Alında ve göz kenarlarında yer alan kırışıklıkların sınıflandırılması

İnsanların günlük yaşamlarında en çok kullandıkları etkileşim yöntemi yüzyüze iletişimdir. Bir kişinin yüz ifadelerinden verdigi tepkiler, ruh durumu, cinsiyeti, yaşı gibi çeşitli bilgiler elde edilebilir. Çok yönlü kullandıkları bu iletişim aracından memnuniyetleri yaşam kalitelerini yükseltmeleri açısından önem taşımaktadır. Zamanla ya da tekrarlı mimik hareketlerinden ötürü insan yüzünde çeşitli bozulmalar meydana gelebilir. Bunlardan en önemlisi yüzde oluşan kırışıklıklardır. Yüzde yer alan kırışıklıkların oluşma sebepleri çeşitli etkenlere dayanmaktadır. Kırışıklıklar zamanla yüzde yer edinebilecegi gibi morötesi (UV) ışıklar gibi dış etkenlerin sebebiyle de meydana gelebilir. Örneğin sürekli tekrarladığımız yüz hareketleri de bunlara sebep olabilir. Gülerken yaptığımız kas hareketlerinden dolayı göz çevresinde ve ağız kenarlarında bu tekrarlı hareketlerin sonucu olarak kırışıklıklar meydana gelebilir. Yüzde yer alan bu kırışıklıkların giderilmesi araştırmacılar tarafından uzun sürelerdir başlıca araştırma konusu haline gelmiş alanlardan biridir. Kırışıklıkların giderilmesi için yapılan bu çalışmalarda gereken ilk kurallar kırışıklıkların tespiti, derecelendirilmesi ve giderilmesi şeklinde sıralanabilir. Kırışıklıkların giderilmesi başlıca amaç iken ancak ve ancak tespit edilmiş ve uygun yöntemler ile derecelendirilmiş kırışıklıklar için tedavi edilme yöntemlerinden bahsedilebilir. Duruma bu açıdan bakıldığında kırışıklık tespiti ve derecelendirilmesi belirli kırışıklık seviyelerine ̆ bulunacak tedavi yöntemi kadar önem taşımaya başlar. Kırışıklıkların tespiti uygulanacak bölgenin seçimine yardımcı olurken doğru tedavi önerilmesi açısından kırışıklıkların sınıflandırılması da büyük bir önem taşır. Kırışıklıkların dereceleri herkes için ve yine her bölge için farklı olacağından önerilecek tedavilerin başarılarından bahsedebilmek için doğru sınıflandırılma yapılmalıdır. Her seviye için ayrı bir tedavi yöntemi üretilmesi tedavilerin daha başarılı sonuçlara ulaşmasını sağlar. Örneğin hemen hemen hiç olmayan kırışıklıkların giderilmesi için önerilen tedavinin derecesi yüksek sınıflardan birine ait olan kırışıklığı gidermesi beklenemez. Bu sebeple yapılan çalışmalar iki gruba ayrılarak incelenmiştir. Geçmiş çalışmalara bakıldığında kozmetik sektöründe dermatoloji uzmanları, estetik cerrahları ya da plastik cerrahlar tarafından yapılan çalışmalar göze çarpmaktadır. Dünya genelinde standart, güvenilir bir derecelendirme sistemi amacı güdülmüştür. Toplanan veri tabanları referans imgeler belirlenerek araştırmacılara derecelendirilmiştir. Bu derecelendirme seansları bir kaç kez tekrarlanarak araştırmacılar arasında güven oranları hesaplanılarak standart ve güvenilir bir sınıflandırma sistemi yaratılmak istenmiştir. Söz konusu kozmetik çalışmaları gerçekleştirilirken deneylere katılan derecelendiricilerin bakış açılarına göre bir sistem kurulmuştur. Bu durumda deneylerde kullanılan derecelendiriciler degiştirildiğinde farklı sonuçlar elde edilebilir. Yine bu sistemler sonuçların tekrarlanabilirliği konusunda geride kalabilir. Sistemlerin otomatik olmaması kişileri anında sonuca götürmemesi de büyük bir eksiklik olarak kabul edilebilir. Kırışıklıkların giderilmesine dair yapılan ikinci grup çalışmaların ise ürettiği otomatik sistemler ile tekrarlanabilirlik, genel geçerlilik ve güvenilirlik açısından daha başarılı örnekler sayılabilir. Bu konuda kırışıklıkların yerinin belirlenmesi adına çalışmalar öne çıkmaktadır. Çeşitli algoritmalar ile çıkarılan öznitelik vektörleri egitilerek sınıflandırıcı olarak kullanılmıştır. Genel olarak sistemlerin kırışıklıkları sınıflandırmadan çok kırışıklıkların yerlerinin belirlenmesine yönelik çalışmalar mevcut olmuştur. Derecelendirilmiş örnek bir veri kümesinin yokluğu bunun temel sebeplerinden sayılabilir. Bu çalışmalarda genel olarak Gabor süzgeci, Hessian süzgeci gibi doku tabanlı yöntemler kullanılmıştır. Yapılan çalışmadaki amaç standart, sonuçları tekrarlanabilir, güvenilir ve otomatik bir sistem tasarlanmasıdır. Bu nedenle çalışmanın gerçekleştirilebilinmesi için gerekli olan ilk konu üzerinde çalışılabilecek bir veritabanının ihtiyacıdır. Kullanılmak istenen veritabanında farklı kırışıklık seviyeleri için çeşitli örnekler bulunması planlanmaktadır. Gönüllülerden oluşan veri kümesi kullanılarak kişilerin alın, sol ve sağ göz kenarlarında yer alan kırışıklıkların fotoğrafları çekilmiştir. Ardından alın imgeleri kaş orta noktalarına, göz imgeleri ise kulak ve göz bebeğine göre işaretlenip hizalanmış ve kesilmiştir. Hazırlanan imgeler beş kadın ve beş erkek olmak üzere toplam on adet gönüllüye derecelendirilmiştir. Derecelendirmede kullanılan imgelerin son halleri sadece ilgili bölgedeki kırışıklıkları içeren kısımları kapsamaktadır. Bu sayede derecelendiricilerin kişilerin yüzleriyle ifade ettiği diğer verilerden bagımsız olarak sadece kırışıklık bölgesine odaklanması sağlanmıştır. Gönüllülerin katılımıyla toplanan veri tabanında 29 kişinin alın ve göz kenarları flaş ışığı kullanılarak ve kullanılmayarak fotoğraflandırılmıştır. Derecelendirmede kullanılan sınıf sayısının belirlenmesinde daha önceden yapılan çalışmalar baz alınarak ve toplanan veritabanının boyutlarına göre üç farklı kategori kullanılmasına karar verilmiştir. Kullanılan üç kategori için tanımlar şu şekilde belirlenmiştir; kırışıklığın olmadığı ya da hafif kırışıklıkların olduğu imgeler bir numaralı kategoriye ait, aşırı kırışıklık gözlenen imgeler üç numaralı kategoriye ait, hafif ya da aşırı olarak belirlenemeyen iki durumun arasında kalan imgeler ise ikinci kategoriye ait olarak belirlenmiştir. Derecelendiriciler hızlıca tüm veri setine göz gezdirmiş ve ardından kendi yargılarına ve bakış açılarına göre imgeleri derecelendirmiştir. Derecelendiriciler arasındaki güvenilirliği ölçmek için Kappa katsayısı hesaplanmıştır. Buna yönteme göre derecelendirme işlemleri 0.63, 0.79 ve 0.69 katsayı değerine alın, sol ve sağ göz kenarlarına denk gelecek şekilde sıralamaya sahip olmuştur. Elde edilen sonuçlar önemli derecede güvenilir bulunduğundan sınıflar çalışmaya uygun bulunmuştur. Derecelendirilen imgeler eğitim ve sınama kümesi olarak iki gruba ayrıştırılmıştır. Bu işlem üç kere tekrarlanmıştır. Buradaki amaç rastgele seçilecek olan veri kümesindeki imgelere bağlı kalmamak içindir. Sonuçlar üç kere tekrar edilerek tekrarlanabilirliği ̆ölçülmüştür. Her eğitim kümesinde eşit sayıda örnek bulunmaktadır. Bu çalışmada geçmiş çalışmalar göz önüne alınarak alın, sol ve sağ göz kenarlarında yer alan kırışıklıkların yerinin tespiti ve sınıflandırılması anlatılmıştır. Bu çalışma için iki farklı öznitelik çıkarma yöntemi iki farklı sınıflandırma yöntemi ile beraber kullanılmıştır. Yerel İkili Örüntü yöntemi kullanılan ilk yöntemdir. Bu yöntem gereği imgeler 16x16 ve 8x8 piksellik yamalara parçalanarak çalışılmıştır. Bu yöntemin tekdüze olarak adlandırılan formu kullanılmıştır. Bu sayede elde edilen öznitelik vektörleri Destek Vektör Makinelerinin doğrusal ve radyal tabanlı çekirdek fonksiyonu kullanılarak egitilmiştir. İkinci yöntem olarak ise Gabor süzgeci tercih edilmi ̧stir. ̇Imgelere Gabor süzgeci uygulanmadan önce imgelerde olan gürültülerden kurtulmak için Gaussian süzgeci ile bulanıkla ̧stırılma uygulanmı ̧stır. Gabor süzgecinden elde edilen faz degeri kullanılmaya uygun bulunup faz degerine a ̧sındırma, geni ̧sletme, kenar bulma yöntemleri uygulanmı ̧stır. Bu sayede elde edilen imgelerden öznitelik vektörü olarak kırı ̧sıklık sayısı elde edilinmesi planlanmı ̧stır. Bunun için i ̧slem gören son imgeye Baglı Bile ̧senler Yöntemi uygulanmı ̧stır. Kırı ̧sıklık sayısının öznitelik vektörü olarak kullanıldıgı bu yöntemde sınıflandırıcı olarak K En Yakın Kom ̧suluk algoritması kullanılmı ̧stır. 3 olarak belirlenen k degerine göre test örneklerinin ait oldukları sınıfların bulunması amaçlanmı ̧stır. Sonuçlar incelendiğinde Gabor süzgeci kullanılarak elde edilen başarının Yerel İkili Örüntü yönteminden her üç kırışıklık bölgesi için daha yüksek olduğu görülmüştür. Yerel İkili Örüntünun kullanıldığı deneylerde 16x16 piksellik ve 8x8 piksellik yamalar kullanılmıştır. Alın bölgesindeki kırışıklıkların sınıflandırıldığı deneylerde 16x16 piksellik yamalar 8x8 piksellik yamalardan daha yüksek sonuçlara ulaşmıştır. Kullanılan sınıflandırıcı yöntemleri degerlendirildiğinde ise doğrusal destek vektör makinesinin radyal fonksiyon tabanlı çekirdek kullanan destek vektör makinesinden daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Elde edilen en yüksek başarı 64.5% ile 16x16 piksellik yamaların doğrusal destek vektör makinesi kullanılmasıyla elde edilmiştir. Sol göz kenarındaki kırışıklıkların derecelendirilmesi için yapılan deneylerde de 16x16 piksellik ve 8x8 yamalar uygulanmıştır. Deneylerde 16x16 piksellik yamalar 8x8 piksellik yamalardan daha yüksek sonuçlar üretmiştir. Yine sınıflandırıcılar dikkate alınarak yapılan karşılaştırmada ise doğrusal destek vektör makinesi radyal fonksiyon tabanlı çekirdek kullanan destek vektör makinesinden her seferinde daha yüksek başarılara ulaştırmıştır. Elde edilen en yüksek başarı 64.4% oranındaki başarıyla 16x16 piksellik yamaların doğrusal destek vektör makinesi kullanılmasıyla elde edilmiştir. Sağ göz kenarlarındaki kırışıklıkların derecelendirilmesi için yapılan deneylerde ise en yüksek başarı yine 16x16 piksellik yamaların doğrusal destek vektör makinesi kullanılmasıyla elde edilen 63% oranındaki başarı olmuştur. Bu başarıyı 56.4% oranıyla doğrusal destek vektör makinesinin 8x8 piksellik yamalar kullanılmasıyla elde edilen sonuçlar takip etmiştir. Radyal fonksiyon tabanlı çekirdek kullanan destek vektör makinesinin 8x8 piksellik yamalar kullanılmasıyla yapılan deneylerde elde edilen başarı ise 53.6% oranında başarı yakalamıştır. Son olarak ise radyal fonksiyon tabanlı çekirdek kullanan destek vektör makinesinin 8x8 piksellik yamalar kullanılmasıyla yapılan deneylerde elde edilen 47% oranında başarı gelmektedir. Yapılan deneylerden elde edilen sonuçlara bakıldığında en çok karıştırılan sınıfların iki ve üç numaralı sınıflara ait oldugu gözlemlenmiştir. Kırışıklığın yokluğunu iyi bir ̧sekilde ayırt edebilirken var olan kırışıklıkların seviyelendirilmesinde başarılı olamadığı gözlemlenmiştir. Eğer konu kırışıklığın varlığı ve yokluğu olursa Yerel İkili Örüntü kullanılabilir olabileceği sonucuna varılabilir. Gabor süzgeci ile elde edilen başarılar alın bölgesi için 79.3% olurken sol ve sağ göz kenarları için ise sırasıyla 73% ve 78.9% olarak elde toplanmıştır. Karmaşıklık matrislerine göz atıldığında ise 1 ve 3 numaraları kategorilerin 2 numaralı kategoriye göre çok daha başarılı ayrıştırıldıgı gözlemlenmiştir. Alın, sol ve sağ göz kenarlarındaki kırışıklıklarının tespiti ve derecelendirilmesi işlemine ek olarak ağız çevresinde yer alan kırışıklıkların tespit ve derecelendirilmesi için de imgeler fotoğraflandırılmıştır. Fakat öznitelik çıkarma yöntemlerinden başarılı sonuçlar elde edilememiştir. Ayrıca ağız bölgesinin çekilen fotoğraflarının daha yakın açıdan ve farklı bir işaretleme yöntemi kullanılarak yapılması gerektigi sonucuna ulaşılmıştır. Diğer bir öneri olarak da kırışıklık sayısına ek olarak kırışıklık uzunluğu kullanılmasına karar verilmiştir. Bu yüzden kırışıklıkları temsil etmek için hem kırışıklık uzunluğu hem de kırışıklık sayısı birlikte kullanılmıştır. Fakat elde edilen veriler incelendiginde bu iki özelliğin birlikte kullanılmasının ayrıştırıcı bir özelliğe sahip olmadığı gözlemlenmiştir. ̆