Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2009
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Esil S.KHURSHED
Danışman: HASAN ŞAKİR BİLGE
Özet:Yüz tanıma; suçlu teşhisi, kredi kartı doğrulaması, güvenlik sistemi ve zeki gözetleme gibi uygulamalarda önemli rolü olması nedeniyle son yıllarda bilim adamlarının çok çalıştığı araştırma konularından biri olmuştur. Mevcut yüz tanıma yöntemlerinin belirli koşullar altında iyi sonuçlar vermesine rağmen, bazı engellerle zaman zaman karşılaşılmaktadır; poz değişimi, aydınlatma değişimi ve ifade değişimi gibi sorunlar yüz tanıma metotlarının performansını etkilemektedir. Aydınlanma deiimi, geçtiimiz yıllarda ve halen aratırmacıların karılatıı önemli ve etkin bir ekilde çözülmesi gereken bir problemdir. Bu tezde, yüz tanımada global, yerel ve uyarlanır olarak histogram eitlemeye dayalı farklı aydınlanma normalletirme yöntemleri incelenmektedir. Tanıma performansını artırmak için, yüz görüntüleri üzerinde histogram eitleme ileminden sonra farklı filtreler uygulanması önerilmektedir. Bu amaçla u yöntemler denenmekte ve aralarında karılatırma yapılmaktadır: Histogram Eitleme (HE), Yüksek Artı filtresi (HE+HB), Histogram Eitleme ile Laplacian filtresi (HE+Lap), Yerel histogram eitleme (LHE), medyan filtresiyle yerel histogram eitleme (LHE+Med), Gaussian filtresi ile yerel histogram eitleme (LHE+Gaus) ve Uyarlanır Histogram eitleme. Bu metotlar, etkili ve verimli bir ekilde düzensiz aydınlanma etkisini ortadan kaldırmakta ve tanıma performansını gelitirmektedir. Deneysel çalımazda, Yale yüz veritabanı üzerinde yerel histogram yöntemi çeitli pencere ve parametrelerle İ İİ uyarlanmış ve sonuç olarak yüz tanıma oranının %46.49 dan (görüntülere hiçbir yöntem uygulamadan) %99.55 e (LHE [7 7+ Gauss 3x3, standart sapma 1 metodu için) artması salanmıtır. Karmaık olmayan bir yöntemle %0.45'lik bir hata oranı elde edilmi olması önemli bir sonuçtur.