Geri Dön

Robust facial feature localization in frontal views

Önyüz imgelerinde nirengi noktalarının gürbüz olarak saptanması

  1. Tez No: 232615
  2. Yazar: OYA ÇELİKTUTAN
  3. Danışmanlar: PROF. BÜLENT SANKUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. 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

  1. Yüz tanıma sistemlerinde kullanılan öznitelik vektörlerinin optimizasyonu

    Optimization of feature vectors used in face recognition systems

    SERKAN TÜZÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

  2. 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

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ

  3. 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

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  4. Enabling dynamics in face analysis

    Başlık çevirisi yok

    HAMDİ DİBEKLİOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversiteit van Amsterdam

    PROF. DR. THEO GEVERS

    PROF. DR. A. W. M. SMEULDERS

  5. Facial feature point tracking based on a graphical model framework

    Grafiksel model tabanlı yüz öznitelik nokta takibi

    SERHAN COŞAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. AYTÜL ERÇİL

    YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN