüz dikey eksende de hizalanmıştır. Hizalanan yüzler bir elipsoid üzerine dikilerek yerleştirilmiş, ve sonrasında gerçek küresel harmonikler kullanılarak dönüştürülmüşlerdir. Dönüşüm parametreleri etiketlenerek bir yüz galerisi oluşturulmuştur. Bu dönüşüm parametreleri kullanılarak farklı sınıflandırma yöntemleri kullanılmış ve sonuçları karşılaştırmalı olarak raporlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, a 3D face representation and recognition method based on spherical harmonics expansion is proposed. The input data to the method is range image of the face. This data is called 2.5 dimensional. Input faces are manually marked on the two eyes, nose and chin points. In two dimensions, using the marker points, the human face is modeled as two concentric half ellipses for the selection of region of interest. These marker points are also used in three dimensions to register the faces so that the nose point tip is at the origin and the line across the two eyes lies parallel to the horizontal plane. A PCA based component analysis is done to further align the faces vertically. The aligned face is stitched and mapped to an ellipsoid and transformed using real spherical harmonics expansion. The real harmonics expansion coefficients are labeled and stored into a gallery. Using these coefficients as input, several classification algorithms are applied and the results are reported.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    581887

    Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  2. Tez No

    315269

    Near-infrared image based face recognition

    Yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma

    NİL SERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. Tez No

    200089

    Three dimensional face recognition

    Üç boyutlu yüz tanıma

    BERK GÖKBERK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. LALE AKARUN

  4. Tez No

    332772

    Facial expression recognition based on facial anatomy

    Yüz anatomisine dayalı ifade tanıma

    KRİSTİN SURPUHİ BENLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TANER ESKİL

  5. Tez No

    246291

    Object recognition in subspaces: Applications in biometry and 3D model retrieval

    Altuzaylarda nesne tanıma: Biyometri ve 3B modellerin geri getirilmesi uygulamaları

    HELİN DUTAĞACI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. BÜLENT SANKUR

Geri Dön