Geri Dön

Aydınlanma bağımsız yüz tanıma için normalleştirme tekniklerinin karşılaştırılması

Comparison of normalization techniques for lightning independent face recognition

  1. Tez No: 540199
  2. Yazar: CEMAL AKTEKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Nesne Tanıma, Yüz Bulma, Yüz Tanıma, Aydınlanma Normalleştirme Teknikleri, Filtreler, Bilgi Güvenliği, Görüntü İşleme, Object Recognition, Face Detection, Face Recognition, Illumination Normalization Techniques, Filters, Information Security, Image Processing
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Yüz tanıma, güvenlik sektörünün önemli halkası bir halkası haline gelmiştir. Artık bankacılıkta kimlik onaylama, yüksek güvenlik gerektiren alanlara girişte, havaalanlarında ve bunlara benzer üst düzey güvenlik gerektiren daha birçok alanda kişilerin takibi, tespiti ve alarm oluşturma amaçlı kullanılan bir güvenlik önlemi olmuştur. Bu yüzden görüntü işlemede yüz tanıma problemi birçok kişi tarafından çok çalışılan bir alan haline gelmiştir. Bu alanda çalışan araştırmacıların uğraştığı konulardan birisi de aydınlanma problemi yani farklı ışık koşullarında veya farklı pozlanma durumlarında oluşan yüz tanıma zayıflığı problemidir. Bu tez çalışmasında tasarlanmış yüz tanıma sistemleri üzerinde çeşitli nedenlere bağlı olarak oluşan aydınlanma problemi çeşitli aydınlanma normalleştirme teknikleri kullanılarak aydınlanma kaynaklı yüz tanıma başarısızlığı ve zayıflığı giderilmesi amaçlanmıştır. PCA (Temel Bileşen Analizi) ile yüz tanıma kullanılarak farklı pozlanma açılarına ve farklı ışık koşullarında çekilmiş yüz imgelerinin yer aldığı yüz veritabanı üzerindeki başarı oranları hesaplanmıştır. Söz konusu başarı oranlarını elde etmek için de çeşitli aydınlanma tekniklerinin farklı parametreli filtreleme yöntemleri kullanılmıştır. Yüzün tespit edilmesinde Cascade Vision Detector algoritmasının farklı yöntemleri kullanılmıştır. Testlerin yapıldığı yüz veritabanı, sağdan aydınlanmış, merkezden aydınlanmış, soldan aydınlanmış, gözlüksüz, gözlüklü, normal, göz kırpmış yüz görüntüleri içermektedir. Yüz tanıma ön işleme tekniklerinden birisi olan yüz tespiti yapılarak, boyut olarak daha büyük olan görüntülerden yüzün yeri kırpılarak alınmıştır. Aydınlanma normalleştirmesinin test edilen yüz veri tabanlarında yüz tanıma başarı oranı yaklaşık olarak %55 artırdığı ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

Face recognition has become a popular ring of the security industry. Identity verification in the banking sector has become a security measure used to detect, detect and generate alarms for many other inhabitants who require high security at airports, airports and similar areas. Therefore, face recognition problem in image processing has become a field of work by many people. One of the issues faced by researchers working in this field is the problem of illumination, ie face recognition weakness that occurs in different light conditions or in different exposure situations. The aim of this thesis is to solve the problem of illumination caused by various reasons on the face recognition systems designed for this thesis and to solve the failure and weakness of face recognition due to illumination by using various lighting normalization techniques. Using PCA (Principal Component Analysis), the success rates on the facial database of face images taken at different exposure angles and at different lighting conditions were calculated using face recognition. In order to obtain success rates, different parameter filtering methods of various lighting techniques are used. Different methods of the Cascade Vision Detector algorithm have been used in determining the face. The face database on which the tests are made includes right-lit, center-lit, left-lit, eye-free, glasses, normal, blinking face images. Facial recognition, one of the pre-processing techniques, was performed and the face was cropped from larger images. Illumination normalization has been shown to increase facial recognition success rate by approximately 55% in tested face databases.

Benzer Tezler

  1. Face track retrieval and recognition across age

    Yaşlar arası yüz iz çıkarımı ve tanıması

    ESAM GHALEB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  2. Expression and illumination insensitive independent component and wavelet subbands for face recognition

    Yüz tanıma için ifadeye ve aydınlanmaya duyarsız bağımsız bileşenler ve dalgacık altbantları

    HAZIM KEMAL EKENEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR

  3. Ölçek ve pozdan bağımsız yüz tanıma

    Scale and pose invariant face recognition

    ALİ YAMUÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH BAL

  4. Aktif görünüm modeline dayalı gürbüz yüz hizalama

    Active appearance model based robust face alignment

    FATİH KAHRAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  5. 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