Robust facial feature localization in frontal views
Önyüz imgelerinde nirengi noktalarının gürbüz olarak saptanması
- Tez No: 232615
- Danışmanlar: PROF. BÜLENT SANKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Bu çalışma önyüz imgelerinden göz, kaş ve dudak kenarları gibi nirengi noktalarının otomatik ve güvenilir bir şekilde saptanması amacı ile yapılmıştır. Çok çeşitli ifade ve kapatılma içeren yüz imgelerinde otomatik nirengileme başarımını artırmak üzerine çalışıllmştır.Öznitelikleri çıkarmak amacıyla dört farklı yerel öznitelik sezicisi kullanılmıştır: Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD), Gabor Dalgacık Dönüşümü GDD), Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma (NOMA) ve Bağımsız Bileşenler Analizi (BBA). Önerilen yöntemlerin performanları bireysel ve tümleştirilerek karşılaştırılmıştır. Herhangi bir nirengi noktası için en yüksek skora sahip aday noktasını seçmek her zaman güvenilir olmayabilir; yüksek skora sahip noktaların işbirliği ve çizge modellerin kullanımı ile performans arttırılabilir.Geliştirilen yöntem Boğaziçi, JAFFE (Japanese Females Facial Expression Database) ve BioID veri tabanlarında test edilmiştir. Önerilen her bir yötemin performansı ve yürütülen her bir deney ayrı ayrı incelenmiştir. Ayrıca“Elastic Bunch Graph”algoritması ile de karşılaştırmalı sonuçlar verilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we focus on the reliable detection of facial fiducial points in frontalface images, such as eye, eyebrow and mouth corners. The proposed algorithm aimsto improve automatic landmarking performance in challenging realistic face scenariossubject to high-valence facial expressions and occlusions.In order to extract facial fiducial points, we explore the potential of several featuremodalities, namely, Gabor Wavelet Transform (GWT), Independent Component Analysis(ICA), Non-negative Matrix Factorization (NMF) and Discrete Cosine Transform(DCT), both singly and jointly. The multitude of landmark candidates is associatedvia fusion techniques. We show that the selection of the highest scoring face patch asthe corresponding landmark is not always the best, but that there is considerable roomfor improvement with the cooperation among several high scoring candidates and alsousing a graph-based post-processing method.The developed methods are tested on Bosphorous, JAFFE (Japanese FemalesFacial Expression Database) and BioID face image databases. We also present comparativeresults with“Elastic Bunch Graph Matching”algorithm. The performance ofeach method and each conducted experiment is discussed separately.
Benzer Tezler
- Yüz tanıma sistemlerinde kullanılan öznitelik vektörlerinin optimizasyonu
Optimization of feature vectors used in face recognition systems
SERKAN TÜZÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Development of face recognition system based on raspberry pi card
Raspberry pi kartına dayalı yüz tanıma sisteminin geliştirilmesi
HAYDER WAHHAB HAMZAH ALBARAMANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Nearest neighbor discriminant analysis based face recognition using ensembled gabor features
Parçalı gabor öznitelikleri kullanarak en yakın komşu ayrışım analizi tabanlı yüz tanıma
ONUR DOLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Enabling dynamics in face analysis
Başlık çevirisi yok
HAMDİ DİBEKLİOĞLU
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversiteit van AmsterdamPROF. DR. THEO GEVERS
PROF. DR. A. W. M. SMEULDERS
- Facial feature point tracking based on a graphical model framework
Grafiksel model tabanlı yüz öznitelik nokta takibi
SERHAN COŞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. AYTÜL ERÇİL
YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN