Face recognition system based on single image under varying illuminations and facial expressions
Tek görüntüya dayalı aydınlatma ve yüz ifadeleri altında yüz tanıma sistemi
- Tez No: 901225
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SHAFQAT UR REHMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, Aydınlanma değişiklikleri, az örnek sayısı, yüz ifadeleri, düzenlenmiş doğrusal ayırdedici analiz, Face recognition, Illumination changes, small sample size, Facial expressions, Regularized Linear Discriminate Analysis
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Az örnek sayısı, değişken aydınlanma ve yüz ifadeleri, herhangi bir yüz tanıma sistemi için üç önemli zorluktur. Birçok çalışma, bu zorlukları bazı ön işleme ve öznitelik çıkarma teknikleri kullanarak çözmüştür ancak bu tekniklerin birçoğu hala bu zorluklarla birlikte performans sorunları ile karşı karşıyadır. Bu çalışmada, güçlü bir öznitelik çıkarma yöntemi ile birlikte sağlam bir ön işleme zinciri kullanarak yukarıdaki zorluklarla başa çıkmak için tek bir görüntüye dayanan güvenilir bir sistem sunulmaktadır.Değişken aydınlanmanın olumsuz etkilerini ortadan kaldırmak için sağlambir ön işleme zinciri kullandık. Bu önişleme zinciri, Gauss fonksiyonlarının farkı (DoG) filtresi ve histogram eşitleme tekniği ile dalgacık tabanlı normalleştirme tekniğinden oluşmaktadır ki,bu yaklaşım unsurlar arasındaki uyumluluk ve aydınlatma efektleri (yerel gölgeler, parlaklıklar) ile baş etmedeki performansı nedeniyle seçilmiştir. Az örnek sayısıve yüz ifadelerinin olduğu durumda Düzenlenmiş Doğrusal Ayırdedici Analiz (RLDA, RegularizedLinearDiscriminate Analysis) kullanılmıştır. Bu yöntem geleneksel Doğrusal Ayırdedici Analiz (LDA) yöntemine düzenlenmiş bir parametre eklenmesiylemevcut yöntemden daha güçlü bir özellik çıkarımı elde edilmiştir. Çıkarılan özellikler farklı uzaklık sınıflandırıcıları (kosinüs ve korelasyon sınıflandırıcıları) ile sınıflandırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Small Sample Size (SSS), varying illuminations and facial expressions are three important challenges for any face recognition system. Many studies have addressed these challenges by using some different pre-processing and feature extraction techniques, but a lot of these techniques are still facing performance issues with these challenges. In this thesis we deal with the above challenges together by using robust pre-processing chain with a powerful feature extraction method, this work is divided into two parts ,the first part suggests the use of robust pre-processing chain that eliminates the effects of varying illumination while the second part introduces Regularized Linear Discriminate Analysis (RLDA) which is already considered as a robust feature extraction due to the addition of the regularized parameter to the traditional method (LDA) which makes RLDA very effective method in the case of small sample size and facial expressions, the extracted features will be classified using different distance classifiers (cosine, spearman and correlation classifiers). The proposed system will have a great effect which would raise the reliability of face recognition based on a single sample per person compared with previous methods. Our experimental results were done on three standard face databases (Extended YALE B, JAFFE, AR databases).The experimental results show that the proposed system is robust to varying illumination conditions and facial expressions in case small sample size (SSS) compared with other existing methods.
Benzer Tezler
- Yerel görünüm ve derin modeller kullanarak hibrit bir yüz tanıma yaklaşımı
A hybrid face recognition approach using local appearance and deep models
MERT ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- 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
- Face recognition using Gabor wavelet transform
Gabor dalgacıklarını kullanarak yüz tanıma
BURCU KEPENEKCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN
DOÇ. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Denizel alanda güvenlik tehditlerine karşı tarama sistemleri karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of scanning systems against maritime security threats
GÖKHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data
Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari
ŞEYMA TAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE