Fotometrik stereo tabanlı 3 boyutlu yüz tanıma

Literatürde 2B ve 3B yüz tanıma ile ilgili birçok çalışma bulunmaktadır. 2B yüz tanıma teknikleri pozdan, aydınlanmadan, yüz ifadelerinden ve makyajdan olumsuz etkilenmektedir. 3B yüz tanıma teknikleri poz, aydınlanma ve makyajdan bağımsız çalışabilmekte, diğer problemlere de kısmi çözüm getirmektedir. Gerçek uygulamalarda 3B tarayıcılarla 3B yüzlerin elde edilmesi pratik olarak gerçekleştirilememektedir. Fotometrik stereo ile farklı yönlerden aydınlatılmış en az üç adet 2B yüz görüntüsü kullanılarak 3B yüz verileri oluşturulabilmektedir. Bu yöntem, 3B yüz verilerinin hızlı bir şekilde üretilmesini sağlayan maliyet verimli ve kullanışlı yöntemlerden birisidir. Bu tezde 2B görüntülerden fotometrik stereo ile oluşturulmuş 3B veriler kullanılarak 3B yüz tanıma sistemi önerilmiştir. Yapılan deneylerde 64 farklı aydınlanma yönü altında görüntülenmiş 38 bireyin görüntülerinin bulunduğu Yale B ve genişletilmiş Yale B yüz veritabanları kullanılmıştır. Bütün 2B yüz görüntüleri maskelenerek 3B veri oluşturma işleminden önce yüz dışı bölgeler ve 3B oluşturma işleminde hata oluşturabilecek saç gibi öğeler çıkarılmıştır. Her bireyin 2B görüntülerinden deneysel olarak farklı aydınlatma açılarına sahip 3'lü 10 grup oluşturulmuş ve bu görüntüler kullanılarak 3B test yüz verileri elde edilmiştir. Ek olarak genetik algoritma ile 3B referans görüntüye yakın 3B test verisinin üretilebileceği farklı aydınlatma açılarına sahip 3'lü 5 grup seçilmiş, bu gruplar kullanılarak da 3B test yüz verileri elde edilmiştir. Yüz tanıma safhasında çeşitli algoritmalar bu 3B yüz verileri ile test edilmiştir. İlk olarak farkların karesinin toplamının karekökü ve 2B ilinti doğrudan yükseklik haritası üzerinde denenmiştir. Sonra yükseklik haritası nokta bulutuna dönüştürülerek iteratif en yakın nokta metodu uygulanmıştır. Yüzey normalleri ise test ve referans yüzlerin normalleri arasındaki açıların ortalaması alınarak yüz tanımada kullanılmıştır. Yüzey özelliklerinin tanımlanmasını sağlayan temel yüzey eğrilikleri ve türevleri; ortalama, Gaussian, eğilmişlik ve şekil indisi de yüz tanıma işleminde kullanılmıştır. Şekil indisi haritalarından SIFT tanımlayıcıları çıkarıldıktan sonra bu tanımlayıcıları eşleştirme yöntemi de yüz tanıma safhasında kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar incelendiğinde şekil indisi haritalarının ilintisi ve farkları yöntemlerinin %99 üzerinde tanıma sonucu verdiği gözlenmiştir. Ek olarak yüz tanıma, yüzlerin herhangi bir kısmının olmadığı durumlarda herhangi bir kayıtlama işlemi uygulamadan şekil indisi haritalarından SIFT tanımlayıcılarını eşleştirme yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre ağız bölgesi ve burun ucunun olduğu bölge diğer yüz bölgelerine göre daha başarılı sonuçlar vermiştir. Son olarak yüz parçaları bazı açılarda döndürülerek de test edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde şekil indisi haritalarından çıkarılan SIFT tanımlayıcılarını eşleştirme yönteminin 90 derecelik dönmelere karşı çok az miktarda etkilendiği görülmüştür.