Geri Dön

Face detection in active robot vision

Aktif robot görmesinde yüz saptama

  1. Tez No: 153367
  2. Yazar: MURAT ÖNDER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Yüz saptama, özyüz, ana bileşen analizi, altuzay doğrusal ayrışım analizi, Fisher doğrusal ayrışımı, robot hareketi. vıı, Face detection, eigenface, principal component analysis, subspace LDA, Fisher linear discriminant, robot motion
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz AKTİF ROBOT GÖRMESİNDE YUZ SAPTAMA ÖNDER, Murat Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Uğur HALICI Ağustos 2004, 109 sayfa Bu tezdeki temel amaç, yüz saptama ve izleme yeteneğine sahip bir robot geliştirmektir. Bu yüzden tez iki temel çalışma içermektedir: İlk olarak robot üzerindeki kameradan alman görüntü üzerindeki insan yüzü içeren noktaların belirlenmesi gerekmektedir. Buna göre yapılması gereken iş ciddi bir gerçek zamanlı görüntü işleme çalışması içermekte olup zaman sınırlamaları bu yüzden önem taşımaktadır. 1 çerçeve/saniye derecesinde hıza ulaşmak istenilen tezde bu hızı sağlamak amacıyla hızlı bir yüz saptama algoritması kullanılması gerekli görülmüştür. Yüz saptama için Özyüz metodu ve Altuzay Doğrusal Ayrışım Analizi metodu uygulanmış, test edilmiş ve karşılaştırılmış, Turk ve Pentland tarafından önerilen Özyüz yönteminin kullanılmasına karar verilmiştir. Performansı artırmak için görüntüler önce insan teni bulma, histogram eşitleme gibi önsüreçlerden geçirilmiştir. Bu filtreleme işlemlerinin ardından yüz adayı bölgeler yüz içerip içermediklerinin anlaşılması için yüz saptama algoritmasına sokulurlar. Yüzlerin daha doğru ve hızlı bulunabilmesi için Özyüz algoritması üzerinde birtakım değişiklikler yapılmıştır. vıİkinci iş olarak da robotun bulunan bu yüze doğru ilerlemesi gerekmektedir. Bu iş robot görmesi içermektedir. Bu amaçla kullanılan robot ActivMedia Robotics fîrmasımn ürünü olan Pioneer 2-DX8 Plus olup tez yazılımında yalnızca robotun hareket arayüzlerine uygun kod yazılmıştır. Robot, farklı uzaklıklardaki insan yüzlerini tespit edebilmeli ve pozisyonunu yüzün kendine olan uzaklığına göre ayarlamalıdır. Bu işlem de eğitim görüntülerinde veya kameradan alınan görüntüde bir ölçeklendirme yapılmasını zorunlu kılmaktadır. Zaman kısıtlamaları ve düşük kamera çözünürlüğü nedeniyle sınırlı sayıda ölçekleme kullanılmıştır. Bu yüzden robota çok yakındaki ve çok uzaktaki insanların yüzleri tespit edilemeyecektir. Arka plandan bağımsız bu yüz bulma sistemi elde edilmeye çalışılmışsa da sonuçta oluşan sistemin arka plana bir miktar bağımlı olduğu tespit edilmiştir. Sistemde başka sınırlamalar yoktur.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT FACE DETECTION IN ACTIVE ROBOT VISION ÖNDER, Murat M.Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Uğur HALICI June 2004, 109 pages The main task in this thesis is to design a robot vision system with face detection and tracking capability. Hence there are two main works in the thesis: Firstly, the detection of the face on an image that is taken from the camera on the robot must be achieved. Hence this is a serious real time image processing task and time constraints are very important because of this reason. A processing rate of 1 frame/second is tried to be achieved and hence a fast face detection algorithm had to be used. The Eigenface method and the Subspace LDA (Linear Discriminant Analysis) method are implemented, tested and compared for face detection and Eigenface method proposed by Turk and Pentland is decided to be used. The images are first passed through a number of preprocessing algorithms to obtain better performance, like skin detection, histogram equalization etc. After this filtering process the face candidate regions are put through the face detection algorithm to understand whether there is a face or not in the image. Some modifications are applied to the eigenface algorithm to detect the faces better and faster. IVSecondly, the robot must move towards the face in the image. This task includes robot motion. The robot to be used for this purpose is a Pioneer 2- DX8 Plus, which is a product of ActivMedia Robotics Inc. and only the interfaces to move the robot have been implemented in the thesis software. The robot is to detect the faces at different distances and arrange its position according to the distance of the human to the robot. Hence a scaling mechanism must be used either in the training images, or in the input image taken from the camera. Because of timing constraint and. low camera resolution, a limited number of scaling is applied in the face detection process. With this reason faces of people who are very far or very close to the robot will not be detected. A background independent face detection system is tried to be designed. However the resultant algorithm is slightly dependent to the background. There is no any other constraints in the system.

Benzer Tezler

  1. Facial feature extraction using deformable templates

    Şekil değiştirebilen şablonlar kullanılarak yüz özniteliklerini bulma

    HAKAN SERÇE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

  2. Taranmış resimlerin vektör formatına dönüştürülmesi

    Vectorization of a digitized curve

    BARBAROS SAFER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. TEMEL KOTİL

  3. İnşaat firmalarında bilgi yönetimi

    Başlık çevirisi yok

    AHMET ALTUNBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bina Yapım Yönetimi Bilim Dalı

    PROF. DR. YILDIZ SEY