Event camera face pose alignment with convolutional networks
Olay kamerası ile yüz pozu hızalama için evrişimsel ağların kullanılması
- Tez No: 874981
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARMAN SAVRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Olay kameraları, verimlilikleri, son derece yüksek zamansal çözünürlükleri, düşük gecikme süreleri ve yüksek dinamik aralıkları ile geleneksel video kameralara göre önemli avantajlar sunmaktadır. Bu avantajlar çeşitli görme alanlarında uygulamalara yol açmıştır. Son zamanlarda yüz tanıma görevlerinde de uygulanmışlardır. Bununla birlikte, bazı yüz işleme görevlerinde olay kameralarının önemli avantajları gösterilmiş olsa da, hemen hemen her görevdeki ilk aşama olan yüz hizalama, geleneksel kameralarla aynı seviyede değildir. Bu çalışma, olay kamerası işleme için hem performans hem de karmaşıklık açısından yüz hizalama problemini çözmede evrişimsel ağlarının kullanımını araştırmaktadır. Amacımız, yüz görevleri için verimli bir ön işlemci olarak kullanılabilecek olay kamerası yüz pozu hizalamasıdır. Bu nedenle, basit evrişimsel koordinat regresyonunu, piksel içinde piksel regresyonu olarak bilinen koordinat ve ısı haritası regresyonunun bir hibrit yöntemi ile karşılaştırmalı olarak değerlendiriyoruz. Deneysel sonuçlarımız hibrit yöntemin üstün performansını ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, hesaplama darboğazı varsa, basit evrişimsel koordinat regresyonunun, bir miktar performans kaybı pahasına da olsa düşük kaynak gereksinimleri nedeniyle tercih edilebileceğini de gösteriyoruz.
Özet (Çeviri)
Event camera offers substantial advantages over conventional video cameras with their efficiency, extremely high temporal resolutions, low latency, and high dynamic range. These benefits have led to applications in various vision domains. Recently they have been applied in facial recognition tasks as well. However, while significant advantages of event cameras in some facial processing tasks have been demonstrated, the initial stage in almost any task, i.e., face alignment, is not at par with the conventional cameras. This study investigates the use of face alignment convolutional networks regarding both performance and complexity for event camera processing. Our aim is event camera face pose alignment that can be used as an efficient preprocessor for facial tasks. Therefore, we comparatively evaluate simple convolutional coordinate regression with a hybrid of coordinate and heatmap regression, known as pixel-in-pixel regression. Our experimental results reveal the superior performance of the hybrid method. However, we also show that if there is a computation bottleneck, simple convolutional coordinate regression is preferable for their low resource requirements though at the expense of some performance loss.
Benzer Tezler
- İnsan bilgisayar etkileşimi uygulamaları için göz merkezinin belirlenmesi ve kafa pozu tahmini
Eye center localization and head pose estimation for human computer interaction applications
FATİH DURSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN GELEN
- What does 2D geometric information really tell us about 3D face shape?
Başlık çevirisi yok
ANIL BAŞ
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolThe University of YorkDr. WILLIAM SMITH
- Deep convolutional neural network based representations for person re-identification
Kişiyi yeniden tanıma için derin evrişimsel sinir ağı tabanlı modeller
ALPER ULU
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- ARM tabanlı gömülü sistemlerde kulak tanıma sisteminin gerçeklenmesi
Realizing of ear recognition system with arm based on embedded system
ÜMİT KAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- Dolusavak plaka boşlukları boyunca akım ve türbülans karakteristiği
Flow and turbulent characteristic over spillways slab gaps
MUHAMMED FATİH ÖZÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEVKET ÇOKGÖR