Yüzdeki nirengi noktalarının koşullu regresyon ormanları ile saptanması

Teknolojinin gelişimine paralel olarak bilgisayarlar da gelişmektedir. Bilgisayarların gelişmesiyle beraber fiyatları da daha ucuz ve daha makul seviyelere gelmektedir. Bu sayede yaygınlaşan bilgisayarları kullanarak insan hayatını kolaylaştıracak sistemler oluşturma gayesi, bilgisayar bilimlerinde bir çok yeni araştırma alanının oluşumuna ve var olan bir çok alanın da hızla gelişmesine yol açmıştır. Bu alanlardan bir tanesi "Bilgisayarla Görü"dür. Bilgisayarla görü, eğlence ve endüstri gibi alanlardan, günümüzde insanlar için büyük önem arz eden sağlık ve güvenlik alanlarına kadar çok geniş bir kullanım alanı yelpazesine sahiptir. Bilgisayarla görü, bu alanlarda kullanılan, nesne tanıma, insan bilgisayar etkileşimi, yüz tanıma, yüz analizi gibi pek çok araştırma alanını bünyesinde barındırmaktadır. İnsan bilgisayar etkileşimiyle ve yüz analiziyle olan alakasının yanı sıra yüz tanımada ön adım olarak yüzdeki nirengi noktalarının saptanması da bilgisayarla görünün aktif alanlarından bir tanesidir. Orta ve yüksek kaliteli iki boyutlu durağan imgelerde yüzdeki nirengi noktalarının saptanması üzerine çok sayıda çalışma yapılmış olsa da, yüzdeki nirengi noktalarının düşük kaliteli imgelerde saptanması ve çoğu uygulama alanı için bir gereksinim olan gerçek zamanlı olarak saptanması bu alanın güncel problemlerindendir. Bu tez çalışmasında, bu güncel problemlerle ilgili olarak, yüzdeki 10 nirengi noktasının saptanması amaçlanmıştır. Bu noktalar; sol gözün solu, sol gözün sağı, sağ gözün solu, sağ gözün sağı, burnun sağı, burnun solu, ağzın sağı, ağzın solu, ağzın üstü ve ağzın altıdır. Bu çalışmada, bahsedilen nirengi noktalarının etkili ve başarılı bir şekilde saptanması için son yıllarda bilgisayarla görü problemlerinin çözümünde etkili ve çok yönlü bir araç olduğu görülmüş olan Regresyon Ormanları ile moment tabanlı bir öznitelik çıkarma yöntemi olan Yerel Zernike Momentlerini (YZM) içeren bir yapı kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amaçlarından birisi de yüz tanımada etkili ve başarılı bir şekilde kullanılan YZM'nin yüzdeki nirengi noktalarının saptanmasında da başarılı bir şekilde kullanılabileceğinin gösterilmesidir. YZM'nin uygulandığı yamalar hem regresyon ormanlarının eğitiminde hem de yüzdeki nirengi noktalarının saptanması aşamasında kullanılmaktadır. Yüzdeki nirengi noktaları saptanırken, yamalar YZM uygulandıktan sonra karar ormanlarında değerlendirilmektedir. Regresyon ormanları ise görüntü yamaları ile yüzdeki nirengi noktaları arasındaki uzamsal ilişkiyi öğrenmektedir. Ayrıca, bu çalışmada farklı olarak regresyon ormanları, genelde olduğu gibi bütün eğitim kümesinden rastgele bir alt küme seçilerek eğitilmek yerine yüzün bakış açısına göre koşullu olarak eğitilmektedir. Bu sayede, yüzdeki bütün görünüm ve şekil değişimleri ile ilgilenmek yerine sadece ilgili bakış açısına ait olanları bilmeleri yeterli olduğu için ağaçların öğrenmesi daha kolay olmaktadır. Bu çalışmada kullanılan yöntem, temel olarak yüzün bakış açısının saptanmasında kullanılacak karar ormanının eğitimi, yüzdeki nirengi noktalarının saptanması için kullanılacak karar ormanlarının yüzlerin bakış açısına göre koşullu olarak eğitilmesi ve test aşamasında nirengi noktalarının yüzün bakış açısına uygun koşullu karar ağaçları kullanılarak saptanmasından oluşmaktadır. Bu tez çalışmasında kullanılan yöntemi test etmek amacıyla, 5749 kişinin 13233 yüz imgesinin bulunduğu ve çok çeşitli görüntüleme koşullarına sahip imgelerden oluşan Labeled Faces in the Wild (LFW) veri seti kullanılmıştır. Bu veri setinin seçilmiş olmasının sebebi, imgelerin farklı pozları, değişik ışıklandırma koşulları, çözünürlük ve imge kalitelerini, faklı yüz ifadelerini ve cinsiyetleri ve yüz bölümlerinin kapanması gibi saptama işlemini zorlaştırabilecek etkenleri barındırdığı zorlayıcı bir veritabanı olmasıdır. Bu çalışmada kullanılan yöntemin başarımı LFW veri setinde çeşitli hata toleransları belirlenerek değerlendirilmiştir. Tolerans, hata payının iki göz arası uzaklığa oranının alabileceği maksimum değerdir. YZM ile koşullu regresyon ormanlarının birlikte kullanıldığı bu yöntem kullanılarak %15 tolerans için yüzdeki nirengi noktaları ortalama %89.33 başarımla saptanmaktadır. Artan tolerans değerlerinde daha yüksek başarımlar elde edilmektedir. Aynı yöntemin %20 tolerans için yüzdeki nirengi noktalarını saptama başarımı ortalama %94.48 olmaktadır.