Geri Dön

Face recognition using eigenhills

Önyüzlerle yüz tanıma

  1. Tez No: 100567
  2. Yazar: ALPER YILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Aydınlatma, Yüz tanıma, Lighting, Face recognition
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

OZYUZLERLE YUZ TANIMA Özet Temel parçacıklar analizine dayalı yüz tanıma algoritmalarının önemli sorunlarından biri aydınlanma değişimleridir. Bu çalışmada, aydınlanma değişimlerinden kaynaklanan sorunlara, gri seviyeli resimlerin kullanılması yerine ayrıt resimlerinin kullanılması ile yeni bir çözün sunulmuştur. Aydınlanma kaynağının yerinde meydana gelen değişmelere, ayrıtların daha az duyarlı oldukları gösterilmiştir. Fakat ayrıt temelli yaklaşımın kendine özgü sorunları vardır. Poz değişimlerinden veya yüzdeki gölgelerin yerlerinin değişmesinden kaynaklanan farklılaşmalar, ayrıta dayalı yüz tanıma algoritmalarının performansını düşürür. Sunulan yöntemde, ayrıta ve dokuya dayalı yüz tanıma algoritmalarının sorunlarını ortadan kaldıran ve her iki yönteminde avantajlarını kullanan tepeler yaklaşımı geliştirilmiştir. Tepeler, ayrıtların zar ile kaplanması ile elde edilir. Her tepe görüntüsü daha sonra tepeler uzayında elde edilen öztepelerin doğrusal bileşimi olarak ifade edilir. ûztepeler, özayrıtlar ve özyüzler ile yüz tanıma algoritmalarının aydınlanma farklılıklarına karşı performanslarının karşılaştırması Maya® yazılımı kullanılarak yapılan 14 taklit yüz ve Purdue A&R yüz veri tabanında yer alan 882 gerçek yüz görüntüsü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel olarak, sunulan yaklaşım olan öztepeler yönteminin diğer yöntemlerden daha iyi sonuç verdiği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

FACE RECOGNITION USING EIGENHILLS Summary Illumination changes are one of the basic problems of PCA-based face recognition algorithms. In this study, a new approach to overcome problems associated with illumination variation by utilizing the edge images rather than gray level texture images is presented. It is shown that changes in edge images are limited as compared to changes in shading when illumination source is changed. However, using edges directly creates its own problems. A small displacement of edges due to pose change degrades the performance of the recognition algorithm drastically due to locality of edges. To combine the advantages of algorithms based on shading and edges while overcoming their drawbacks,“hills”, which are obtained by covering edges with a membrane, are introduced. Each hill image is described as a combination of most descriptive eigenvectors, called“eigenhills”, spanning hill space. Recognition performances of eigenface, eigenedge and eigenhills methods are compared by considering illumination variation on 14 simulated faces designed using Maya® software and 882 real world faces of Purdue A&R face database. It is shown experimentally that proposed approach has the best recognition performance under these degradations as compared to other approaches. XI

Benzer Tezler

  1. Tez No

    55873

    Face recognition using eigenfaces

    Başlık çevirisi yok

    İLKER ATALAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Tez No

    93018

    Face recognition using geometric features and template matching

    Geometrik öznitelikler ve şablon eşleme kullanarak yüz tanıma

    ERDOĞAN DEDE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE SEVERCAN

  3. Tez No

    82928

    Effects of lossy compression on face recognition algorithms

    Sıkıştırmanın yüz tanıma yöntemleri üzerindeki etkileri

    MUSTAFA KAMAŞAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR

  4. Tez No

    65168

    A Comparative analysis of different feature sets for face recognition

    Yüz tanımada farklı öznitelik kümelerinin karşılaştırmalı analizi

    EROL BÜLENT ABAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. LALE AKARUN

  5. Tez No

    104443

    Bilgisayar ortamında insan yüzü algılama

    Computer based human face detection

    İRFAN MUHAMMAD

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER TÜZÜNALP

    YRD. DOÇ. DR. ZİYA TELATAR

Geri Dön