Üç boyutlu görüntülerde çakıştırma
3D image registration
Yazar: ÖZGÜR ÇEVİK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tezde 3B yüz görüntülerinin çakıştırılması konusunda çalışılmıştır. 3B yüz görüntülerinin çakıştırılmasında yaygın olarak kullanılan ?İteratif En Yakın Nokta? (ICP) algoritması tercih edilmiştir. ICP algoritması genel olarak bütün 3B nesnelerin çakıştırılması için önerilmiş etkin bir yöntemdir. Bu algoritma sonunda çıkan uzaklık değeri görüntülerin benzerliği hakkında bilgi içermektedir; bu bilgi yüz tanıma için de kullanılabilir. Bu çalışmada farklı senaryolar oluşturularak çakıştırma yapılmış ve bunun sonuçları yüz tanıma amacıyla başarılı bir şekilde kullanılmıştır. Ancak ICP algoritması yavaş çalışmaktadır ve ilk duruma bağlı olarak lokal minimuma yaklaşma sorunu mevcuttur. Bu problemleri çözmek için bazı ön işlemlerin uygulanması önerilmiştir; böylece tanıma başarısı arttırılmıştır. İlk konuma bağlılığı ortadan kaldırmak için 2 adet yaklaşım incelenmiştir. Farklı açılara bakan görüntüler çakıştırma başarısını düşürmektedir. Bu sorunu aşmak için ilk yöntemde 3B uzayda bulunan görüntümüze yine 3B uzayda uygun çevirme değerleri uygulanarak yüzler düzeltilmiş, ikinci yöntemde ise yüze ait simetri düzlemi bulunarak yüzler belirli bir doğrultuya yönlendirilmiştir. İşlem yükünü azaltmak için de eş noktaların bulunması için tüm uzay yerine parçala ve fethet mantığına dayanan KD ağacı algoritması kullanılmıştır. Deneysel çalışmalar kısmında test kümesi olarak tüm yüz, burun-göz bölgesi, burun bölgesi ve profil alınmış ve veritabanı görüntüleri ile karşılaştırılmıştır. 18 adet yüz ile yapılan çalışmaların sonucunda tüm yüz tanıma için %94,4, burun ve göz bölgesi ile yapılan çalışma sonucunda %94,4, burun bölgesi ile yapılan çalışmada %88,8, profil ile yapılan testte ise %88,8 başarı elde edilmiştir. Karakteristik bölgelerin tanıma başarısına etkisini görmek için ise yanak bölgesi seçilmiştir. Bu testin başarısı karakteristik özellik taşımadığı için %33,3 çıkmıştır.

Abstract:
In this thesis, registration of 3D face images is studied. Iterative closest point algorithm that is commonly used is prefered for 3D face image registration. ICP is an effective method that registers generally all 3D objects. At the result of this algorithm, the calculated distance gives us information on the similarity of images and can be used for face recognition. In this study we register the images with different scenario and the results are used for successful face recognition. But ICP algorithm has some problems that it runs slowly and it converges local minimum because of initial condition. For solving these problems some pre-processing applied and succesful registration has done. Two approaches have proposed for solving the initial condition problem. Different angled images decrease the recognition rate. First approach is applying some initial registration to the image for finding the best registration. Second approach is finding the symmetrical plane of face and use this plane to adjust the face direction. K-D tree algorithm that seperates the 3D space to lower spaces and looks for the closest point in this space has applied to solve calculation load problem. In the experiment section, all face, nose-eye region, nose region and profile region are use as test group. 18 faces are used for face recognition and for full face 94,4%, for nose-eye region 94,4%, for nose region 88,8%, for profile 88,8% success achieved. For region that not contains specific points like cheek has 33,3% success achieved.