Aydınlanma bağımsız yüz tanıma için normalleştirme tekniklerinin karşılaştırılması
Comparison of normalization techniques for lightning independent face recognition
Yazar: CEMAL AKTEKİN
Danışman: DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Yüz tanıma, güvenlik sektörünün önemli halkası bir halkası haline gelmiştir. Artık bankacılıkta kimlik onaylama, yüksek güvenlik gerektiren alanlara girişte, havaalanlarında ve bunlara benzer üst düzey güvenlik gerektiren daha birçok alanda kişilerin takibi, tespiti ve alarm oluşturma amaçlı kullanılan bir güvenlik önlemi olmuştur. Bu yüzden görüntü işlemede yüz tanıma problemi birçok kişi tarafından çok çalışılan bir alan haline gelmiştir. Bu alanda çalışan araştırmacıların uğraştığı konulardan birisi de aydınlanma problemi yani farklı ışık koşullarında veya farklı pozlanma durumlarında oluşan yüz tanıma zayıflığı problemidir.
Bu tez çalışmasında tasarlanmış yüz tanıma sistemleri üzerinde çeşitli nedenlere bağlı olarak oluşan aydınlanma problemi çeşitli aydınlanma normalleştirme teknikleri kullanılarak aydınlanma kaynaklı yüz tanıma başarısızlığı ve zayıflığı giderilmesi amaçlanmıştır.
PCA (Temel Bileşen Analizi) ile yüz tanıma kullanılarak farklı pozlanma açılarına ve farklı ışık koşullarında çekilmiş yüz imgelerinin yer aldığı yüz veritabanı üzerindeki başarı oranları hesaplanmıştır. Söz konusu başarı oranlarını elde etmek için de çeşitli aydınlanma tekniklerinin farklı parametreli filtreleme yöntemleri kullanılmıştır.
Yüzün tespit edilmesinde Cascade Vision Detector algoritmasının farklı yöntemleri kullanılmıştır. Testlerin yapıldığı yüz veritabanı, sağdan aydınlanmış, merkezden aydınlanmış, soldan aydınlanmış, gözlüksüz, gözlüklü, normal, göz kırpmış yüz görüntüleri içermektedir. Yüz tanıma ön işleme tekniklerinden birisi olan yüz tespiti yapılarak, boyut olarak daha büyük olan görüntülerden yüzün yeri kırpılarak alınmıştır. Aydınlanma normalleştirmesinin test edilen yüz veri tabanlarında yüz tanıma başarı oranı yaklaşık olarak %55 artırdığı ortaya konulmuştur.

Anahtar Kelimeler: Nesne Tanıma, Yüz Bulma, Yüz Tanıma, Aydınlanma Normalleştirme Teknikleri, Filtreler, Bilgi Güvenliği, Görüntü İşleme

Abstract:
Face recognition has become a popular ring of the security industry. Identity verification in the banking sector has become a security measure used to detect, detect and generate alarms for many other inhabitants who require high security at airports, airports and similar areas. Therefore, face recognition problem in image processing has become a field of work by many people. One of the issues faced by researchers working in this field is the problem of illumination, ie face recognition weakness that occurs in different light conditions or in different exposure situations.
The aim of this thesis is to solve the problem of illumination caused by various reasons on the face recognition systems designed for this thesis and to solve the failure and weakness of face recognition due to illumination by using various lighting normalization techniques.
Using PCA (Principal Component Analysis), the success rates on the facial database of face images taken at different exposure angles and at different lighting conditions were calculated using face recognition. In order to obtain success rates, different parameter filtering methods of various lighting techniques are used.
Different methods of the Cascade Vision Detector algorithm have been used in determining the face. The face database on which the tests are made includes right-lit, center-lit, left-lit, eye-free, glasses, normal, blinking face images. Facial recognition, one of the pre-processing techniques, was performed and the face was cropped from larger images. Illumination normalization has been shown to increase facial recognition success rate by approximately 55% in tested face databases.

Keywords: Object Recognition, Face Detection, Face Recognition, Illumination Normalization Techniques, Filters, Information Security, Image Processing