Yüz görüntüsü esaslı kimlik tanıma ve doğrulama
Biometric recognition and verification of personality using face image
Yazar: LEVENT MORGÜL
Danışman: DOÇ. DR. AHMET AKBAŞ
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Biyometri = Biometry ; Yüz tanıma = Face recognition

Özet:
Günümüzde sayısal teknolojilerin giderek daha yoğun kullanıldığı bir dünyada, bilgisayarların işlem gücünden yararlanarak gerçekleştirilen biyometrik uygulamalar önemli bir yer tutmaktadır. Bu kapsamda güvenilir bir kimlik tanımlama ve/veya doğrulamaya ihtiyaç duyulan örnekler arasında; milli güvenlik, elektronik ticaret ve bilgisayar ağlarına erişim gibi uygulamalar sayılabilir. Bu uygulamalarda gerçek yetkili kişiler biyometrik yaklaşımla sahtelerinden ayrılabilir.Biyometri kapsamında kullanılan önemli araçlardan birisi, yüz görüntüsüdür. Bununla beraber, güvenilir bir yüz tanıma problemi hala çözüm bekleyen sorunlar barındırmaktadır. Bu tez çalışmasında, anılan sorunların çözümüne katkıda bulunmak üzere, öz-vektörler yaklaşımının kullanıldığı bir kimlik tanımlama ve tanıma sistemi tasarlanmıştır.Buna göre; kimlik tanımlama evresinde, elde edilen yüz görüntüleri, bir kısım görüntü ön-işlemlerinin ardından öz-yüzler uzayındaki bir noktaya karşılık gelen bir katsayılar vektörü ile temsil edilir. Bu yolla, farklı bireylerden elde edilen yüz görüntüleri ile bir veri tabanı oluşturulur. Kimlik doğrulama evresinde, bilinmeyen yüz görüntüsünü temsil eden katsayılar vektörü ile, veri tabanındaki diğer kişilere ait yüz görüntülerini temsil eden katsayılar vektörleri arasında Euclid mesafeleri ve/veya korelasyonlar hesaplanarak, önceden belirlenen bir eşik değere göre karşılaştırmalar yapılır. Böylece bulunan en küçük Euclid uzaklığına (veya en büyük korelasyona) karşılık gelen yüz görüntüsü ile bilinmeyen bireyin kimliği eşlenir.Çalışmanın filtrelemeler ve test süreçlerini de kapsayan bütün evreleri, MATLAB'ın hazır komutları ve fonksiyonlarından yararlanarak gerçekleştirilmiştir. ROC analizine dayalı performans testleri için, ORL_FACES veri tabanından elde edilen 40 farklı bireye ait toplam 400 yüz görüntüsü kullanılmıştır. Test sonuçları, tasarlanan sistemin; hem Euclid uzaklığı, hem de korelasyona bağlı karşılaştırmalara dayanarak yaptığı kimlik tanımlama ve tanımalarında tatmin edici bir hassasiyetin elde edildiğini göstermiştir.

Abstract:
Biometric applications using the power of computers are gaining an important role in an increasingly digital world. National security, e-commerce, and accessing computer networks are some examples where reliable personal identification and/or verification is important. They can differentiate between the genuine authorized user and imposters.Face image is one of the important form of biometrics used in this context. However, reliable face recognition is still an open problem. In this thesis, an eigenvectors based personal identification and recognition approach has been contributed for solving this problem.In the identification phase, following some image processing steps, acquired face images are represented by a coefficients vector in the eigenfaces space. A data base including the coefficient vectors of different personal face images has been created by this way. In the verification phase, Euclid distances and/or correlations between the coefficient vector of unknown face image and other coefficient vectors in the data base are calculated and compared with a threshold value to find the minimum distance (or maximum correlation) corresponding to the recognized personal face image.All phases of the studies including filtering and testing processes have been completed by using MATLAB?s ready commands and functions. A data base including 400 face images of 40 different person have been chosen from ORL_FACES data base and they are used for ROC analysis based performance tests. Test results show that, designed system has sufficient identification and recognition accuracy both for Euclid distance based and correlation based comparisions.