Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2010
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Göksel GÜNLÜ
Danışman: HASAN ŞAKİR BİLGE
Özet:Yüz tanımada ilgi yüksek doğruluk beklentisi nedeniyle 3 boyutlu (3B) yöntemlere yönelmiştir. 3B yüz tanıma problemi beş alt modüle ayrılabilir; yüz bulma ve hizalama, öznitelik çıkartma, öznitelik seçme, sınıflandırma ve karar verme. Bu tez çalışmasında modüllerin her biri için mevcut yöntemlerin bir kısmı incelenerek iyileştirme yapılmıştır ve yeni yöntemler önerilmiştir. Sınıflandırma hariç her bir modül için en iyi çözüm bulunarak 3B yüz tanıma probleminin tamamının performansının arttırılması sağlanmıştır. Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD) tabanlı yeni bir simetri ölçütü tanımlanarak yüz bulma ve hizalama için kullanılmıştır. Öznitelik çıkartma için 3B AKD tabanlı yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu amaçla voksel yapısı şeklinde gösterilen 3B yüz verilerine global ve yerel olmak üzere 2 farklı şekilde 3B AKD dönüşümü uygulanmaktadır. Global dönüşümde yüzün tamamından veya bir ilgi bölgesinden katsayılar çıkartılmaktadır. Yerel yaklaşımda, 3B alt bölgeler kullanılarak, frekans bilgisinin yanında uzaysal bilgiden de yararlanılabilmektedir. Böylece ifade değişimlerinden oluşan yerel bozulmanın olumsuz etkilerini azaltmak mümkün olmaktadır. Örtüşen alt bölge yaklaşımı ile göz ve burun gibi nirengi noktalarında ötelemelere karşı duyarlılık azaltılmıştır. 2B ve 3B AKD tabanlı yüz tanımada ayırt edici özniteliklerin bulunması için filtre ve sıralı öznitelik seçme yöntemleri test edilmiştir. Alt bölge tabanlı yöntemlerde, her bir alt bölgeden değişen sayıda öznitelik seçilerek başarım arttırılmıştır. Şekil ve doku bilgisi veri seviyesinde birleştirilerek oluşturulan voksel yapısından 3B AKD ile öznitelik çıkartılmıştır. Mevcut yöntemler ve önerilen yöntemler, araştırmacılar tarafından en çok kabul gören 3D RMA ve FRGC veritabanlarında test edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmaların sonunda ilgili veritabanlarında, önerilen yöntemlerle %99'un üstünde başarı oranları elde edilmiştir.