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

... konulu sunumlar: "Yüz Tanıma. Yüz Tanıma - İnsan İnsan düşük çözünürlükteki resimlerden de yüz tanıma yeteneğine sahiptir."— Sunum transkripti:

1 Yüz Tanıma

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

3 Amaç Otomatik olarak yüz tespiti Farklı koşullardaki yüzleri tanımlama

4 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,...

5 Yüz Tanıma Süreci

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

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

8 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

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

10 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.

11 Eigenfaces: Eğitim Resimleri

12 Eigenfaces Ortalama görüntü Temel görüntüler

13 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.

14 Bütünsel Eşleştirme–Diğer Metotlar Fisher’s Linear Discriminant Laplacianfaces

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

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

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

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