Yüz resimlerinden cinsiyet tayini
Gender classification from pictures of human faces
Yazar: ÖZLEM ÖZBUDAK
Danışman: PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Diskriminant analizi = Discriminant analysis ; Sınıflandırma = Classification ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; Çapraz geçerlik = Cross validity ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Örüntü tanıma günümüzde önemi gittikçe artan bir çalışma alanı haline gelmiştir. El yazısını metne çevirme, sesin kime ait olduğunu bulma, imza sahibini belirleme, tıbbi veriye bakarak kişinin hasta olup olmadığını tespit etme gibi birçok farklı amaç için kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında yüz resimlerinden cinsiyet tayini konusu ele alınmıştır. Bu konunun farklı uygulama alanları vardır. Esas olarak cinsiyet tayini, kimlik tespit çalışmalarında bir ön aşama olarak kullanılır. Ayrıca çok farklı bir bakış açısıyla mağazalarda müşteri profilinin belirlenmesinde de kullanılabilir. Cinsiyet sınıflandırması görünüş ve geometrik tabanlı olmak üzere iki farklı şekilde yapılabilir. Bu tezde görünüş tabanlı yöntem kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Ayrıca cinsiyet sınıflandırmada yüzdeki en etkin bölgenin neresi olduğu belirlenmiştir.İlk bölümde daha önce bu konu ile ilgili yapılan çalışmalardan kısaca bahsedilmiştir ve bu çalışmada problemin nasıl ele alındığı anlatılmıştır. İkinci bölümde, bu çalışmada resimlerin boyutunu azaltmak amacıyla kullanılan Temel Bileşen Analizi (PCA) ile cinsiyet sınıflandırması amacıyla kullanılan Fisher Lineer Ayrıştırma (FLD) ve En Yakın K Komşuluk (KNN) algoritmaları anlatılmıştır. Üçüncü bölümde öncelikle, kullanılan test yöntemi anlatılmış, sonrasında bahsedilen algoritmalar kullanılarak yapılan testler ve sonuçları gösterilmiştir. Dördüncü ve son bölümde ise bu sonuçlar yorumlanmış ve ileriki dönemlerde bu konu ile ilgili hangi çalışmaların yapılabileceğinden bahsedilmiş, ayrıca geliştirmeler için önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
Pattern recognition has become a work area which is getting more importance gradually. It is used in several domains like converting hand writing to text, recognizing human voice, processing medical data, recognizing signature and identificaton from finger print or iris. In this thesis, gender classification subject from pictures of human faces was studied. There are different application areas of this subject. Especially, it is used as a pre-process of identification. Besides, with a different point of view, it may be used to determine customer profile in shopping centers. Gender classification problem is solved by two methods. These are appearance-based and geometric-based methods. In this thesis, gender was classified by using appearance-based method. In addition, which part of the face is effective on gender classification was studied.In the first chapter, the overview of gender classification methods previously used were presented and how the gender classification problem was solved in this thesis was told briefly. In chapter two, detailed information was given about Principle Component Analysis (PCA) algorithm used to reduce the dimensions of picture, Fisher Linear Discriminant (FLD) and K-Nearest Neigbor (KNN) algorithms used to classify the gender. In chapter three, firstly the test method was told and then test results were presented. In chapter four, these results were considered, some information was given about the feature works and some suggestions were given for better performance.