Yüz Tanıma. Yüz Tanıma - İnsan İnsan düşük çözünürlükteki resimlerden de yüz tanıma yeteneğine sahiptir.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Diferansiyel Sürüş Sistemi E-posta:
Advertisements

Liquid Crystal Display
Ders Kitaplarında Tasarım
KONU :GÖRÜNTÜNÜN GEOMETRİK MODELLERİNİN KURULMASI
Eser SERT, Deniz TAŞKIN, Cem TAŞKIN, Nurşen TOPÇUBAŞI, İrfan KÖPRÜCÜ
Pozlandırma ve Değişkenler
FİLOGENİ Filogeni , en kısa deyimle ile evrimsel şecere ilişkisi olarak tanımlanabilir. Tür ve tür üstü kategoriler jeolojik dönemlerde türleşme süreçleri.
Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme
SEDA ARSLAN TUNCER Android işletim sisteminde RGB histogram değerlerinin gerçek zamanlı olarak elde edilmesi SEDA ARSLAN TUNCER
END3061 SİSTEM ANALİZİ VE MÜHENDİSLİĞİ
OPENCV İLE STEREO GÖRÜNTÜLERDEN DERİNLİK KESTİRİMİ
Hakan Öktem Orta Doğu Teknik Üniversitesi
SANAT TARİHİ.
Portre Fotğrafları.
odtü vision lab Bilgisayarla Görme ve Akıllı Sistemler
ÖZEL ÖĞRETİM YÖNTEMLERİ
ÖLÇME DEĞERLENDİRME İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR
KARAKTER TANIMA Utku Cevre Barış Özkan.
Eğitimde Program Geliştirme İçerik
SAMED ÖZCAN T-12/D 2446
ÖĞRETİM ETKİNLİKLERİ MODELİ
Sayısal Görüntü İşleme’de Özel Konular
Resim Sıkıştırma Yonca BAYRAKDAR
PROJE TABANLI ÖĞRENME. Proje tabanlı öğrenme, öğrenci merkezli bir öğretim modelidir.
Prof. Dr. Turgay ONARGAN Prof. Dr. C. Okay AKSOY
MEDİKAL GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN AMACI
TEMEL SAYFA YAPISI İŞLEMLERİ
Kobay Sıçan Davranışlarının RGB-D Kamera Yardımıyla Otomatik İzlenmesi
Bilgisayarlı Çalışma Ortamı
BİLGİSAYAR GRAFİĞİ Ders 5:PROJEKSİYONLAR
EKRANLI ARAÇLARLA ÇALIŞMALARDA İSG
Liquid Crystal Display Emin CELİLOĞLU - IT Eğitmeni.
Bilgisayar Görmesi Ders 9:Korelasyon ve İki Boyutlu Dönüşümler
KISIM 4 Sınıfta Biliş. KISIM 4 Sınıfta Biliş BÖLÜM 11 Okumayı Öğrenme.
Özel Eğitime Gereksinimi Olan Öğrenciler ve ÖZEL EĞİTİM
Bilgisayar Görmesi Ders 6: İstatistiksel İşlemler Matlab Uygulamaları
Bulanık Mantık Kavramlar:
Speeded-Up Robust Features (SURF) Yöntemi ile Yüz Tanıma
Retinal Görüntülerdeki Mikroanevrizmaların ve Hemorajilerin Tespiti.
Bilgi Teknolojisinin Temel Kavramları
KUBBU Makbule ÖZTÜRK BODUR Not eklemek için tıklatın.
Yrd.Doç.Dr.Esra Tunç Görmüş
GÖRSEL SANATLAR UYGULAMA ÖDEVİ PORTRE NEDİR? HAZIRLAYANLAR ERHAN ÖZTEP
Mesut Doruk Atışkan Tuba Keskin Sevde Şişman Şen Levent Altınkaynak Ümit Altınkaynak.
Yapay Zeka Algoritmaları
Lineer cebrin temel teoremi-kısım 1
Araş. Gör. Dinçer göksülük
GÖRSEL SANATLAR UYGULAMA ÖDEVİ PORTRE NEDİR? HAZIRLAYANLAR ERHAN ÖZTEP
Materyal Geliştirme Aracı Olarak Bilgisayarlar
TEKNOLOJİ VE TASARIM DERSİ
Merceklerin oluşturduğu görüntünün özelliklerini keşfeder.
FOTOGRAMETRİ - I Sunu 3- 3 Eminnur Ayhan
ÇOK BOYUTLU İŞARET İŞLEMENİN TEMELÖZELLİKLERİ
ÖĞRETİM TEKNOLOJİLERİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ
Gesture-Based Interfaces
BİLGİSAYARDA DONANIM ve YAZILIM
Sosyal Politika Araştırmalarında Nitel Yaklaşım
Fırat Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Müh.
Uzay ve Uzay Çalışmaları.
MBLOCK ile Arduino ve Robotik Kodlama
Güdülenme ve Bireysel Farklılıklar
başlık anlatım Kırmızı arka plan üzerinde resimlerle SmartArt grafiği
Objektif Çekilecek nesneden gelen ışıkları toplayarak film ya da sensör üzerine net düşmelerini sağlayan mercekler topluluğudur. Objektif seçerken şunlara.
Gerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması
Volkan Erol1,2 Yard.Doç.Dr.Aslı Uyar Özkaya1
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Temel Bilgiler Pixel Sayısal görüntülerin en küçük birimi Picture element –Resim parçası Kendine ait renk bilgisine sahiptir İki boyutlu yapı Her.
MONİTÖRLER.
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA ÖĞRETİMİNDE YENİ BİR YAKLAŞIM
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sunum transkripti:

Yüz Tanıma

Yüz Tanıma - İnsan İnsan düşük çözünürlükteki resimlerden de yüz tanıma yeteneğine sahiptir.

Amaç Otomatik olarak yüz tespiti Farklı koşullardaki yüzleri tanımlama

Yüz Tespiti Bir resimdeki insana ait yüzlerin tespiti oldukça zor bir problemdir. Bu konuyla ilgili temel yaklaşımlar :  Bilgi tabanlı : Kural  Özellik tabanlı : Ten rengi, gözler arası uzaklık...  Kalıp eşleştirme :  Görünüm tabanlı : Eigenfaces, ysa,...

Yüz Tanıma Süreci

Yüz Tanımayı Zorlaştıran Etkenler Duruş, aydınlatma, ifade, aksesuar, renk, aydınlatma, yaşlanma etkileri

Ön İşleme Bölümlere ayırma : Arka planı çıkarma Ölçeklendirme Döndürme : Kafa yönünün düzeltilmesi

Tanımlama Teknikleri Özellik tabanlı (Feature-based) eşleştirme : Göz, burun ve ağız gibi özelliklere bakarak. Bütünsel (Holistic) Eşleştirme : Tüm yüzün ham girdi olarak kullanılması Melez : Her iki yöntemin birlikte kullanılması

Özellik Tabanlı Eşleştirme Gözler, ağız ve burun yerlerinin bulunması Kafa genişliği, göz köşelerinin uzaklığı, göz köşeleri arasındaki açı vb.

Bütünsel Eşleştirme : Eigenfaces Yüz veritabanındaki her yüzü tahminleyebilen, az sayıda dönüşüm vektörünün ağırlıklı bileşimini bulma mantığına dayanır. Bir resim daha düşük bir boyuta indirgenmiş olur.

Eigenfaces: Eğitim Resimleri

Eigenfaces Ortalama görüntü Temel görüntüler

Eigenfaces Yeni yüz görüntüsü en yakın komşuluk sınıflandırcısıyla Eigenface alt uzayında eşlenir. Çalışma zamanı performansı iyi. Yüz bozuklukları, ışık ve duruş durumlarına göre düşük güvenilirlik. Yeni bir yüz eklendiğinde eigenspace yeniden hesaplanmak zorunda.

Bütünsel Eşleştirme–Diğer Metotlar Fisher’s Linear Discriminant Laplacianfaces

Özellik Tabanlı - Bütünsel Yerel özellikler Pratikte daha anlamlı ve kolay Kesinlik problemi Geniş çaplı özellikler Karmaşık algoritma, uzun eğitim süreleri Bilgi depolama problemi

Melez Yöntem Yerel özelliklerin ve tüm yüz alanının tanımlamada kullanılması Yerel eigen değerleri : eigeneyes, eigenmouth..

Mevcut Yaklaşımların Kısıtları İyi kalitede görüntülere ihtiyaç vardır. Düzensiz aydınlatmalara karşı hassas. Kafa duruşundan ve yönünden etkilenme.

Sonuç Çok sayıda yaklaşım ve metot kullanılmaktadır. Yüz tanıma tam olarak çözülebilmiş bir problem değildir.