Pose-invariant 2D face recognition by matching using graphical models
Grafik modeller kullanarak eşleştirme yoluyla pozla değişmeyen 2B yüz tanıma
- Tez No: 832022
- Danışmanlar: PROF. DR. JOSEF KİTTLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Surrey
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, poz değişiklikleri ve öz kaynaklı örtme durumunda bir çift görüntü arasında yoğun eşleşmeler oluşturmak için Markov rastgele alan eşleştirme metodolojisini kullanan bir 2B yüz tanıma sistemi sunmaktadır. Görüntüler arasındaki hem şekil hem de doku farklılıklarından yararlanan önerilen yöntem, mevcut yaklaşımlara kıyasla oldukça rekabetçi bir performans elde etmektedir. Algoritma, yüz görüntülerinin geometrik ön işleme ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır. Algoritmaya gömülü eşleştirme metodolojisi sayesinde, önerilen yaklaşım orta düzeyde öteleme, düzlem içi ve dışı döndürme, ölçekleme ve perspektif etkileriyle başa çıkabilmektedir. Ayrıca, grafik model tabanlı bir yaklaşım kullanarak, önerilen sistem, pozdan bağımsız bir yüz tanıma sistemini eğitmek için önden olmayan görüntülerin mevcut olması ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır. 3B modellere dayanan son teknoloji yaklaşımların aksine, yaklaşım 2B görüntüler üzerinde çalışmakta ve 3B yüz eğitim verilerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak ve 3B yüz modelinin 2B yüz görüntüsüne uydurulmasındaki belirsizliklerden kaçınmaktadır. Grafik modellere dayalı nesne tanıma açısından bakıldığında, grafik tabanlı yaklaşımlardaki eşleşme enerjisinin bazı dezavantajlar sergilediği ve doğrudan hipotez seçimi için bir benzerlik kriteri olarak kullanılmaması gerektiği gösterilmiştir. Enerji fonksiyonelinin (en fazla çift yönlü potansiyeller kullanılarak) temel eksiklikleri tanımlanmış ve makul bir enerji normalleştirme şeması önerilmiştir. Modeldeki çıkarımın hesaplama yükünü azaltmak için iki çok ölçekli işleme yaklaşımı önerilmiştir. Eşleştirme problemini çok çözünürlüklü bir şekilde çözmek için süper birleştirme dönüşümü kullanılır. Diğeri sezgisel olmakla birlikte şaşırtıcı bir şekilde iyi sonuçlara yol açar. Son olarak, yüz özelliklerinin lokalizasyonu için seyrek grafiksel bir model önerilmiştir. Yöntem, eşleştirme sürecini hızlandırmak için yüz görüntüsü özelliklerinin seyrekliğinden yararlanır. Farklı görüntü ilkelleri grupları arasındaki koşullu bağımlılıklar, nokta dağılım modellerine ve doğrusallık temelli öncellere dayanan daha yüksek dereceli etkileşimler olarak dahil edilmiştir. Seyrek model, yüz özelliği lokalizasyonu işlevine uygulanmış ve ayrıca daha maliyetli bir eşleştirme yaklaşımında çıkarımı hızlandırmak için bir başlatma adımı olarak başarıyla kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
The thesis presents a 2D face recognition system using Markov random field matching methodology for establishing dense correspondences between a pair of images in the presence of pose changes and self-occlusion. The proposed method, which exploits both shape and texture differences between images, achieves very competitive performance compared to the current approaches. The algorithm bypasses the need for geometric pre-processing of face images. By virtue of the matching methodology embedded in the algorithm, the proposed approach can cope with moderate translation, in and out of plane rotation, scaling and perspective effects. Also by employing a graphical model based approach, the proposed system circumvents the need for non-frontal images being available for training a pose-invariant face recognition system. In contrast to the state-of-the-art approaches based on 3D models, the approach operates on 2D images and bypasses the need for 3D face training data and avoids the vagaries of 3D face model to 2D face image fitting. From the point of view of object recognition based on graphical models, the matching energy in graph based approaches is shown to exhibit certain drawbacks and should not be used as a similarity criterion for the hypothesis selection directly. The main shortcomings of the energy functional (using at most pairwise potentials) are identified and a plausible energy normalization scheme is proposed. In order to reduce the computational burden of the inference in the model, two multi-scale processing approaches are proposed. One employs the super-coupling transform in order to solve the matching problem in a multiresolution fashion. The other is heuristic but surprisingly leads to good results. Last but not least, a sparse graphical model for facial feature localization is proposed. The method takes advantage of the sparsity of facial image features in order to speed-up the matching process. The conditional dependencies between different groups of image primitives are included as higher order interactions based on point distribution models and linearity-based priors. The sparse model has been successfully applied to the task of facial feature localization and also as an initialization step to speed-up inference in a more costly matching approach.
Benzer Tezler
- Mimari çevrede değişme sürecinin analizi Ulus-Çankaya aksi (Ankara) üzerinde bir deneme
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA KANDİL
Doktora
Türkçe
1987
MimarlıkKaradeniz Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. D. ZAFER ERTÜRK
- İçme suyu filtrasyonunda geri yıkama hızına ve yatak genleşmesine etkiyen faktörlerin araştırılması
Başlık çevirisi yok
ATİLLA AKKOYUNLU
- Elektro-osmozun katkılı ve katkısız portland çimento harçlarına etkisi
Effect of electro-osmosis on portland cement mortars with admixture and non-admixture
FİKRET TÜRKER
- Akışkan yataklı reaktörde biyolojik denitrifikasyon sürecinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
M.GÜRKAN DUMLU
- Hipertiroidi'nin radyoaktif iyot (1-131) ile tedavisinde, lenfositlerde spontan DNA sentezinin 14 C-timidin inkorporasyonu ile incelenmesi
Başlık çevirisi yok
ÖMER N. YİĞİTBAŞI
Doktora
Türkçe
1982
Biyofizikİstanbul ÜniversitesiFizyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. İRFAN URGANCIOĞLU