İmge kümeleri tabanlı yüz tanıma için aydınlatma iyileştirme ve poz hizalama
Illumination improvement and pose alignment for image set based face reognition
- Tez No: 496614
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN SERHAN YAVUZ, DOÇ. DR. HAKAN ÇEVİKALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Otomatik yüz tanıma süreci son yıllarda popülerliğini arttırmış bir konudur. İmge tabanlı yaklaşımların hakim olduğu yüz tanıma süreci, bilgisayar ve kamera teknolojilerinin gelişimiyle yerini video tabanlı yaklaşımlara bırakmaktadır. Video tabanlı yüz tanıma uygulamalarında, özellikle kişilerin farklı aydınlatma veya cepheden, yandan görünüm vb. farklı pozlar içeren imge kümelerinin eşleştirilmesi zorluklar içermektedir. Bu tez çalışmasında, bu zorluklardan yola çıkılarak aydınlatma ve poz çeşitliliklerinin yüz tanıma sistemlerine etkilerinin azaltılmasına yönelik iyileştirmeler araştırılmıştır. Yüz tanıma algoritmalarına engel teşkil eden aydınlatma farklılıklarının etkilerinin en aza indirilmesi amaçlanmış ve bu etkilerin azaltılmasının ardından yüze ait poz bilgileri kullanılarak imgeler sınıflandırılmıştır. Pozlara göre ayrıştırılan yüzler, sınıf içi değişimlerinin azaltılması için popüler bazı hizalama algoritmaları kullanılarak hizalanmıştır. Böylece hizalama algoritmalarının yüz tanıma sistemleri üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda yüz imgelerindeki değişimlerin azaltılmasıyla birlikte video tabanlı yüz tanıma deneylerinin başarım oranlarında gelişmeler sağlandığı tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The automatic face recognition process has become a popular topic in recent years. The facial recognition process, where previously single-image based methods were more common, has left its place in video-based approaches by the development of camera. In video based recognition applications, it becomes more difficult to match the image sets of the same person whose frames captured under different illumination conditions or when the compared frames include different face poses such as frontal versus profile. In this thesis, we investigate how to reduce the effects of lighting and exposure variations on face recognition systems. Our aim is to minimize the effects of the lighting differences which are an obstacle to the face recognition algorithms. After this phase, we classified preprocessed face images according to the face pose and each face image is aligned by using some popular alignment algorithms to reduce intra-class variations. Also, effects of alignment algorithms on face recognition systems have been investigated. Experimental results demonstrate that set based recognition methods give higher correct recognition rates with the application of the proposed methodology schemes.
Benzer Tezler
- İmge kümeleri ile yüz tanımada yüz hizalanması ve önleştirme yöntemleri
Face alignment and frontalization methods for image set based face recognition
GOLARA GHORBAN DORDINEJAD
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ÇEVİKALP
- Deep convolutional neural network based unconstrained ear recognition
Derin evrişimsel sinir ağı tabanlı kısıtsız kulak tanıma
FEVZİYE İREM EYİOKUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Age and gender classification from ear images
Kulak imgelerinden yaş ve cinsiyet sınıflandırma
DOĞUCAN YAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Affect recognition from facial expressions for human-computer interaction
İnsan-makine etkileşimi için yüz ifadelerinden duygu tanıma
SEZER ULUKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Küme tabanlı yüz tanıma için derin öğrenme kullanılarak elde edilen ayırt edici modeller
Deep discriminative models for set based face recognition
BEDİRHAN UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ÇEVİKALP