İmge Kümeleriyle Yüz Tanıma için Otomatik Önişleme
Abstract
Otomatik yüz tanıma süreci son yıllarda
popülerliğini arttırmış bir konudur. İmge tabanlı yaklaşımların hâkim olduğu
yüz tanıma süreci, kamera ve hesaplama teknolojilerinin gelişimiyle yerini
video tabanlı yaklaşımlara bırakmaktadır. Video tabanlı yüz tanıma
uygulamalarında, özellikle kişilerin farklı aydınlatma veya cepheden, yandan
görünüm vb. farklı pozlar içeren imge kümelerinin eşleştirilmesi zorluklar
içermektedir. Bu çalışmada, özellikle aydınlatma ve poz çeşitliliklerinin var
olduğu durumlarda, küme tabanlı yüz tanıma yöntemlerinin başarımlarının nasıl
iyileştirilebileceği araştırılmıştır. Ön işleme basamağında, aydınlatma
farklılıkları giderildikten sonra imgeler öncelikle yüz pozuna göre
sınıflandırılmıştır. Pozlara göre ayrıştırılan yüzler, sınıf içi değişimlerinin
azaltılması için ilgili pozun şablonuna hizalanmıştır. Yapılan deneyler
sonucunda, önişleme basamağında önerilen otomatik poz hizalama yöntemi
kullanıldığında, video tabanlı yüz tanıma deneylerinin başarım oranlarında
gelişmeler sağlandığı tespit edilmiştir.
Keywords
References
- Ahonen, T., Hadid, A., & Pietikainen, M. (2006). Face description with local binary patterns: Application to face recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28 (12), 2037-2041. doi: 10.1109/tpami.2006.244
- Cevikalp, H., & Triggs, B. (2010). Face recognition based on image sets. In 2010 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition. IEEE. doi: 10.1109/cvpr.2010.5539965
- Chelali, F., Djeradi, A., & Djeradi, R. (2009). Linear discriminant analysis for face recognition. In 2009 international conference on multimedia computing and systems. IEEE. doi: 10.1109/mmcs.2009.5256630
- Gross, R., & Shi, J. (2001). The cmu motion of body (mobo) database (Tech. Rep. No. CMU-RI-TR-01-18). Pittsburgh, PA: Carnegie Mellon University.
- Harandi, M. T., Sanderson, C., Shirazi, S., & Lovell, B. C. (2013). Kernel analysis on Grassmann manifolds for action recognition. Pattern Recognition Letters, 34 (15), 1906-1915. doi: 10.1016/j.patrec.2013.01.008
- Hassaballah, M., & Aly, S. (2015). Face recognition: challenges, achievements and future directions. IET Computer Vision, 9 (4), 614-626. doi: 10.1049/iet-cvi.2014.0084
- Hu, Y., Mian, A. S., & Owens, R. (2012). Face recognition using sparse approximated nearest points between image sets. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 34 (10), 1992-2004. doi: 10.1109/TPAMI.2011.283
- Intraface. (2018, oct). Intraface software, the human sensing laboratory of carnegie mellon university. Retrieved from http://www.humansensing.cs.cmu.edu/software
- Kim, M., Kumar, S., Pavlovic, V., & Rowley, H. (2008). Face tracking and recognition with visual constraints in real-world videos. In 2008 IEEE conference on computer vision and pattern recognition. IEEE. doi: 10.1109/cvpr.2008.4587572
- Lee, K.-C., Ho, J., Yang, M.-H., & Kriegman, D. (2005). Visual tracking and recognition using probabilistic appearance manifolds. Computer Vision and Image Understanding, 99 (3), 303-331. doi: 10.1016/j.cviu.2005.02.002