Gerçek zamanlı sayısal görüntü işleme ve örüntü tanıma tekniklerinin araştırılması ve uygulanması
Investigation and implementation of real-time digital image processing and pattern recognition techniques
Yazar: GHULAM SAKHİ SHOKOUH
Danışman: DOÇ. DR. REFİK SAMET
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görüntü dönüşümleri = Image transformations ; Görüntü eşleme = Image matching ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Görüntü tanıma = Image recognition ; Görüntünün yeniden oluşumu = Image reconstruction

Özet:
Bu tez çalışmasında otomatik yüz tanıma sistemi tasarımı ve uygulaması örneğinde, gerçek zamanlı sayısal görüntü işleme ve örüntü tanıma tekniklerinin araştırılması ve uygulanması yapılmaktadır. Yüz tanıma bir biyometrik desen (örüntü) tanımadır. Yüz tanıma, diğer biyometrik kimlik doğrulama tekniklerine (iris tanıma, parmak izi tanıma, ses tanıma, DNA tanıma,  vb.) göre kullanıcılar tarafından daha çok kabul görmüş ve pratik bir biyometrik tanıma tekniğidir. Farklı pozlar, pozların tıkanıklığı, yaşlanma, yüz ifadesi, ölçek ve ışık durumu, vb. yüz tanıma sisteminin çözülmesi gereken sorunlarındandır. Ancak bu sorunlar arasında değişken pozlar hala en büyük sorun olarak kalmaktadır ve şu ana kadar tatmin edici düzeyde çözülmemiş olan önemli bir sorun olarak kabul edilmektedir. Poz sorununu ele almak için genel olarak üç yaklaşım mevcuttur: 1) Üç boyutlu modelleme teknikleri; 2) İki boyutlu geometrik teknikler; 3) Görünüm (yoğunluk) tabanlı teknikler. Otomatik olması ve temas gerektirmemesi nedeniyle görünüme dayalı yöntemlerin gerçek yaşam şartlarına göre en etkili ve pratik oldukları tespit edilmiştir. Bu araştırmada, görünüme dayalı yaklaşım uygun bir yaklaşım olarak kabul edilmiştir. Bu kapsamda, önce, Haar dalgacık tekniği gürültü gidermek için kullanılmıştır. Sonra, PCA tekniği öznitelik çıkarma ve boyut azaltma için kullanılmıştır. Daha sonra, en küçük kareler çoklu regresyon tekniği bir istatistik araç olarak poz dönüştürme için kullanılmıştır. Ardından, Öklid Mesafesi tekniği eşleştirme ve tanıma için sınıflandırıcı olarak kullanılmıştır. Son olarak, FEI, UMIST ve Çin Yüz Veritabanları kullanılarak uygulamalar yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, poz dönüşümü ile gerçekleştirilen yüz tanıma sistemlerinin, poz dönüşümü kullanılmadan gerçekleştirilen yüz tanıma sistemlerine göre daha iyi performans sergilendiğini göstermiştir.

Abstract:
In this thesis, automatic face recognition system is designed and implemented as an example of investigation and implementation of real-time digital image processing and pattern recognition techniques. Face recognition is a biometric pattern recognition. Face recognition is more acceptable and practical for users, compared with other biometric authentication traits (for example, iris recognition, finger print recognition, voice recognition, DNA recognition and etc.). Among many problems in face recognition system, different pose, lighting condition, occlusion, aging, facial expression and so on, are among the problems which need to be figured out. However different pose is considered as one of the major problem which is still unsolved in satisfactory level. Three approaches have been researched to handle this problem: 1) Three dimensional modeling; 2) Two dimensional geometric techniques; 3) Appearance (intensity) based techniques. Due to its automaticity and non-intrusiveness, appearance (intensity) based approaches have been found to be the most effective and practical in real life condition. In this research, appearance (intensity) based approach has been considered as an appropriate approach. In this scope, first, Haar wavelet technique is used to remove noise in preprocessing. Then, PCA has been used for feature extraction and dimensionality reduction. Next, least square technique of multi-linear regression which is a statistical tool has been used as pose transformation technique. And then, Euclidean distance technique has been used as classifier for matching and recognition. And finally, FEI, UMIST, and Chinese face databases were used for implementation. Obtained results demonstrated that face recognition with pose transformation gives much better performance than without pose transformation