Orijinal ve simetrik örnekleri kullanarak yüz tanımı için yeni ve etkili bir yöntem

Pratik yüz tanıma uygulamalarında, insan yüzü yalnızca sınırlı sayıda eğitim görüntüsüne sahip olabilir. Bununla birlikte, genel olarak, eğitim görüntülerinin sayısının arttırılmasının, yüz tanıma sistemlerinin performansını da arttırdığı bilinmektedir. Bu durumda, yüzün simetri özelliğini kullanarak orijinal örneklerden yeni bir dizi eğitim örneği üretilebilir. Literatürde birçok yüz tanıma yöntemi önerilmiş olmasına rağmen, gürbüz yüz tanıma hala zor bir problem olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu tezde, yüz simetrisi özelliği kullanılarak tanıma performansı arttırılmıştır. Ayrıca, bu şekilde aydınlatma ve poz değişikliklerinin etkilerinin azaldığı gözlemlenmiştir. Önerilen yöntemin üç ana aşaması vardır: ön işleme, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma. Tek Seviyeli iki-boyutlu ayrık parçacık dönüşümü, alçak geçiren Gauss filtresi ve Gaussların farkı yöntemleri ayrı ayrı ön işleme için kullanılmıştır. Öznitelik çıkarımı için ise yerel ikili örüntü, gri seviye eşzamanlılık matrisi, Gabor filtresi ve yönlendirilmiş gradyanların histogramı kullanılmış ve son olarak Öklid mesafesi ve kosinüs benzerliği sınıflandırma için kullanılmıştır. Önerilen yöntem Olivetti Araştırma Laboratuvarı (ORL), Yale ve AR veri setleri kullanılarak test edilmiş ve değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem, simetri kullanarak yüz tanıma için yeni bir yaklaşımdır. Ayrıca, öznitelik çıkarımı için yeni bir algoritma önerilmiş olup deneysel sonuçlar, yöntemin tekniğin bilinen durumundan daha hızlı olduğunu göstermektedir. Önerilen yeni yöntem, simetri özelliğinin avantajını görüntü uzayında veya öznitelik uzayında kullanabilir. Bu tez aynı zamanda ön işleme aşamasının bir yüz tanıma sisteminde önemini incelemektedir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin tekniğin bilinen durumuna göre daha yüksek bir tanıma doğruluğu oranına sahip olduğunu göstermektedir.