Bölge tabanlı parçalı yüz tanıma

Klasik yüz tanıma algoritmaları yüz üzerinde bulunabilecek güneş gözlüğü, peçe vb. kapanmalarda başarılı olamamaktadır. Bu amaçla literatürde genellikle kapanmaların tespit edilip kapanma olmayan bölümler üzerinde tanıma yapan çalışmalar çokça yer almaktadır. Bu çalışmaların bazılarında yeteri kadar yüksek başarı oranına ulaşılamamış, bazılarında ise renkler kullanılarak kapanmalar tespit edilmeye çalışılmıştır. Renk bilgisi kullanan çalışmaların pratikte geçerlilikleri düşüktür, çünkü kapanmalar her türlü şekilde ve çok çeşitli renklerde oluşabilmektedir. Ayrıca kapanmaların tespiti işlem maliyetini artırmaktadır. Son zamanlarda doğrusal yakınsama yöntemleri kapanma problemlerinde kullanılarak başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada geliştirilen algoritma, iki aşamalı bir yapıya sahiptir; birinci aşamada kNN sınıflandırıcısı (k-Nearest Neighbor, k-En yakın komşuluk) ve ikinci aşamada LR (Linear regression, Doğrusal regresyon) sınıflandırıcısı uygulanmaktadır. Bu yaklaşımda hem yerel öznitelikler hem de genel öznitelikler kullanılmaktadır. Öznitelik çıkarımı, öklit haritası ile görüntü üzerindeki değişim bilgisi kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Öklit haritasında, her nokta için pikselin komşu piksellerine olan öklit uzaklığı hesaplanmaktadır. Öklit haritası kullanıldığında istenmeyen değişimler görüntüden atılabilmekte ve tanıma işleminde kullanılacak değişim aralığı belirlenebilmektedir. Deneysel çalışmalarda AR veri tabanı kullanılarak yüz tanıma işlemi yapılmıştır. Deneylerde 2 türlü eğitim kümesi kullanılmıştır; birincisinde her bir kişi için tek eğitim görüntüsü bulunmaktadır, ikincisinde her bir kişi için birden fazla eğitim görüntüsü bulunmaktadır. Test için ise eğitim kümesinde yer alan kişilerin gözlüklü ve peçeli görüntüleri kullanılmıştır. Yapılan deneylerde her bir kişi için tek eğitim görüntüsünün kullanıldığı durumda gözlük kapanmasında %98 ve peçe kapanmasında %96 yüz tanıma başarı oranları elde edilmiştir. Her bir kişi için birden fazla eğitim görüntüsünün kullanıldığı durumda gözlük kapanmasında %100 ve peçe kapanmasında %98 yüz tanıma başarı oranları elde edilmiştir. Deneysel sonuçlar, geliştirilen algoritmanın başarılı olduğunu göstermiştir.