Bilgisayar Destekli Yüz Tanıma Sistemi Tasarımı
Yüz tanıma olarak genellediğimiz işlem aslında iki kademede gerçeklenen bir işlemdir. Birinci kademe yüzlerin bir sahne içerisinde bulunmasıdır ki literatürde yüz algılama olarak geçmektedir. Yüz algılama aslında işin zor olan kısmıdır. Yüz haricindeki bütün alanlar arka plan olarak adlandırılırsa bu arka planı yok etmek ve saf yüze ulaşmak işlemidir. İkinci kademe literatürde yüz tanıma ya da yüz doğrulama olarak geçmektedir. Bu kademede yapılan işlem yüzün kime ait olduğunun saptanmasıdır. Kısaca yüz algılamada sistemin yanıtlaması gereken soru “Yüz var mı, varsa nerede? ” iken yüz tanıma ya da yüz doğrulama işleminin yanıtlaması gereken soru “Bu yüz kimin yüzü?” sorusudur.
Bu tezde yüz tanıma problemi üzerinde araştırma yapılarak, kullanılan temel yöntemler incelenmiştir. Bunun yanı sıra algılama ve tanıma basamaklarını gerçekleştiren iki sistem gerçeklenmiştir.
Yüz algılama aşaması için Yapay Sinir Ağları’ndan yararlanılmıştır. Ağ 450 yüz olmayan görüntü ve 100 tane de yüz resmi ile eğitilmiştir. Resimden yüz olmayan yerlerin kırpılması için maskeleme yapılmıştır. Yapılan testler ile yüz algılama üzerinde, bir önişlem basamağı olan ölçeklemenin etkisi incelenmiştir. Ölçekleme aralığı ve ölçek sayısı için tam bir genelleme yapılamayacağı, bu değerlerin deneme yanılma yöntemi ile belirlenmesi gerektiği tespit edilmiştir.
Yüz tanımada ise bu aşamanın temel problemlerinden biri olan “Her Sınıf İçin Tek Bir Örneğin Bulunması Durumu” araştırılmıştır. Bunun için literatürde önerilen Görüntünün Tekil Değerlerinin Ayrıştırılması (Singular Value Decomposition-SVD) yönteminin başarımı incelenmiştir. Eğitim seti için kullanılan resimler 112 x 112 piksel boyutunda ve 8 bit gri seviye çözünürlüğündedir. Bu resimler önceden bazı görüntü işleme teknikleri kullanılarak ışıklandırma, yüzün açısı gibi kriterlere göre uygun bir şekilde düzenlenmiştir. Bu veri seti ile elde edilen genel tanıma başarımı %60’tır.
Dostları ilə paylaş: |