Scale and pose invariant real-time face detection and tracking
Ölçekten ve pozdan bağımsız gerçek zamanlı yüz bulma ve izleme
- Tez No: 251153
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Geçen bir kaç yıl içinde, insan yüzüne dayalı dudak okuma, yüz tanıma ve vidyo ile gözetlemeye dayalı sistemler Bilgisayarla Görü topluluğunda rağbet görmeye başladı. Bu tip sistemler insan yüzü üzerinde görüntü işleme yaparak yapılma amaçlarına göre çıktılar sağlamaktadır. Bu tür sistemlerin dayandığı temel unsurun insan yüzünün bulunması olduğu kolaylıkla görülebilir. Bu yüzden yüzün yerinin bulunması bu uygulamaların olmazsa olmazıdır. Geçmiş senelerden günümüze, görüntü içindeki yüz yerinin tespiti için araştırmacılar tarafından bir çok yöntem önerilmiştir. Buna rağmen insan yüzü yerinin tespiti şu ana kadar tamamen çözülememiştir. Çünkü insan yüzü değişken bir yapıya sahip ve görüntü içindeki görünümü verilen poza, ortamdaki ışığın miktarına, yüzün resimdeki büyüklüğüne, yüzdeki ifadelere, yaşın getiridiği değişimlere, yüzü kapatan nesnelere, yüzün ten rengine, vb. durumlara göre değişebilir.Bu çalışmanın amacı; çoklu poza dayalı ve verilen görüntüde birden çok insan yüzünü bulup bu yüzleri izlemeye yönelik bir sistem geliştirmektir. Bü yüzden yüz bulma ve izlemeyle ilgili yöntemler incelendi. Ana dört kategori (bilgi tabanlı, özellik tabanlı, şanlon eşleştirme tabanlı, görüntü tabanlı) içinden en kayda değer olan görüntü tabanlı yöntem seçildi. Ayrıca, yüzün izlenmesini sağlayan yöntemler incelendi ve yüzün ten rengine dayalı bir yöntem seçildi.Bu çalışmada görüntü tabanlı en gözde ve en yeni yöntemlerden biri seçildi. Bu yöntem Adaboost algoritmasına, ?Integral Görüntü? tekniğine ve kaskat sınıflandırıcılara dayalıdır. Beş değişik poza (sol, sol+45°, ön yüz, sağ+45° ve sağ) ait insan yüzü bu yöntemle eğitildi. Ayrıca kolay uygulanabilirliğinden ve gerçek zamanlı uygulamalardaki hızından dolayı, yüzün izlenmesi için CAMSHIFT algoritması kullanıldı. Görüntü işlemenin gerçek zamanlı uygulamalara kötü yöndeki etkisinden kaçınmak için paralel programlama gerçeklendi. Bunu sağlamak için iki iplikçik (ana ve çocuk) oluşturuldu. Çocuk iplikçik alınan görüntü çerçeveleri üzerinde yüzleri bulmaya çalışırken, ana iplikçik de gelen tüm görüntüleri çocuk iplikçiden aldığı veriye göre işler ve bunu kullanıcı penceresine basar.Sonuç olarak, insan yüzlerini bulma ve izleme sistemi (FFTS) OpenCV ve Microsoft Visual C++.NET 2005 platformların da yazıldı ve üç farklı test kümesi ile bir video kümesindeki test sonuçlarına göre çok yüksek başarım oranı sağladığı görüldü. Bu sistem, verilen görüntede hızlı ve doğru bi şekilde birden çok yüzü bulmayı ve izlemeyi sağlamakta vebu yüzden yukarda bahsi geçen yüze dayalı uygulamaların ilk basamağı olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Face based applications such as lip reading systems, face recognition systems, video surveillance systems have been more popular in Computer Vision community during the past several years. Such systems perform image processing on the human face and produce their throughputs according to their purpose. It can be seen easily that the main step of those applications is detecting the human face in the given video frame or image; hence, face detection is very important for such applications. There have been numerous methods proposed by researches for face detection in the past decades. Despite this, face detection is not a fully solved problem yet. This is because, face is a non-rigid object and its appearance is varied depending on pose of the face, illumination conditions of the environment, scale of the face, facial expressions, aging effects, occlusions, skin color, etc?The main purpose of this study is developing a face detection and tracking system for multi-view face detections and multiple face tracking. Therefore, published face detection and tracking methods are analyzed. There are mainly four approaches (knowledge based, feature based, template matching based, appearance based) and the most significant one is the appearance based methods. Also, object tracking methods were investigated and skin color based algorithm was determined for face tracking purpose.In this study, one of the most popular and recent appearance based face detection method is used. It is a combination of Adaboost algorithm, Integral Image and cascading classifiers. Faces are trained for five different poses (left, left+45°, front, right+45° and right). Also, CAMSHIFT algorithm is used for face tracking because of its speed and easy implementation for face. To avoid impact of image analysis?s computations on Real-time application, parallel processing methods were used. Two processes (main and child) were created for this purpose. Child process detects faces periodically on the given frame while the main one process all frames and displays the results of child process to the user screen.In conclusion, our face detection and tracking system (FFTS) has been implemented on OpenCV and Microsoft Visual C++.NET 2005 platforms and it has demonstrated significantly high detection/tracking rates based on the tests on three different image databases and one video database. The system can detect and track more than one face very fast with high accuracy and it can be used as the main step for the aforementioned applications.
Benzer Tezler
- Ölçek ve pozdan bağımsız yüz tanıma
Scale and pose invariant face recognition
ALİ YAMUÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
- Robust face recognition on nonlinear manifolds
Doğrusal olmayan manifoldlar üzerinde gürbüz yüz tanıma
BİRKAN TUNÇ
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- 2D/3D human pose estimation using deep convolutional neural nets
Derin evrişimsel sinir ağları ile 2B/3B insan vücudu pozisyon kestirimi
MUHAMMED KOCABAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ
- Demiryolu ağında trafik sayımlarından O-D matrisi tahmini
Başlık çevirisi yok
ZEYNEP AĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GERÇEK
- Structure-from-motion for systems with perspective and omnidirectional cameras
Perspektif ve tümyönlü kamera kullanan sistemler için hareketten yapı çıkarımı
YALIN BAŞTANLAR
Doktora
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN
YRD. DOÇ. ALPTEKİN TEMİZEL