PNN ve SVM kullanarak DWT tabanlı yüz  
tanıma
DWT based face recognition using PNN and SVM
Yazar: TURHAN R. BUNJAKU
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SERAP KAZAN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Anahtar kelimeler: Yüz tanıma, Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Olasılıksal Sinir Ağı ve 
Destek Vektör Makineleri. 
Gelişen teknolojiyle birlikte insanların ihtiyaçlarının karşılanma oranı artmaktadır. 
Kişi ve kurumların güvenlik ihtiyacının karşılanması ile ilgili yöntemler de 
artmaktadır. Güvenlik ihtiyacının karşılanma yöntemlerinden birisi de biyometrik 
özelliklerin kullanılmasıdır. Göz retinası, parmak izi, imza, yüz, ses, DNA gibi 
özellikler biyometrik veri olarak kabul edilmektedir. Yüz tanıma, kişi tanımada 
kullanılan yaygın biyometrik yöntemlerden birisidir. Yüz tanıma, yapay görünün 
zorlu problemlerinden biridir. Bu çalışmada veri tabanından alınan gri seviyeli yüz 
görüntülerinin bilgisayar ile tanınması hızlı bir şekilde sağlanmaktadır. Bu sayede 
kişinin doğrulanması ve tanınması mümkün olmaktadır. Bu çalışmada, öncelikle 
görüntüdeki yüzler Viola-Jones (VJ) yöntemiyle tespit edilmiştir. Daha sonra tespit 
edilen yüzler öznitelik çıkarılması amacıyla Ayrık Dalgacık Dönüşümüne (DWT) 
tabi tutulmuştur. 3 seviyeli DWT işleminin sonucunda oluşan alçak frekans bölgesi, 
sınıflandırıcıların girişlerine gönderilmiştir. Bu çalışmada sınıflandırma için iki farklı 
yöntem kullanılmıştır. Birincisi; Olasılıksal Sinir Ağı (PNN) yöntemi, ikincisi ise 
Destek Vektör Makineleri (SVM) yöntemidir. Sonuçların yüzdelik performansları ile 
işlem süreleri tablolarla karşılaştırılmıştır. Yapılan uygulamalar sonucu Olasılıksal 
Sinir Ağı Yönteminin diğer yönteme göre daha iyi performans gösterdiği 
görülmüştür. Uygulama esnasında gri seviyeli görüntüler kullanılmıştır. Sisteme 
renkli görüntüler de uyarlanabilir.

Abstract:
Keywords: Face recognition, Discrete Wavelet Transform, Probabilistic Neural 
Network, Support Vector Machine. 
The rate of satisfying the requirements of people have increased by development of 
technologies. Techniques for satisfying the needs of personal or institutional security 
are also increasing. In number one of the methods for ensuring the security needs are 
using biometric features. The features such as iris, fingerprint, signature, face, voice 
and DNA are utilized as biometric data. Face recognition is one of the commonly 
used biometric methods for person recognition. Nevertheless, one of the most 
difficult problems of artificial vision is face recognition. In this paper, the grey scale 
face image of the investigated person is searched among the face images in the 
database and matched using several techniques by means of computers. Through this 
way, it is possible to verify and recognize the person. In this study, first of all the 
faces within a picture are detected by Viola-Jones method. Then, the characteristics 
of detected faces are obtained by using Discrete Wavelet Transform (DWT) method. 
Low frequency zone which is obtained after the process of 3-Levels DWT is sent to 
the inputs of the classifiers. Herein, two different methods are used for classification. 
One of them is probabilistic neural network method and the other one is support 
vector machine method. The results of both methods are compared within tables 
according to performance percentage and process times. The results of the 
implementations indicate that probabilistic neural network method gives better 
performance than the other method. During the implementation grey scale images are 
used. Also, colored images can be adapted to the system.