3D face recognition
3 boyutlu yüz tanıma
- Tez No: 177426
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, çakıştırma işleminin üç boyutlu yüz tanıma algoritmalarından birkaçı üzerine etkisi incelenmiştir. Girdiler üç boyutlu nokta kümesi şeklinde olup tarayıcıdan kaynaklanan gürültüler mevcuttur. Gürültü filtreleme işlemi sayesinde veriler daha pürüzsüz bir hale getirilmiştir. Yüz yüzeylerinin çakıştırılması amacıyla katı bir çakıştırma metodu olan ve muhtemelen üç boyutlu iki şeklin çakıştırılması amacıyla en sık kullanılan metot olan, Döngülü Yakın Nokta (DYN) metodu kullanılmıştır. Ayrıca DYN metodu için öne sürülmüş birkaç değişken doğruluk ve yakınsama için gerekli olan zaman ve döngü sayısı temel alınarak incelenmiştir. Tanıma aşamasında özyüzler, Fisherface, Bağımsız Bileşenler Analizi (BBA), Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma (NOMA) metotları hayata geçirilmiştir. Çakıştırılmış ve çakıştırılmamış veriler üzerinde, tanıma algoritmalarının performansları incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the effect of registration process is evaluated as well as several methods proposed for 3D face recognition. Input faces are in point cloud form and have noises due to the nature of scanner technologies. These inputs are noise filtered and smoothed before registration step. In order to register the faces an average face model is obtained from all the images in the database. All the faces are registered to the average model and stored to the database. Registration is performed by using a rigid registration technique called ICP (Iterative Closest Point), probably the most popular technique for registering two 3D shapes. Furthermore some variants of ICP are implemented and they are evaluated in terms of accuracy, time and number of iterations needed for convergence. At the recognition step, several recognition methods, namely Eigenface, Fisherface, NMF (Nonnegative Matrix Factorization) and ICA (Independent Component Analysis) are tested on registered and non-registered faces and the performances are evaluated.
Benzer Tezler
- 3D face recognition from shape information based on 3D surface registration
3B yüzey çakıştırma tabanlı şekil bilgisinden 3B yüz tanıma
MUSTAFA OKAN İRFANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN
- 3D face recognition with local shape descriptors
Yerel şekil betimleyiciler ile üç boyutlu yüz tanıma
TOLGA İNAN
Doktora
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. UĞUR HALICI
- 3d face representation and recognition using spherical harmonics
Küresel harmoniklerle 3 boyutlu yüz modelleme ve tanıma
FAHRİ TUNÇER
Doktora
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Biologically motivated 3D face recognition
Biyolojik tabanlı üç boyutlu yüz tanıma
ALBERT ALİ SALAH
Doktora
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. LALE AKARUN
- Part-based 3D face recognition under pose and expression variations
Poz ve ifade değişimlerinde parça tabanlı üç boyutlu yüz tanıma
HAMDİ DİBEKLİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. LALE AKARUN