Ardışıl sınıflandırıcılar kullanılarak profil yüz sezimi
Profile face detection using cascade classifiers
Yazar: SERCAN BAYKARA
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN ÇEVİKALP
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yüz sezimi, verilen herhangi bir imge içerisinde yüz bulunup bulunmadığına karar vermek, eğer varsa yüzün pozisyonunu ve kapladığı bölgeyi belirlemektir. Bu tezde iki farklı öznitelik çıkarma yöntemi birleştirilmiş ve üç farklı ardışıl sınıflandırıcılar kullanılarak sağ ve sol profil yüz sezimi algoritması tasarlanmıştır. Tez kapsamında profil yüz sezme sistemini eğitmek için internet üzerinden toplanan günlük hayattan çekilmiş imgeler kullanılmış, bu imgelerde bulunan sağ ve sol profil yüzlerine ait öznitelikler Yerel İkili Örüntüler (YİÖ) ve Yönlü Gradyan Histogramları (YGH) betimleme teknikleri yardımıyla ayrı ayrı çıkarılarak öznitelik vektörleri elde edilmiş, elde edilen bu öznitelikler vektörleri birleştirilerek tek bir öznitelik vektörü (YİÖ+YGH) oluşturulmuştur. Çalışmada imgelere ait özniteliklerin çıkarılmasından sonra imgelerdeki yüzlerin konumlarını belirlemede kayan penceler yönteminden yararlanılmış, ardışıl sınıflandırıcı olarak ise sırasıyla Doğrusal Destek Vektör Makineleri (DDVM), Doğrusal Hiper Küre ve Doğrusal Olmayan Hiper Küre kullanılmıştır. Tasarlanan yüz sezimi algoritmasının başarımını ölçmek için PASCAL VOC metriği ve Precision-Recall eğrilerinden elde edilen ortalama kesinlik skorlarından yararlanılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalarda internet üzerinden toplanan eğitim setinde kullanılmayan günlük hayattan çekilmiş rastgele imgeler üzerinde algoritma test edilmiş OPENCV ile birlikte gelen Viola&Jones tarafından önerilen ardışıl sınıflandırıcıdan çok daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
Face detection is to decide if there is a face in any given image and to determine the position of the face and the area it covers. In this thesis, profile face detection is designed by combining two different feature extracting methods and using a cascade of three different classifiers. Within the scope of thesis, images collected over the internet are used to train the face detection system.  The features of right and left profile faces in these images are extracted by using Local Binary Pattern (LBP) and Histogram of Oriented (HOG) methods. Then, these feature vectors are combined to create a single feature vector (LBP+HOG). After creating combined feature vector, the sliding window method is used to determine the positions of the profile faces in the images. To classify the images Linear Support Machine (LSVM), Linear Hypersphere (LHS) and Nonlinear Hypersphere (NHS) methods are used respectively in a cascade structure. To measure the performance of the designed face detection algorithm, the PASCAL VOC metric and Precision-Recall curves are used. The experimental studies have shown that the proposed algorithm gives much better results than Viola & Jones profile face detector, which comes with OPENCV, on test images that are not used in our training set collected over the internet.