3 boyutlu ayrık kosinüs dönüşümü tabanlı yüz bulma ve tanıma

Yüz tanımada ilgi yüksek doğruluk beklentisi nedeniyle 3 boyutlu (3B)yöntemlere yönelmiştir. 3B yüz tanıma problemi beş alt modüle ayrılabilir; yüzbulma ve hizalama, öznitelik çıkartma, öznitelik seçme, sınıflandırma ve kararverme. Bu tez çalışmasında modüllerin her biri için mevcut yöntemlerin birkısmı incelenerek iyileştirme yapılmıştır ve yeni yöntemler önerilmiştir.Sınıflandırma hariç her bir modül için en iyi çözüm bulunarak 3B yüz tanımaprobleminin tamamının performansının arttırılması sağlanmıştır. AyrıkKosinüs Dönüşümü (AKD) tabanlı yeni bir simetri ölçütü tanımlanarak yüzbulma ve hizalama için kullanılmıştır. Öznitelik çıkartma için 3B AKD tabanlıyeni bir yöntem önerilmiştir. Bu amaçla voksel yapısı şeklinde gösterilen 3B yüzverilerine global ve yerel olmak üzere 2 farklı şekilde 3B AKD dönüşümüuygulanmaktadır. Global dönüşümde yüzün tamamından veya bir ilgibölgesinden katsayılar çıkartılmaktadır. Yerel yaklaşımda, 3B alt bölgelerkullanılarak, frekans bilgisinin yanında uzaysal bilgiden deyararlanılabilmektedir. Böylece ifade değişimlerinden oluşan yerel bozulmanınolumsuz etkilerini azaltmak mümkün olmaktadır. Örtüşen alt bölge yaklaşımıile göz ve burun gibi nirengi noktalarında ötelemelere karşı duyarlılıkazaltılmıştır. 2B ve 3B AKD tabanlı yüz tanımada ayırt edici özniteliklerinbulunması için filtre ve sıralı öznitelik seçme yöntemleri test edilmiştir. Altbölge tabanlı yöntemlerde, her bir alt bölgeden değişen sayıda öznitelikseçilerek başarım arttırılmıştır. Şekil ve doku bilgisi veri seviyesindebirleştirilerek oluşturulan voksel yapısından 3B AKD ile öznitelik çıkartılmıştır.Mevcut yöntemler ve önerilen yöntemler, araştırmacılar tarafından en çokkabul gören 3D RMA ve FRGC veritabanlarında test edilmiş vekarşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmaların sonunda ilgili veritabanlarında,önerilen yöntemlerle %99'un üstünde başarı oranları elde edilmiştir.