Geri Dön

Human face detection and eye localization in video using wavelets

Dalgacık dönüşümü kullanarak videoda insan yüzü ve gözlerin yerlerinin tespiti

  1. Tez No: 181356
  2. Yazar: MEHMET TÜRKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Human face detection, eye detection, eye localization, wavelet trans-form, edge projections, classification, support vector machines, dynamic program-ming
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Video ve/veya imgelerde insan yüzü bulma ve güzlerin yerlerinin tespitiuu ogeştiˇimiz yıllarda uzerlerinde ünemle durulan konular olmuşlardır. Bu ilginincg ü o snedenleri arasında, geliştirilen sistemlerin ve algoritmaların ticari ve kanun uygu-slamalarında şok geniş alanlarda kullanılmaları güsterilebilir. Bu tez şalışmasında,c s o csdalgacık dünüşumü kullanılarak insan yüzü bulma ve güzlerin yerlerinin tespitio us ü u uu oalgoritmaları geliştirilmiştir. Verilen bir imge veya video şerşevesinde, renks s ccbilgisi kullanılarak, insan yüzü olabilecek tüm alanlar tespit edildikten sonrauu ubu alanlar dalgacık dünüşumünde kullanılan yüksek-geşiren süzgeşten geşirilir.o us ü u u c uc cBüylece bu alanların kenarları vurgulanarak karikatür benzeri güsterimleri eldeo u oedilir. Yatay, dikey ve filtre-benzeri kenar izdüşumleri üznitelik sinyali olarakus ü odinamik programlama ve destekşi vektür makinaları kullanılarak sınıflandırılır.c oDeneysel sonuşlar, kullanılan üznitelik sinyallerinin destekşi vektür makinalarıc o c oile daha iyi sınıflandırıldığını güstermektedir. Benzer bir yüntemle, insan yüzüg o o uuolarak sınıflandırılmış bir alanın yatay- ve dikey-kesim kenar bülgelerinin yatays o˙izdüşumleri ve profilleri kullanılarak güzlerin yerleri tespit edilebilir. Ilgili ke-us ü onar bülgelerinin yatay izdüşumleri kullanılarak güzlerin yatay seviyeleri tespito us ü oedildikten sonra bu yatay seviyeler uzerinde her güz işin ayrı ayrı yatay kenarü ocprofilleri hesaplanır. Güz olabilecek tüm noktalar yatay kenar profilleri ve yatayo useviyelerin yardımı ile tespit edilir, ve destekşi vektür makinaları ile sınıflandırılır.c oDeneysel sonuşlar, geliştirilen algoritmanın aydınlanma ve ülşek değişimlerindenc s oc gsetkilenmediğini güstermektedir.g ovvi˙Anahtar süzcükler : Insan yüzü tespiti, güzlerin tespiti, güzlerin yerlerinin tespiti,ou uu o odalgacık dünüşumü, kenar izdüşumleri, sınıflandırma, destekşi vektür makinaları,o us ü u us ü c odinamik programlama.

Özet (Çeviri)

Human face detection and eye localization problems have received significantattention during the past several years because of wide range of commercial andlaw enforcement applications. In this thesis, wavelet domain based human facedetection and eye localization algorithms are developed. After determining allpossible face candidate regions using color information in a given still image orvideo frame, each region is filtered by a high-pass filter of a wavelet transform.In this way, edge-highlighted caricature-like representations of candidate regionsare obtained. Horizontal, vertical and filter-like edge projections of the candi-date regions are used as feature signals for classification with dynamic program-ming (DP) and support vector machines (SVMs). It turns out that the proposedfeature extraction method provides good detection rates with SVM based clas-sifiers. Furthermore, the positions of eyes can be localized successfully usinghorizontal projections and profiles of horizontal- and vertical-crop edge image re-gions. After an approximate horizontal level detection, each eye is first localizedhorizontally using horizontal projections of associated edge regions. Horizontaledge profiles are then calculated on the estimated horizontal levels. After deter-mining eye candidate points by pairing up the local maximum point locationsin the horizontal profiles with the associated horizontal levels, the verification isalso carried out by an SVM based classifier. The localization results show thatthe proposed algorithm is not affected by both illumination and scale changes.iiiiv

Benzer Tezler

  1. Radyoterapi uygulamaları için otomatik iris lokalizasyonu

    Fully automated blink detection for uveal melanoma radiotherapy

    MELİH ÇAVUŞCULU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İMAM ŞAMİL YETİK

  2. Görüntü işleme teknikleri kullanılarak anizokori hastalığının teşhisi

    Diagnosis of anisocoria using image processing techniques

    NERMA COROVIC

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEL ARSLAN

  3. İnsan bilgisayar etkileşimi uygulamaları için göz merkezinin belirlenmesi ve kafa pozu tahmini

    Eye center localization and head pose estimation for human computer interaction applications

    FATİH DURSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN GELEN

  4. Bir tek nöron kullanılarak resimler içerisinde göz kısmının bulunması

    Detection of eye region in images using a single perceptron

    YAVUZ SELİM İŞLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN ARTIKLAR

  5. Comparison of 3D facial anchor point localization methods

    Üç boyutlu yüz nirengi noktaları bulan metotların karşılaştırılması

    MUSTAFA YAĞCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY