In this study, feature extraction is performed
using Gabor wavelet transforms and Dual Tree wavelet transforms for face
detection. Artificial neural networks with feed forward are used in the
classification step. In the first of the proposed algorithms, the Dual Tree
feature extraction vectors are used to train the neural networks, while in the
second proposed algorithm, the Gabor feature extraction vectors are used in the
neural network training. The proposed third algorithm consists of combining the
perception results of the first two algorithms with OR logic operation. The
performance calculation of the system is realized with three metrics in which
the wrong perception rate is included in the account. Simulations were
performed on MIT + CMU, FRAV2D, BioID, BANCA databases. The dimensions of the
Gabor wavelet vectors are reduced to different ratios and the effects on the
processing time and performance are examined.
Bu
çalışmada yüz algılama için Gabor dalgacık dönüşümleri ve Çift Ağaç dalgacık
dönüşümleri kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Sınıflandırma
basamağında ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılmıştır. Önerilen
algoritmaların ilkinde, sinir ağlarını eğitmek için Çift Ağaç öznitelik
vektörleri kullanılırken, ikincisinde sinir ağlarının eğitiminde Gabor
öznitelik vektörleri kullanılmaktadır. Önerilen üçüncü algoritma ise ilk iki algoritmanın
algı sonuçlarının OR mantık işlemi ile birleştirilmesinden oluşmaktadır. Sistemin
başarımı yanlış algı oranının da hesaba katıldığı üç metrik ile hesaplanmıştır.
MIT+CMU, FRAV2D,
BioID, BANCA veri
tabanları üzerinde simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Gabor dalgacık
vektörlerinin boyutları farklı oranlara indirgenerek işlem zamanı ve performans
üzerindeki etkileri incelenmiştir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | June 1, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 7 Issue: 2 |