Yüz bölgelerinin ağırlıklandırılmasının yerel ikili örüntüler ile yüz tanıma performansına etkisi

Yerel İkili Örüntüler (Local Binary Patterns - LBP), yüz, doku, cinsiyet tanıma gibi örüntü tanıma problemlerinde kullanılan başarılı bir öznitelik çıkarım yöntemidir. LBP imgedeki her piksel ile komşu piksellerin gri seviye değerlerini karşılaştırarak öznitelik çıkarımı yapar. Yüzdeki göz, burun, ağız gibi bazı bölgelerin diğer bölgelere göre sınıflandırma başarımına katkısının daha fazla olduğu bilinmektedir. Bundan dolayı, yüz imgesi dikdörtgensel bölgelere ayrılmıştır. Her bölge için LBP histogramlarının oluşturulmasıyla yerel öznitelikler elde edilmiştir. Yerel öznitelik vektörlerine ait oldukları bölgelerin önem derecelerine göre ağırlıklar verilerek tanıma başarımının artması hedeflenmiştir. Yöntemin başarımını belirlemek için yapılan deneysel çalışmalarda AR ve Genişletilmiş Yale yüz Veri Tabanı B kullanılmıştır. Sınıflandırma aşamasında alt uzay tabanlı Doğrusal Regresyon Sınıflandırıcısı (LRC) ve Ki-kare (χ^2) istatistiği kullanılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda, LRC sınıflandırıcısı başarımının kullanılan veri tabanına göre değişkenlik gösterdiği, ancak χ^2 istatistiğinin kullanılan veritabanından bağımsız olarak yüksek sınıflandırma başarımı sağladığı gözlemlenmiştir.