Geri Dön

İnsan yüzleri arasındaki benzerliğin temel bileşenler aracılığı ile araştırılması

Evaluation of similarity between human faces with principal component analysis

  1. Tez No: 212073
  2. Yazar: YASEMİN BEKİROĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VASİF V. NABİYEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz Tespiti, Yapay Sinir Ağları, Temel Bileşen Analizi, Görüntü İşleme, Face Detection, Artificial Neural Networks, Principal Component Analysis, Image processing
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Tezde, yüzler arasındaki benzerliğin değerlendirilmesi ele alınmaktadır. Benzerlik tespiti, sorulan yüze benzer olanların bulunmasıdır ve bir sistemin bunu gerçekleştirmesi için, insanın birçok etkene rağmen yüzler arasındaki benzerliği farkedebilme yeteneğini taklit edebilmesi gerekir. Yüzler için mümkün değişimleri dikkate alacak şekilde verimli bir temsil şekli belirlemek ve seçilen temsil şeklini kullanarak yeni bir yüzü sınıflamak gerçekleştirilmesi gereken işlemlerdir. İncelenecek yüzlerin üzerinde çalışılan resimlerden elde edilebilmesi için yüz tespiti işlemi uygulanmaktadır. Çalışmada yüz tespiti bölümünde yoğun olarak çok katmanlı yapay sinir ağı kullanılmıştır. Ağ, yüz ve yüz olmayan resimler arasında seçim yapabilmesi amacıyla eğitilmektedir. Yüz tespiti işleminde, ağın eğitiminden sonra ikinci aşama olarak, olası tüm yüzlerin bulunabilmesi amacıyla görüntünün çeşitli boyutlara küçültülerek taranması gerçekleştirilmektedir. Yüz tespiti kısmında, incelenen giriş resmindeki olası yüzler ten bölgelerinde içerileceğinden, ten bölgelerine odaklanılarak üzerinde çalışılan resim bölümünün azaltılması sağlanmıştır. Bu amaçla, ten bölgelerinin belirlenmesinde giriş resmi YCbCr renk uzayına taşınmaktadır. Ten işleme bölümünden elde edilen sonuç yapay sinir ağına dayalı sorgulama kısmında işlenmektedir. Benzerlik incelemesi bölümünde ele alınan temel yöntem Temel Bileşen Analizi'dir. Temel Bileşen Analizi, orjinal resimleri, daha az boyutlu uzayda ifade şekillerini bularak, aralarındaki benzerlikler ve farklılıklar açısından yorumlama imkanı sunmaktadır. Temel Bileşen Analizi' nden elde edilen sonuçların değerlendirilmesinde farklı uzaklık ölçme yöntemleri, bu yöntemlere dayalı oylama ve yapay sinir ağı kullanılmaktadır. Ayrıca, Temel Bileşen Analizi ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırmak amacıyla görüntülerin çıkarma işlemiyle kıyaslanması da gerçekleştirilmiştir. Benzerlik incelemesi için belirlenen veritabanı üzerinde yapılan sorgulamalarda benzer yüzlerin bulunması başarıyla gerçekleştirilmiştir ve veritabanında olmayan bir yüzle sorgulama yapıldığında da veritabanındaki en yakın yüz bulunabilmektedir.

Özet (Çeviri)

The thesis contains the examination of determining similarity between human faces. Detection of similarity can be defined as listing faces similar to a given face and to be able to achieve it a system should imitate the talent with which humans recognize faces despite a lot of factors. Defining a new way of representing faces taking possible changes into account and classifying a given face using the chosen way are the required operations. To obtain faces to decide how similar they were, firstly a face detection on a given image was performed. In the face detection part of the work, a multilayer neural network was implemented. The network was trained to distinguish faces from non-faces. After training the network, to detect all faces image containing faces was scanned while it was scaled down. In face detection, since possible faces on input image are included on the skin part, skin parts were focused to decrease the image part to be searched for faces. With this aim, to detect skin parts input image was converted into YCbCr color space. The result obtained in the skin detection was processed in examination based on the neural network in the face detection part. Principal Component Analysis is the method preferred in similarity evaluation part of the work. Principal Component Analysis provides an efficient way of comparing faces according to the similarities and differences between them representing faces on a lower dimensional space. Four distance measures, voting based on them and the neural network deisgned were utilized in evaluation of the results obtained in Principal Component Analysis. Additionally, comparing face images by subtraction was performed to compare with the result obtained using Principal Component Analysis. Listing similar faces in images included in a database designed to be used in similarity evaluation was performed succesfully and most similar faces to a given face which was not incuded in the database could also be listed.

Benzer Tezler

  1. Kentsel yaşam kalitesine çok ölçütlü bir yaklaşım. İstanbul örneği

    A Multidimensional approach to urban quality of life: The case of İstanbul

    İ.ÜMİT GÜVENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FÜSUN ÜLENGİN

  2. Betonarme istinat duvarlarının 2007 ve 2018 deprem yönetmeliklerine göre karşılaştırılması

    Comparision of reinforced concrete retaining walls by 2007 and 2018 earthquake codes

    MUSTAFA AKBULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGUT ÖZTÜRK

  3. COVİD-19 pandemisi sürecinde hijyen maskesi kullanımının yüz çekiciliği algısına etkisinin yüzün ortalamaya yakınlığı, cinsel dimorfizm özellikleri ve morfometrisi açılarından incelenmesi

    Investigation of the effect of using hygiene mask on the perception of facial attractiveness in the process of COVID-19 pandemic in terms of closeness of the face to average, sexual dimorphic features and morphometric measurements

    CEREN ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    PsikolojiAkdeniz Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EVRİM GÜLBETEKİN

  4. Çok modlu yaşam alanı gözetleme sistemleri

    Multi-modal living area surveillance systems

    FATİH ERDEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ ZİYA ALKAR

  5. 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