Ölçek ve pozdan bağımsız yüz tanıma
Scale and pose invariant face recognition
Yazar: ALİ YAMUÇ
Danışman: DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yüz tanıma, günümüzde oldukça ilgi çeken, ticari ve adli uygulamaları her geçen gün derinleşen ve artan, aktif bir araştırma konusudur. Görüntüleme teknolojilerinin gelişmesi ve yaygınlaşması ile çokça elde edilen 2B?li yüz resimleri üzerinde, özellikle degerçek koşullarda alınan yüz resimlerindeki yüz tanımada çok ciddi zorluklar vardır. Bu zorluklar temel olarak ölçek, poz, aydınlatma, yüz ifadesindeki varyasyonlar, engeller ve yaşlanmadır. Bu tez çalışmasında özellikle ölçek ve poz zorluklarına karşı gürbüz, gerçek-zamanlı çalışabilen ve tam otomatik bir yüz tanıma sistemi önerisi getirilmiştir. Yüz tanıma için ilk adım olan yüz tespiti için bilindik Viola-Jones yöntemi kullanılmıştır. Yüz tespitinden sonra bu tez çalışmasının temel ilgi alanlarından ölçek ve poz değişimlerinden kaynaklanan zorluklara çözüm bulmak için yüz hizalama adımı eklenmiştir. Yüz hizalaması için, son yıllarda başarısıyla oldukça dikkat çeken ve gerçekzamanlı olarak çalışabilen Kısıtlı Yerel Modeller kullanılmıştır. Hizalanan yüz resimleri üzerinden bileşen-tabanlı ve bütüncül-tabanlı olarak öznitelikler çıkarılmıştır. Öznitelik çıkarımı için Gabor Dalgacıkları ve Yerel İkili Örüntüler (YİÖ) kullanılmıştır. Elde edilen öznitelikler doğrudan veya Temel Bileşen Analizi (TBA) ile boyut indirgenmiş olarak lineer Destek Vektör Makineleriyle sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma başarısı, 5-kere çapraz onaylama yöntemi ile değerlendirilmiştir. Önerilen bu yöntem; IMM, AR, FG-NET, Caltech ve MUCT yüz veritabanları üzerinde uygulanmıştır. Deneysel çalışmaların sonuçları, öznitelik çıkarımı metodları bakımından Gabor Dalgacıkları veya YİÖ, genel yaklaşım bakımından bileşen-tabanlı veya bütüncül-xitabanlı ve özniteliklerin TBA ile boyut indirgenip indirgenmemesi bakımından kıyaslanmıştır.Yapılan deneylerde elde edilen sonuçlara göre, bileşen-tabanlı yaklaşım ve Gabor Dalgacıkları ile çıkarılan özniteliklerin TBA ile boyut indirgenmesi ile elde edilen doğruluk oranları diğer konfigürasyonlara göre genellikle daha iyi sonuçlar vermiştir. Ayrıca sonuçlar literatürdeki mevcut çalışmaların sonuçlarına göre de kıyaslandığında önerilen yöntemin başarısı görülmüştür.Son olarak, önerilen bu yöntemin, gerçek yaşamdan kolayca elde edilen, ölçek ve poz varyasyonlarına sahip 2B?li yüz resimlerinde, yüksek doğruluk oranları ile amacına oldukça uygun olduğu sonucuna varılmıştır.Anahtar Kelimeler: Yüz Tanıma, Kısıtlı Yerel Modeller, Gabor Dalgacıkları, Yerel İkili Örüntüler, Destek Vektör Makineleri

Abstract:
Face recognition is an active research area which is quite attractive nowadays and has commercial and law-enforcement applications have been deepened and become widespread day by day. Through the advances in imaging technology and its widespread usage, there exist many challenging issues seen on 2D face images especially on which have been taken in real world conditions. These challenges are basically based on scale, pose, illumination, face expression variations, occlusion and aging. In this thesis work, a face recognition system which is robust against especially scale and pose challenges and also executable as real-time and full-automatic has been proposed. For face detection, which is first step of face recognition, conventional Viola-Jones method has been incorporated. After face detection step, in order to cope with challenges due to scale and pose variations, which are fundamental concerns of this thesis work, face alignment step has been added. In order to align face images, Constrained Local Models which is remarkable with its success in last years and executable as real-time, has been used. Features have been extracted from aligned face images as component-based and holistic based. In order to extract features, Gabor Wavelets and Local Binary Patterns (LBP) have been employed. Extracted features has been classified by linear Support Vector Machines directly or in a dimension reduced by Principle Component Analysis way. Success of classification has been evaluated by 5-fold cross validation.xiiiThe proposed method has been applied on IMM, AR, FG-NET, Caltech and MUCT face databases. Results of experimental works have been compared with regards to feature extraction methods, which are Gabor Wavelets or LBP, general approaches are component-based or holistic-based and whether dimension is reduced by PCA.According to the results obtained from experimental works, component-based approach, extracted features via Gabor Wavelets and dimension reduced by PCA produces more accuracy rates generally in comparison to other configurations. In addition, when the result has been also compared to current works in literature, success of the proposed method can be seen.Finally, it has been concluded that the proposed method fits its purpose very well with the high accuracy rates on 2D face images which are acquired easily from real world with scale and pose variations.Key words: Face Recognition, Constrained Local Models, Gabor Waveletes, Local Binary Patterns, Support Vector Machines