Gabor feature based face recognition using nearest neighbor discriminant analysis
En yakın komşu ayrışım analizi kullanarak gabor öznitelikleri tabanlı yüz tanıma
- Tez No: 251724
- 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: 69
Özet
Yüz tanımada en basarılı yaklasımlardan birisi Gabor öznitelikleri tabanlı yaklasımdır. Gabor süzgeçlerinin önemi, çekirdeklerinin memelilerin görme sinirlerindeki iki boyutlu kortikal hücre profillerine oldukça benzemesi ve önemli ölçüde uzaysal lokalite, uzaysal frekans ve yönelim seçilimi sunmasıdır. Iki boyutlu görüntülerin Gabor süzgeçleri ile elde edilen temsillerinin aydınlanma ve yüz ifadeleri değisimlerine karsı dayanıklı oldukları bir çok çalısmada gösterilmistir. Bu tez çalısmasında, literatürdeki bazı önemli Gabor öznitelikleri tabanlı yöntemler incelenmekte ve Gabor+NNDA adında yeni bir Gabor öznitelikleri tabanlı yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde, yüz görüntülerine bütünsel olarak Gabor süzgeçlerinin uygulanması ile elde edilen artırılmıs Gabor öznitelik vektörlerine En Yakın Komsu Ayrısım Analizi uygulanmaktadır. Artırılmıs Gabor öznitelik vektörü, yüz görüntüsüne farklı ölçek ve yönelimlerde Gabor süzgeçleri uygulanmasıyla elde edilen konvolusyon çıktılarının birlestirilmesiyle elde edilmektedir. Önerilen yöntemin uygunluğu, yöntemin çıkıs noktası olan En Yakın Komsu Ayrısım Analizi yöntemi ile Yale veri kümesi üzerindeki karsılastırması ile gösterilmektedir. Ayrıca yöntemin etkinliği, yöntemin standart yöntemler olan ?Gabor ve Fisher yüzleri birlesimi? ve ?Gabor ve Özyüzler birlesimi? yöntemleri ile, FERET veri kümesinin aydınlanma ve yüz ifadesi değisimleri içeren 200 sınıflı bir altkümesi üzerinde performans karsılastırmaları yapılarak gösterilmektedir. FERET veri kümesi üzerinde elde edilen yüzde 98'lik tanıma basarımı önerilen yöntemin etkinliğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
One of the successful approaches in face recognition is the Gabor feature based approach. The importance of the Gabor filters lie under the fact that the kernels are similar to the 2-D receptive field profiles of the mammalian cortical cells, offering spatial locality, spatial frequency and orientation selectivity. The Gabor filter representation of facial images were claimed to be robust to illumination and facial expression variations in many works. In this thesis, a brief overview on the state of the art Gabor feature based methods is presented and a new combination of a Gabor feature based method is proposed, Gabor+NNDA. It applies the Nearest Neighbor Discriminant Analysis to the augmented Gabor feature vectors obtained using the Gabor filter representation of facial images. To make use of all the features provided by different Gabor kernels, each kernel output is concatenated to form an augmented Gabor feature vector. The feasibility of the method has been succesfully tested on Yale database by giving a comparison with its predecessor NNDA. The effectiveness of the proposed method is shown by a comparative performance study against standard face recognition methods such as the combination of the Gabor and Eigenfaces method and the combination of the Gabor and Fisherfaces method, using a subset of the FERET database containing a total of 600 facial images of 200 subjects exhibiting both illumination and facial expression variations. The achieved 98 percent recognition rate in the FERET test shows the efficiency of the proposed method.
Benzer Tezler
- 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
- Görüntü işleme ve esnek hesaplama yöntemleri kullanılarak down sendromunun ayırt edilmesi
Discrimination of down syndrome by using image processing and soft computing methods
ŞAFAK SARAYDEMİR
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Görüntü işleme algoritmaları kullanılarak yüz nakil hastalarının duysal ifade gelişiminin analizi
The analysis of emotional expressi̇on development of face transplant patients by using image processing algorithms
MERVE BEDELOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER HALİL ÇOLAK
- Yerel zernike momentleri ve metrik öğrenme yöntemleriyle yüz çifti eşleme
Face pair matching with local zernike moments and metric learning methods
ŞEREF EMRE KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Feature based pose invariant face recognition
Özniteliğe dayalı pozdan bağımsız yüz tanıma
BERK GÖKBERK
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LALE AKARUN