Geri Dön

Face recognition under varying illumination

Aydınlanma değişimlerinde yüz tanıma

  1. Tez No: 222046
  2. Yazar: ERALD VUÇİNİ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, Aydınlanma geri çatma, Görüntü Sentezleme, Face Recognition, Illumination Restoration, Image Synthesis
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu çalışmada, aydınlanma değişimlerine karşı gürbüz ve yenilikçi bir yüz tanıma sistemi oluşturulması amaçlanmıştır. Eğitim aşamasında her kişi için tek bir yüz görüntüsünün olduğu varsayılmıştır. Aydınlanma değişimlerine karşı Doğrusal Ayrışım Analizi'nin (DAA) Temel Bileşenli Analizi'ne (TBA) karşı daha başarılı olduğu bilindiğinden, sistemin verimliliğini arttırmak üzere DAA kullanmasına karar verilmiştir. Sınıfsal ayrışım yaklaşımlarda görünen ?Az Örnek Sayısı? sorununu çözmek üzere ?Oran Görüntü? adı verilen başarılı bir yöntem, görüntü sentezlemek için uygulanmıştır. Bu yöntem kullanılarak her giriş görüntüsü için bir görüntü uzayı oluşturulmuştur. Kullanılan yöntem ayrıca, herhangi bir ışıklandırma koşulunda alınmış görüntüyü, önden ışıklandırılmış hale geri çatabilmeye izin vermektedir. YaleB veritabanı üzerinde yapılan deneysel sonuçlar, var olan yöntemlerle karşılaştırıldığında, bu yaklaşımın daha başarılı sonuçlar elde ettiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This paper proposes a novel approach for creating a Face Recognition System robust to illumination variation. Is considered the case when only one image per person is available during the training phase. Knowing the superiority of Linear Discriminant Analysis (LDA) over Principal Component Analysis (PCA) in regard to variable illumination, it was decided to use this fact to improve the performance of this system. To solve the Small Sample Size (SSS) problem related with class-based discriminant approaches it was applied an image synthesis method based on a successful technique known as the Quotient Image to create the image space of any input image. Furthermore an iterative algorithm is used for the restoration of frontal illumination of a face illuminated by an arbitrary angle. Experimental results on the YaleB database show that this approach can achieve a top recognition rate compared with existing methods.

Benzer Tezler

  1. Face recognition system based on single image under varying illuminations and facial expressions

    Tek görüntüya dayalı aydınlatma ve yüz ifadeleri altında yüz tanıma sistemi

    AMAL M.S. ALGHARIB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SHAFQAT UR REHMAN

  2. Face recognition using harmonic images

    Harmonik görüntüleri kullanarak yüz tanıma

    KIVILCIM HELHEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. A case study on various preprocessing methods and their impact on face recognition using random forest

    Çeşitli ön işleme yöntemleri üzerine bir vaka çalışması ve onlarin yüz tanıma üzerine etkileri rastgele ormanı kullanarak

    HANAN M. S. ALGHARIB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SHAFQAT UR REHMAN

  4. Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı

    A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models

    MERT ARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  5. Automatic extraction of affective multimodal face videos

    Duygu içerikli çok biçimli yüz videolarinin elde edilmesi için otomatik bir yöntem

    CAN KANSIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM