Aydınlanma bağımsız yüz tanıma için normalleştirme tekniklerinin karşılaştırılması

Yüz tanıma, güvenlik sektörünün önemli halkası bir halkası haline gelmiştir. Artık bankacılıkta kimlik onaylama, yüksek güvenlik gerektiren alanlara girişte, havaalanlarında ve bunlara benzer üst düzey güvenlik gerektiren daha birçok alanda kişilerin takibi, tespiti ve alarm oluşturma amaçlı kullanılan bir güvenlik önlemi olmuştur. Bu yüzden görüntü işlemede yüz tanıma problemi birçok kişi tarafından çok çalışılan bir alan haline gelmiştir. Bu alanda çalışan araştırmacıların uğraştığı konulardan birisi de aydınlanma problemi yani farklı ışık koşullarında veya farklı pozlanma durumlarında oluşan yüz tanıma zayıflığı problemidir. Bu tez çalışmasında tasarlanmış yüz tanıma sistemleri üzerinde çeşitli nedenlere bağlı olarak oluşan aydınlanma problemi çeşitli aydınlanma normalleştirme teknikleri kullanılarak aydınlanma kaynaklı yüz tanıma başarısızlığı ve zayıflığı giderilmesi amaçlanmıştır. PCA (Temel Bileşen Analizi) ile yüz tanıma kullanılarak farklı pozlanma açılarına ve farklı ışık koşullarında çekilmiş yüz imgelerinin yer aldığı yüz veritabanı üzerindeki başarı oranları hesaplanmıştır. Söz konusu başarı oranlarını elde etmek için de çeşitli aydınlanma tekniklerinin farklı parametreli filtreleme yöntemleri kullanılmıştır. Yüzün tespit edilmesinde Cascade Vision Detector algoritmasının farklı yöntemleri kullanılmıştır. Testlerin yapıldığı yüz veritabanı, sağdan aydınlanmış, merkezden aydınlanmış, soldan aydınlanmış, gözlüksüz, gözlüklü, normal, göz kırpmış yüz görüntüleri içermektedir. Yüz tanıma ön işleme tekniklerinden birisi olan yüz tespiti yapılarak, boyut olarak daha büyük olan görüntülerden yüzün yeri kırpılarak alınmıştır. Aydınlanma normalleştirmesinin test edilen yüz veri tabanlarında yüz tanıma başarı oranı yaklaşık olarak %55 artırdığı ortaya konulmuştur. Anahtar Kelimeler: Nesne Tanıma, Yüz Bulma, Yüz Tanıma, Aydınlanma Normalleştirme Teknikleri, Filtreler, Bilgi Güvenliği, Görüntü İşleme