A graph based approach for finding people in news

Gelişen teknoloji ile birlikte geniş ve şok-modelli veri kümeleri yaygın hales s c ugelmiştir. Bu veri kümelerinin etkin ve hızlı bir şekilde erişimi, düzenlenmesis u s s uve analizi büyük bir ilgi alanı oluşturmaktadır. Hem internet uzerindeki haberuu s üresimleri ve hem de televizyondaki haber gürüntüleri kendi işinde bir şok bilgiyiou u c cbarındıran ünemli veri kaynaklarıdır. Kişiler genellikle haberin ana konusu olup,o sbu kişileri sorgulama ünemli ve şoğu zaman istenen bir işlemdir.s o cg sBu şalışmada, haber fotoğrafları ve gürüntülerinden oluşan geniş verics g ou u s skümelerinde kişilerin sorgulanmasını sağlayan şizgeye dayalı bir yüntemu s g c osunulmuştur. Yüntem isim ve yüzlerin ilişkilendirilmesine dayanmaktadır. Habers o u sbaşlığında kişinin ismi geşiyor ise fotoğrafta da o kişinin yüzünün bulunacağısg s c g s uuu gvarsayımıyla, ilk olarak sorgulanan isim ile ilişkilendirilmiş, fotoğraflardaki tüms s g uyüzler seşilir. Bu yüzler arasında sorgu kişisine ait farklı koşul, poz ve zamanlardau c u s sşekilmiş, pek şok resmin yanında, haberde ismi geşen başka kişilere ait yüzler yac s c c s s uda kullanılan yüz bulma yünteminin hatasından kaynaklanan yüz olmayan resim-u o uler de bulunabilir. Yine de, şoğu zaman, sorgu kişisine ait resimler daha şok olup,cg s cbu resimler birbirine diğerlerine olduğundan daha şok benzeyeceklerdir. Bu ne-g g cdenle, yüzler arasındaki benzerlikler şizgesel olarak betimlendiğinde, birbirine enu c gşok benzeyen yüzler bu şizgede en yoğun bileşen olacaktır. Bu şalışmada, sorguc u c g s csismiyle ilişkilendirilmiş, yüzler arasında birbirine en şok benzeyen alt kümeyi bu-s su c ulan, şizgeye dayalı bir yüntem sunulmaktadır. şizgeye bağlı yaklaşımla bulunanc o c g sbu sonuş, daha sonra yeni karşılaşılan yüzlerin tanınmasında da model olarakc ss ukullanılabilmektedir. Aynı zamanda, şalışmada sunulan şizgeye dayalı yaklaşımcs c shaber gürüntülerindeki spikerlerin otomatik olarak bulunması ve elenmesinde deou ukullanılmıştır.siiiDeneyler iki ayrı veri kümesi kullanılarak gerşekleştirilmiştir: haberu c s s˙ veri kümesi Yahoo! Haber kanalı uzerindenfotoğrafları ve haber gürüntüleri. Ilkg ou u u ütoplanmiş binlerce resimden oluşmaktadır. Ikinci küme ise NIST tarafındans s uTRECVID 2004 yarışması işin sağlanan 229 haber gürüntüsünden oluşmaktadir.s c g ou uu sResimler gercek hayattan alınmış olduğundan yüzler poz, ışıklandırma ve ifades g u solarak şok fazla şeşitlilik güstermektedir. Deneylerde elde edilen sonuşlar, sadecec cs o cisim bazlı sonuşlara güre daha iyi olup, büyük şapta yüz tanıma işin fikir ver-c o uu c u cmektedir.Keywords: Face recognition, face retrieval, SIFT features.