Geri Dön

Part-based 3D face recognition under pose and expression variations

Poz ve ifade değişimlerinde parça tabanlı üç boyutlu yüz tanıma

PDF İndir

  1. Tez No: 232627
  2. Yazar: HAMDİ DİBEKLİOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. LALE AKARUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Sensör teknolojilerindeki gelişmeler ve biyometrik özellikleri tanıma konusunda son yıllarda yapılan araştırmalar, üç boyutlu yüz tanımasistemlerinden beklentileri yükseltmektedir. Üç boyutlu yüz tanıma alanına olan bilimsel ilginin önemli bir nedeni yüz taramalarının kişileri rahatsız etmeden yapılabilmesidir. Bu durum, üç boyutlu yüz tanımayı, güvenlik ve insan-bilgisayar etkileşimi konularında kullanılabilir hale getirmektedir. Bu çalışmada, tam otomatik, parça tabanlı bir üç boyutlu yüz tanıma sistemi önerilmiştir. Önerilen sistem, tanıma konusunda poz düzeltme ve eğrilik tabanlı yüz bölütlemesine dayanmaktadır. Sistemin tanıma basamağında, yüz parçalarının kullanılması, yüz ifadelerindeki değişimlerde bile, sisteme gürbüzlük sağlamaktadır. Burun anatomik olarak yüzün en hareketsiz bölgesi olduğu için ifade değişimlerinden çoğunlukla etkilenmez. Bu sebeple, burun ucu bulma ve burun bölütü çıkarma konuları üzerinde yoğunlaşılmıştır. Ayrıca, burun ucu ve diğer nirengi noktaları poz düzeltmeye imkan vermektedir. Önerilen tanıma sisteminin poz düzeltme özelliği, sistemin poz değişimlerinde kullanılabilirliğini sağlamaktadır. Sonuçlarımız, doğal sınırlarından bölütlenmis burun bölgesinin, üç boyutlu yüz tanımada tek başına kullanımı ile, Boğaziçi Veri Tabanında, tanıma başarısı oranlarını düz yüz ifadeleri için yüzde 94.1'e kadar ve poz değişimleri için yüzde 79.41'e kadar arttırdığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The advances in sensor technologies and the several years of research in recognition of biometric modalities increased the expectations from 3D face recognition systems. An important reason of scientific interest on 3D face recognition is the ability ofacquisition of the facial data nonintrusively. This makes 3D face recognition applicable to real life tasks in terms of security and human computer interaction. In this study, a fully automatic part-based 3D face recognition system has been proposed. The proposed system is based on pose-correction and curvature-based facial segmentation for recognition tasks. Utilization of facial parts in the recognition step provides robustness to the system even in facial expression variations. Since the nose is anatomically the most stable part of the face, it is largely invariant under expressions For this reason, we have concentrated on locating the nose tip and segmenting the nose. Furthermore, the nose tip and other nose landmarks enable pose correction. Pose correction feature of the proposed recognition system, allows the identification of people under significant amount of pose variations. For the face recognition task, we try both one-to-all and Average Nose Model (ANM) based methodologies. Our results show that the utilization of anatomically-cropped nose region in 3D face recognition increases the rank-one recognition success rates up to 94.1 per centfor frontal facial expressions and 79.41 per cent for pose variations in the Bosphorus database.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    285482

    Fotometrik stereo tabanlı 3 boyutlu yüz tanıma

    Photometric stereo based 3D face recognition

    EBUBEKİR TEMİZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  2. Tez No

    152544

    3D face recognition from shape information based on 3D surface registration

    3B yüzey çakıştırma tabanlı şekil bilgisinden 3B yüz tanıma

    MUSTAFA OKAN İRFANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN

  3. Tez No

    581887

    Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  4. Tez No

    409277

    3D cow identification in cattle farms

    İnek çiftliklerindeki hayvanların 3B kimlik tespiti

    AHMET CUMHUR ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. MEHMET AKAR

  5. Tez No

    821785

    Derin öğrenme ağları kullanılarak 3B tıbbi görüntü tanımlanması

    3D medical image recognition using deep learning networks

    ROUBA OMAR ALAHMAD ALOSMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU

Geri Dön