Geri Dön

Comparison of 3D facial anchor point localization methods

Üç boyutlu yüz nirengi noktaları bulan metotların karşılaştırılması

  1. Tez No: 176879
  2. Yazar: MUSTAFA YAĞCIOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  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-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Kontrollü insan giriş çıkışlarının otomatik olarak yapildiği durumlarda en yaygın uygulama kimlik kartı kullanımıdır ancak bu tür sistemler hırsızlık ve kartın farklı kişilerce kullanılması gibi pek çok problemin oluşmasına çok açıktır. Son yıllarda biyometrik tabanlı sistemler hem kontrollü otomatik giriş çıkışlarda hem de güvenlik amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. İris veya parmak izinden tanımayı sağlayan sistemler yakın temas gerektirdiği için genelde tercih edilmezler. Yüz tanıma tabanlı sistemler ise insanlar tarafından rahatsız edici bulunmamaktadır. Yaygın olan yüz tanıma sistemleri iki boyutlu fotoğraflardan tanıma amaçlıdır ve iki boyutlu sistemlerin başarilari bulunduklari ortama çok bağlıdır. Değişen ışıklandırma, karmaşık arka plan ve değişen poz tanımayı doğrudan ve çok ciddi şekilde etkileyebilen değişkenlerin başında gelir. Bu noktada üç boyutlu yüz tanıma sistemleri önem kazanır. Bu alanda pek çok yöntem geliştirilmiştir ancak pek çoğu veri alınırken insanın pozisyonunun üç boyutlu tarayıcıya gore sabit olduğunu ve yüzde yüz şeklini engelleyici (sakal, bıyık, saç, şapka, gözlük, sağa, sola, yukarı veya aşağı dönerek poz verme) bir durumun olmadığını varsayar. Oysa, bu tür engelleyici durumlar için de yüz tanıma yapılabilmelidir. Bunun ilk aşaması ise yüzün veya yüzdeki bazı noktaların yerlerinin tarayıcı çıktısında belirlenmesidir. Bu çalışmada, yüz ve yüz noktalarının bulunması için literatürde var olan dört yöntem; ?Multimodal Facial Feature Extraction for Automatic 3D Face Recognition? , ?Automatic Feature Extraction for Multiview 3D Face Recognition?, ?Multiple Nose Region Matching for 3D Face Recognition under Varying Facial Expression?, ?3D face detection using curvature analysis?, değişik pozlar için karşılaştırılmış, bu yöntemlerin karşılaştıkları problemler için çözümler önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Human identification systems are commonly used for security issues. Most of them are based on ID card. However, using an ID card for identification may not be safe enough since people may not have any protection against the theft. Another solution to the identification problem is to use iris or fingerprints. However, systems based on the iris or fingerprints need close interaction to identification machine. Identifying someone from his photograph overcomes all these problems which can be called as face recognition.Common face recognition systems are based on the 2D image recognition but success rates of these methods are strictly depending on the environment. Variations on brightness and pose, complex background are the main problems for 2D image recognition systems. At this point, three dimensional face recognition techniques gain importance. Although there are a lot of methods developed for 3D face recognition, many of them assume that face is not rotated and there is not any destructive (i.e. beard, moustache, hair, hat, and eyeglasses) on the face. However, identification needs to be done though these destructives. Basic step for the face recognition is the determination of the anchor points (i.e. nose tip, inner eye points). In this study, the goal is to implement previously proposed four face recognition methods based on anchor point detection; ?Multimodal Facial Feature Extraction for Automatic 3D Face Recognition? , ?Automatic Feature Extraction for Multiview 3D Face Recognition?, ?Multiple Nose Region Matching for 3D Face Recognition under Varying Facial Expression?, ?3D face detection using curvature analysis?, to compare the success rates of them for rotated and destructed images and finally to propose improvements on these methods.

Benzer Tezler

  1. İki farklı maksiller molar distalizasyonunun yüzün yumuşak dokuları üzerine etkisinin 3DMD ile değerlendirilmesi

    Evaluation of the effect of two different maxillary molar distalization on the soft tissues of the face with 3DMD

    ÖNDER YOĞUN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Diş HekimliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESLİHAN EBRU ŞENIŞIK

  2. Anterior diş eksikliği olgularında protetik tedavinin yüz estetiğine etkisinin stereofotogrametri ile üç boyutlu değerlendirilmesi

    Three-Dimensional Evaluation of the Effect of Prosthetic Treatment onFacial Aesthetics in Patients with Anterior Teeth Deficiency byStereophotogrammetry

    ASLIHAN SEVER

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Diş Hekimliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENDER AKAN

  3. Dudak damak yarıklı bireylerde yumuşak doku özelliklerinin 3 boyutlu yüz fotoğraflama yöntemi ile incelenmesi

    Three-dimensional soft tissue evaluation in patient with cleft lip and palate

    SELİN ALPAĞAN ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Diş HekimliğiAkdeniz Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELÇİN ESENLİK

  4. Yüz tanıma için 2 boyutlu görüntülerden 3 boyutlu yüz modelinin oluşturulması

    3D face reconstruction from 2D images for face recognition

    VOLKAN SALMA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  5. Üç boyutlu yüz tanımada lokal özellik temelli yöntemlerin kullanımı ve karşılaştırılması

    Comparison and usage of local feature based methods for 3d face recognition

    MUHAMMED ENES ATİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZAİDE DURAN