Büyük ölçekli yüz tanıma sistemlerinde arama uzayının küçültülmesi amacıyla verilerin temsil benzerliklerine göre kümelendirilmesi
Representational similarity clustering for search space reduction of large scale face recognition
- Tez No: 611661
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELÇUK SEVGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yüz, Tanıma, Açık, Küme, Yapay, Zeka, Face recognition, open-set face identification, approximate neighbor search
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Yüz tanıma, kontrollü şartlarda insan başarımına yakın ve ondan başarılı sonuçlar vermektedir. Günümüzde yüz tanımadaki yüksek başarım kontrollü şartlarda sağlanan bire bir karşılaştırmalarda elde edilmiştir. Kontrolsüz şartlarda oluşturulmuş listelerde yüz tanıma veya özdeşleştirme yapma problemini çözme başarımı henüz bire bir karşılaştırma problemini çözme başarımına yaklaşamamıştır. Bu probleme açık küme ismi verilmektedir. Bu çalışmada açık küme listelerinde yapılan kimlik bulma problemine çözüm üretilmesi amacıyla yaklaşık yakın komşu aramasına yeni bir yaklaşım getirilmiş ve lineer liste aramasıyla arasındaki performans farkı karşılaştırılmıştır. Çalışma süresi ve karmaşıklığı bakımından daha avantajlı sonuçlar ürettiği gösterilen çözüm herhangi bir yüz doğrulama yöntemini yüz kimlik bulma yöntemi olarak kullanmaya imkan tanımakta olup, herhangi bir yüz tanıma yöntemine girdi oluşturan listeyi organize edip, böl-birleştir yöntemiyle listeyi ve fonksiyonu spesifik listelere ve adımlara bölerek arama uzayını üssel olarak küçültmektedir. Açık küme problemlerinde yüz tanımanın temsil benzerliklerinin dağılımının avantajından yararlanan bu yöntem, herhangi bir bire bir yüz tanıma yöntemini listede kimlik bulma yöntemine dönüştürmektedir. Açık küme listesinin sürekli büyüdüğü, sık güncellendiği durumlarda karşılaşılan problemleri çözmesi bakımından özgün bir yöntemdir. Çalışma kapsamında lineer liste arama yöntemiyle sunulan özgün yöntem IJB-B yüz kimliği tanıma veri kümesinde performans ve çeşitli ölçeklerde karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, face recognition shows human-like performance in constrained settings. Although the face verification problem is almost solved, face identification problem which occurs when a possible match is searched against a face list is still lacking in unconstrained environments. This problem is called an open-set search. In this novel work, a new approach to approximate neighbor search is introduced on the open-set facial identification problem and it is compared to linear search. In terms of search time complexity and distributivity to scale, the new method that is proposed transforms any face verification algorithm to a face identification algorithm by doing a divide and conquer on face input list to prune the search space exponentialy and it slightly changes the benchmark scores when compared to the linear search version because of the nature of approximate neighbor search. As the results show this work's novel approach is favorable when the dataset changes faster dynamically and nondeterministically because it requires very minimal preprocessing when compared to other approximate neighbor search algorithms and data structures. The results of IJB-B's 1:N open set protocol are used to compare the performance between the new approach and the linear list scan.
Benzer Tezler
- Multi-scale recursive context aggregation network for semantic segmentation
Anlamsal bölümleme için çok ölçekli özyinelemeli bağlam birleştirme ağı
ABDULLAH YALÇIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KESKİNÖZ
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Dijitalleşme ve hibrit çalışmanın karbon ayak izi etkisine yönelik bir model önerisi
Digitalisation and the impact of hybrid work on carbon footprint: A model proposal
MÜGE YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Face track retrieval and recognition across age
Yaşlar arası yüz iz çıkarımı ve tanıması
ESAM GHALEB
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Videolarda sahne geçişinin belirlenmesi ve sahne duygu analizi
Determination scene transition in videos and scene emotion analysis
NİHAL ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURHAN ERGEN