İmge Kümeleriyle Yüz Tanıma için Otomatik Önişleme
[ X ]
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Otomatik yüz tanıma süreci son yıllardapopülerliğini arttırmış bir konudur. İmge tabanlı yaklaşımların hâkim olduğuyüz tanıma süreci, kamera ve hesaplama teknolojilerinin gelişimiyle yerinivideo tabanlı yaklaşımlara bırakmaktadır. Video tabanlı yüz tanımauygulamalarında, özellikle kişilerin farklı aydınlatma veya cepheden, yandangörünüm vb. farklı pozlar içeren imge kümelerinin eşleştirilmesi zorluklariçermektedir. Bu çalışmada, özellikle aydınlatma ve poz çeşitliliklerinin varolduğu durumlarda, küme tabanlı yüz tanıma yöntemlerinin başarımlarının nasıliyileştirilebileceği araştırılmıştır. Ön işleme basamağında, aydınlatmafarklılıkları giderildikten sonra imgeler öncelikle yüz pozuna göresınıflandırılmıştır. Pozlara göre ayrıştırılan yüzler, sınıf içi değişimlerininazaltılması için ilgili pozun şablonuna hizalanmıştır. Yapılan deneylersonucunda, önişleme basamağında önerilen otomatik poz hizalama yöntemikullanıldığında, video tabanlı yüz tanıma deneylerinin başarım oranlarındagelişmeler sağlandığı tespit edilmiştir.
Automatic face recognition process has become a popular topic in recent years. The facial recognition process, where previously single-image based methods were more common, has started to leave its place in video-based approaches by the development of camera and computing technologies. In video based recognition applications, it becomes more difficult to match the image sets of the same person whose frames captured under different illumination conditions or when the compared frames include different face poses such as frontal versus profile. In this study, we investigate how to improve the accuracies of set based face recognition methods in case of lighting and face pose variations. At the pre-processing stage, after the illumination differences are refined, the images are firstly classified according to face exposure. The faces that are separated according to the poses are aligned to the corresponding canonical pose patterns to reduce intra class variations. Experimental results demonstrate that set based recognition methods give higher correct recognition rates when the proposed methodology schemes have been applied as a preprocessing stage.
Automatic face recognition process has become a popular topic in recent years. The facial recognition process, where previously single-image based methods were more common, has started to leave its place in video-based approaches by the development of camera and computing technologies. In video based recognition applications, it becomes more difficult to match the image sets of the same person whose frames captured under different illumination conditions or when the compared frames include different face poses such as frontal versus profile. In this study, we investigate how to improve the accuracies of set based face recognition methods in case of lighting and face pose variations. At the pre-processing stage, after the illumination differences are refined, the images are firstly classified according to face exposure. The faces that are separated according to the poses are aligned to the corresponding canonical pose patterns to reduce intra class variations. Experimental results demonstrate that set based recognition methods give higher correct recognition rates when the proposed methodology schemes have been applied as a preprocessing stage.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
yüz sezimi, yüz hizalama, yüz tanıma, imge kümeleri, face detection, face alignment, face recognition, image sets
Kaynak
Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
1
Sayı
2-464
