LBP, nLBP ve αLBP algoritmaları kullanılarak yüz tanıma

Yüz tanıma, son yıllarda en önemli görüntü işleme uygulamalarından biri olarak büyük ilgi görmektedir. Yüz tanıma problemi için yapılan çalışmalara bakıldığında başarı oranları yüksek olmasına rağmen kontrolsüz ortamlardaki performans henüz insanlardan daha iyi değildir. Kısıtlı olmayan ortamlarda, bilgisayar görüsü ve örüntü tanıma konusunda doğru ve kararlı yüz tanıma ile ilgili birçok zorluk vardır. Bu tez çalışmasında yüz tanıma problemi için klasik LBP, nLBP ve αLBP kullanılmıştır. nLBP piksellerin komşuları arasındaki ilişkiye göre oluşturulmaktadır. nLBP'nin d uzaklığına bağlı bir parametresi bulunmaktadır. Bu parametre karşılaştırılacak ardışık komşular arasındaki mesafeyi belirtir. Farklı d parametre değerleri için farklı örüntüler elde edilmektedir. αLBP operatörü ise her pikselin değerini bir açı değerine göre hesaplamaktadır. Açı değerleri α=0, 45, 90 ve 135 derecelerinden biri olmaktadır. Önerilen yaklaşımları test etmek için ORL yüz veri tabanı kullanılmıştır. ORL yüz görüntülerinden nLBP, αLBP ve klasik LBP ile elde edilen öznitelikler kNN ve ANN makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. nLBP öznitelikleri ile kNN kullanılarak en yüksek %98.25 başarı oranı gözlenmiştir. αLBP öznitelikleri ile ANN kullanılarak %88.50 başarı oranı elde edilmiştir. Klasik LBP öznitelikler ile ise en yüksek %83.50 başarı oranı elde edilmiştir. Önerilen nLBP ve αLBP yaklaşımların klasik LBP yönteminden daha başarılı olduğu görülmüştür. Yapılan literatür çalışmasında aynı ORL yüz veritabanı üzerinde yapılan çalışmalarda elde edilen başarı oranları bu tez çalışmasında önerilen yaklaşımların başarı oranları ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak önerilen LBP tabanlı yaklaşımlar kullanılarak yüz tanımada önemli derecede başarı sağlanmıştır.