Bilgisayara destekli yüz tanıma sistemi tasarımı
Computer aided face recognition system
Yazar: ELİF SERVER KONAK
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
B LG SAYAR DESTEKL YÜZ TANIMA S STEM TASARIMIElif Server KONAKYüz tanıma olarak genellediğimiz işlem aslında iki kademede gerçeklenen bir işlemdir.Birinci kademe yüzlerin bir sahne içerisinde bulunmasıdır ki literatürde yüz algılamaolarak geçmektedir. Yüz algılama aslında işin zor olan kısmıdır. Yüz haricindeki bütünalanlar arka plan olarak adlandırılırsa bu arka planı yok etmek ve saf yüze ulaşmakişlemidir. kinci kademe literatürde yüz tanıma ya da yüz doğrulama olarakgeçmektedir. Bu kademede yapılan işlem yüzün kime ait olduğunun saptanmasıdır.Kısaca yüz algılamada sistemin yanıtlaması gereken soru ?Yüz var mı, varsa nerede? ?iken yüz tanıma ya da yüz doğrulama işleminin yanıtlaması gereken soru ?Bu yüz kiminyüzü?? sorusudur.Bu tezde yüz tanıma problemi üzerinde araştırma yapılarak, kullanılan temel yöntemlerincelenmiştir. Bunun yanı sıra algılama ve tanıma basamaklarını gerçekleştiren ikisistem gerçeklenmiştir.Yüz algılama aşaması için Yapay Sinir Ağları'ndan yararlanılmıştır. Ağ 450 yüzolmayan görüntü ve 100 tane de yüz resmi ile eğitilmiştir. Resimden yüz olmayanyerlerin kırpılması için maskeleme yapılmıştır. Yapılan testler ile yüz algılama üzerinde,bir önişlem basamağı olan ölçeklemenin etkisi incelenmiştir. Ölçekleme aralığı ve ölçeksayısı için tam bir genelleme yapılamayacağı, bu değerlerin deneme yanılma yöntemi ilebelirlenmesi gerektiği tespit edilmiştir.Yüz tanımada ise bu aşamanın temel problemlerinden biri olan ?Her Sınıf çin Tek BirÖrneğin Bulunması Durumu? araştırılmıştır. Bunun için literatürde önerilenGörüntünün Tekil Değerlerinin Ayrıştırılması (Singular Value Decomposition-SVD)yönteminin başarımı incelenmiştir. Eğitim seti için kullanılan resimler 112 x 112 pikselboyutunda ve 8 bit gri seviye çözünürlüğündedir. Bu resimler önceden bazı görüntüişleme teknikleri kullanılarak ışıklandırma, yüzün açısı gibi kriterlere göre uygun birşekilde düzenlenmiştir. Bu veri seti ile elde edilen genel tanıma başarımı %60'tır.

Abstract:
COMPUTER AIDED FACE RECOGNITION SYSTEMElif Server KONAKThe process that we generalize as face recognition is a process that is made in two stepsindeed. First step, which is defined as face detection is the harder step. If all the areasexcept face are named background, this step is the process of removing the backgroundand reaching the pure face. The second step is named face recognition or faceverification in the literature. The process made here is to determine the face?s owner.Briefly the question that system must answer is ?Is there any face, if so where is it?? inface detection step, but ?Whose face is this face?? in face recognition step.In this thesis, a research is made about face recognition problem and the basic methodsare investigated. Also, 2 systems that make detection and recognition steps are used. Forface recognition step, it is benefited from Neural Networks. This network is educatedwith 450 non-face figures and 100 face figures. In the figures, for cutting the non-faceareas, masking is made. With the testes, the effect of scaling which is a pre-process stepis investigated for face recognition. It is determined that, a generalization can?t be madefor scaling interval and scaling number so these values must be determined byexperiences.In face recognition ?only one sample image per class problem? which is a basic problemof that step is investigated. For this, the success of the method Singular ValueDecomposition- SVD that is recommended in the literature is investigated. The pictureswhich are used in the education set are 112*112 pixel dimension and 8 bit grey levelresolution. These pictures were arranged before, by some image processing techniquesaccording to the criteria like ligthing and the angle of face. The general recognitionsuccess obtained with this data set is 60 %.