İmge Kümeleriyle Yüz Tanıma için Otomatik Önişleme

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorYavuz, Hasan Serhan
dc.contributor.authorSeyirt, Meltem
dc.date.accessioned2025-01-21T14:27:37Z
dc.date.available2025-01-21T14:27:37Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractOtomatik 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.
dc.description.abstractAutomatic 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.
dc.identifier.dergipark510731
dc.identifier.doi10.29137/umagd.510731
dc.identifier.issn1308-5514
dc.identifier.issue2-464
dc.identifier.startpage473
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/765800
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/umagd/issue/43865/510731
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29137/umagd.510731
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12587/20145
dc.identifier.volume1
dc.language.isotr
dc.publisherKırıkkale Üniversitesi
dc.relation.ispartofUluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_20241229
dc.subjectyüz sezimi
dc.subjectyüz hizalama
dc.subjectyüz tanıma
dc.subjectimge kümeleri
dc.subjectface detection
dc.subjectface alignment
dc.subjectface recognition
dc.subjectimage sets
dc.titleİmge Kümeleriyle Yüz Tanıma için Otomatik Önişleme
dc.title.alternativeAutonomous Preprocessing for Image Set Based Face Recognition
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu