Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme Berkay Topçu (TÜBİTAK-BİLGEM / Sabancı Üniversitesi) Hakan Erdoğan (Sabancı Üniversitesi)

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme Berkay Topçu (TÜBİTAK-BİLGEM / Sabancı Üniversitesi) Hakan Erdoğan (Sabancı Üniversitesi)"— Sunum transkripti:

1 Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme Berkay Topçu (TÜBİTAK-BİLGEM / Sabancı Üniversitesi) Hakan Erdoğan (Sabancı Üniversitesi)

2 Giriş Yama-Tabanlı Yüz Tanıma Boyut düşürme ve normalizasyon Sınıflandırma Karar birleştirme Yama Yerelleştirme Ortalama yüz imgesi Bütünsel yaklaşım Bölgesel yaklaşım Yerelleştirme Deneyler ve Sonuçlar Gelecek Çalışmalar İçerik 2

3 Güvenlik uygulamaları İnsan-bilgisayar arayüzü Işıklandırma durumu Kısmi kapanmalar Duruş (poz) değişimleri Yaşlanma Giriş – Yüz tanıma 3

4 Üst üste çakışan veya çakışmayan bölgeler (yamalar) Yerel öznitelikler Işıklandırma ve kısmi kapanmalara gürbüz Yama boyutu Temsil ettiği bölge ile ilgili yeterli bilgi vermeli Öznitelik çıkarımını karmaşıklaştırmamalı Sınıflandırma Farklı yamalardan çıkarılan öznitelikler Öznitelik birleştirme Karar birleştirme Yama-Tabanlı Yüz Tanıma 4

5 5

6 Boyut düşürme – Öznitelik çıkarımı Ayrık kosinüs dönüşümü (DCT) Temek bileşenler analizi (PCA) En yakın komşu ayırtaç analizi (NNDA) En yakın komşu sınıflandırıcısı Kosinüs (COS) uzaklık ölçütü Karar birleştirme işlemi için sınıf sonsal olasılıklar: Karar birleştirme Ağırlıklı toplam kuralı Yama-Tabanlı Yüz Tanıma 6

7 Motivasyon: aynı kişinin farklı yüz imgelerinden alınan aynı konumdaki yamaların imge içeriklerinin yakın olması belirli bir yama konumunun, aynı kişinin farklı yüz imgelerinde aynı bölgeye karşılık gelmesi Yöntem : yama komşuluğunda sınırlı bir alanda, ilinti tabanlı arama eğitim veri tabanı üzerinde hesaplanan ortalama yüz imgesine yakınlık bütünsel ve bölgesel yerelleştirme Yerelleştirme 7

8 Ortalama yüz imgesi, yüz imgelerinin bütünü kullanılarak hesaplanır: : x ve y eksenlerindeki piksel bazında kayma miktarları : i. ortalama yüz imgesi : i. yüz imgesi ile ortalama yüz imgesi arasındaki ilinti Bütünsel Yerelleştirme 8

9 Eğitim kümesindeki tüm imgeler üzerinden oluşturulan ortalama yüz imgesi Eğitim ve test sırasında yamaların yerelleştirilmesi ortalama yüz imgesi  ortalama yama imgeleri Bütünsel Yerelleştirme 9

10 Yama bazında yerelleştirme Her bir yama için ortalama yama imgesi : b. yama için i. ortalama yama imgesi : b. yama için i. ortalama yama imgesi ile i. imgenin b. yaması arasındaki ilinti Bölgesel Yerelleştirme 10

11 Her bir eğitim ve test imgesi yamalara ayrılırken ortalama yama imgeleri ile en yüksek ilintiyi sağlayacak yama konumları hesaplanır. : son ortalama yama imgesi Yerelleştirme İşlemi 11

12 AR veri tabanı 120 kişi – 2 ayrı oturum – = 26 imge / kişi 13 imge / kişi / oturum : 1 standart 3 yüz ifadesi farklı 3 ışıklandırma farklı 3 güneş gözlüklü 3 atkılı İlk oturum ilk 7 imge  eğitim İkinci oturum ilk 7 imge  onaylama İlk ve ikinci oturum = 12 imge  test Deneyler 12

13 Atkılı test imgeleri ile başarımlar Güneş gözlüklü test imgeleri ile başarımlar Deneyler ve Sonuçlar 13 Yama BoyutuYerelleştirmesizBütünsel Yerelleştirme Bölgesel Yerelleştirme 8 x 8% 78,89% 90,28% 90,97 16 x 16% 81,39% 87,08% 90,83 Yama BoyutuYerelleştirmesizBütünsel Yerelleştirme Bölgesel Yerelleştirme 8 x 8% 97,36% 98,75 16 x 16% 98,47% 98,33% 99,17

14 Yama-tabanlı yüz tanıma sistemleri için yama yerelleştirme yöntemleri Bütünsel yerelleştirme Bölgesel yerelleştirme İmge üzerinde gerçeklenen yerelleştirme Öznitelik çıkarımından bağımsız Özniteliklerin kullanımından bağımsız (öznitelik/karar birleştirme) Gelecek çalışmalar İlinti-tabanlı yaklaşım yerine farklı yerelleştirme yöntemleri : Optimizasyon tabanlı yöntemler Sabit yamalar yerine elle seçilmiş veya rastgele seçilmiş yamalar Yüz doğrulama problemi için kişilere özel yama ağırlıklandırma Sonuç 14

15 15

16 16


"Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme Berkay Topçu (TÜBİTAK-BİLGEM / Sabancı Üniversitesi) Hakan Erdoğan (Sabancı Üniversitesi)" indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları