İnsan yüzleri arasındaki benzerliğin temel bileşenler aracılığı ile araştırılması
Evaluation of similarity between human faces with principal component analysis
Yazar: YASEMİN BEKİROĞLU
Danışman: PROF. DR. VASİF V. NABİYEV
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görüntü işleme = Image processing ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Tezde, yüzler arasındaki benzerliğin değerlendirilmesi ele alınmaktadır. Benzerliktespiti, sorulan yüze benzer olanların bulunmasıdır ve bir sistemin bunu gerçekleştirmesiiçin, insanın birçok etkene rağmen yüzler arasındaki benzerliği farkedebilme yeteneğinitaklit edebilmesi gerekir. Yüzler için mümkün değişimleri dikkate alacak şekilde verimlibir temsil şekli belirlemek ve seçilen temsil şeklini kullanarak yeni bir yüzü sınıflamakgerçekleştirilmesi gereken işlemlerdir.İncelenecek yüzlerin üzerinde çalışılan resimlerden elde edilebilmesi için yüz tespitiişlemi uygulanmaktadır. Çalışmada yüz tespiti bölümünde yoğun olarak çok katmanlıyapay sinir ağı kullanılmıştır. Ağ, yüz ve yüz olmayan resimler arasında seçim yapabilmesiamacıyla eğitilmektedir. Yüz tespiti işleminde, ağın eğitiminden sonra ikinci aşama olarak,olası tüm yüzlerin bulunabilmesi amacıyla görüntünün çeşitli boyutlara küçültülerektaranması gerçekleştirilmektedir.Yüz tespiti kısmında, incelenen giriş resmindeki olası yüzler ten bölgelerindeiçerileceğinden, ten bölgelerine odaklanılarak üzerinde çalışılan resim bölümününazaltılması sağlanmıştır. Bu amaçla, ten bölgelerinin belirlenmesinde giriş resmi YCbCrrenk uzayına taşınmaktadır. Ten işleme bölümünden elde edilen sonuç yapay sinir ağınadayalı sorgulama kısmında işlenmektedir.Benzerlik incelemesi bölümünde ele alınan temel yöntem Temel Bileşen Analizi'dir.Temel Bileşen Analizi, orjinal resimleri, daha az boyutlu uzayda ifade şekillerini bularak,aralarındaki benzerlikler ve farklılıklar açısından yorumlama imkanı sunmaktadır. TemelBileşen Analizi' nden elde edilen sonuçların değerlendirilmesinde farklı uzaklık ölçmeyöntemleri, bu yöntemlere dayalı oylama ve yapay sinir ağı kullanılmaktadır. Ayrıca,Temel Bileşen Analizi ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırmak amacıyla görüntülerinçıkarma işlemiyle kıyaslanması da gerçekleştirilmiştir.Benzerlik incelemesi için belirlenen veritabanı üzerinde yapılan sorgulamalardabenzer yüzlerin bulunması başarıyla gerçekleştirilmiştir ve veritabanında olmayan biryüzle sorgulama yapıldığında da veritabanındaki en yakın yüz bulunabilmektedir.Anahtar Kelimeler: Yüz Tespiti, Yapay Sinir Ağları, Temel Bileşen Analizi, Görüntüİşleme

Abstract:
The thesis contains the examination of determining similarity between human faces.Detection of similarity can be defined as listing faces similar to a given face and to be ableto achieve it a system should imitate the talent with which humans recognize faces despitea lot of factors. Defining a new way of representing faces taking possible changes intoaccount and classifying a given face using the chosen way are the required operations.To obtain faces to decide how similar they were, firstly a face detection on a givenimage was performed. In the face detection part of the work, a multilayer neural networkwas implemented. The network was trained to distinguish faces from non-faces. Aftertraining the network, to detect all faces image containing faces was scanned while it wasscaled down.In face detection, since possible faces on input image are included on the skin part,skin parts were focused to decrease the image part to be searched for faces. With this aim,to detect skin parts input image was converted into YCbCr color space. The result obtainedin the skin detection was processed in examination based on the neural network in the facedetection part.Principal Component Analysis is the method preferred in similarity evaluation part ofthe work. Principal Component Analysis provides an efficient way of comparing facesaccording to the similarities and differences between them representing faces on a lowerdimensional space. Four distance measures, voting based on them and the neural networkdeisgned were utilized in evaluation of the results obtained in Principal ComponentAnalysis. Additionally, comparing face images by subtraction was performed to comparewith the result obtained using Principal Component Analysis.Listing similar faces in images included in a database designed to be used insimilarity evaluation was performed succesfully and most similar faces to a given facewhich was not incuded in the database could also be listed.Keywords: Face Detection, Artificial Neural Networks, Principal Component Analysis,Image processing.