1 / 16

Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme

Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme. Berkay Topçu (TÜBİTAK-BİLGEM / Sabancı Üniversitesi) Hakan Erdoğan (Sabancı Üniversitesi). İçerik. Giriş Yama-Tabanlı Yüz Tanıma Boyut düşürme ve normalizasyon Sınıflandırma Karar birleştirme Yama Yerelleştirme

emma
Download Presentation

Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Yüz Tanıma İçin İlinti Tabanlı Yama Yerelleştirme Berkay Topçu (TÜBİTAK-BİLGEM / Sabancı Üniversitesi) Hakan Erdoğan (Sabancı Üniversitesi)

  2. İçerik • Giriş • Yama-Tabanlı Yüz Tanıma • Boyut düşürme ve normalizasyon • Sınıflandırma • Karar birleştirme • Yama Yerelleştirme • Ortalama yüz imgesi • Bütünsel yaklaşım • Bölgesel yaklaşım • Yerelleştirme • Deneyler ve Sonuçlar • Gelecek Çalışmalar

  3. Giriş – Yüz tanıma • Güvenlik uygulamaları • İnsan-bilgisayar arayüzü • Işıklandırma durumu • Kısmi kapanmalar • Duruş (poz) değişimleri • Yaşlanma

  4. Yama-Tabanlı Yüz Tanıma • Üst üste çakışan veya çakışmayan bölgeler (yamalar) • Yerel öznitelikler • Işıklandırma ve kısmi kapanmalara • gürbüz • Yama boyutu • Temsil ettiği bölge ile ilgili yeterli bilgi vermeli • Öznitelik çıkarımını karmaşıklaştırmamalı • Sınıflandırma • Farklı yamalardan çıkarılan öznitelikler • Öznitelik birleştirme • Karar birleştirme

  5. Yama-Tabanlı Yüz Tanıma

  6. Yama-Tabanlı Yüz Tanıma • Boyut düşürme – Öznitelik çıkarımı • Ayrık kosinüs dönüşümü (DCT) • Temek bileşenler analizi (PCA) • En yakın komşu ayırtaç analizi (NNDA) • En yakın komşu sınıflandırıcısı • Kosinüs (COS) uzaklık ölçütü • Karar birleştirme işlemi için sınıf sonsal olasılıklar: • Karar birleştirme • Ağırlıklı toplam kuralı

  7. Yerelleştirme • Motivasyon: • aynı kişinin farklı yüz imgelerinden alınan aynı konumdaki yamaların imge içeriklerinin yakın olması • belirli bir yama konumunun, aynı kişinin farklı yüz imgelerinde aynı bölgeye karşılık gelmesi • Yöntem : • yama komşuluğunda sınırlı bir alanda, ilinti tabanlı arama • eğitim veri tabanı üzerinde hesaplanan ortalama yüz imgesine yakınlık • bütünsel ve bölgesel yerelleştirme

  8. Bütünsel Yerelleştirme • Ortalama yüz imgesi, yüz imgelerinin bütünü kullanılarak hesaplanır: • : x ve y eksenlerindeki piksel bazında kayma miktarları • : i. ortalama yüz imgesi • : i. yüz imgesi ile ortalama yüz imgesi arasındaki ilinti

  9. Bütünsel Yerelleştirme • Eğitim kümesindeki tüm imgeler üzerinden oluşturulan ortalama yüz imgesi • Eğitim ve test sırasında yamaların yerelleştirilmesi • ortalama yüz imgesi  ortalama yama imgeleri

  10. Bölgesel Yerelleştirme • Yama bazında yerelleştirme • Her bir yama için ortalama yama imgesi • : b. yama için i. ortalama yama imgesi • : b. yama için i. ortalama yama imgesi ile i. imgenin b. yaması arasındaki ilinti

  11. Yerelleştirme İşlemi • Her bir eğitim ve test imgesi yamalara ayrılırken • ortalama yama imgeleri ile en yüksek ilintiyi sağlayacak yama konumları hesaplanır. • : son ortalama yama imgesi

  12. Deneyler • AR veri tabanı • 120 kişi – 2 ayrı oturum – 13+13 = 26 imge / kişi • 13 imge / kişi / oturum : • 1 standart • 3 yüz ifadesi farklı • 3 ışıklandırma farklı • 3 güneş gözlüklü • 3 atkılı • İlk oturum ilk 7 imge  eğitim • İkinci oturum ilk 7 imge  onaylama • İlk ve ikinci oturum 6 + 6 = 12 imge  test

  13. Deneyler ve Sonuçlar Atkılı test imgeleri ile başarımlar Güneş gözlüklü test imgeleri ile başarımlar

  14. Sonuç • Yama-tabanlı yüz tanıma sistemleri için yama yerelleştirme yöntemleri • Bütünsel yerelleştirme • Bölgesel yerelleştirme • İmge üzerinde gerçeklenen yerelleştirme • Öznitelik çıkarımından bağımsız • Özniteliklerin kullanımından bağımsız (öznitelik/karar birleştirme) • Gelecek çalışmalar • İlinti-tabanlı yaklaşım yerine farklı yerelleştirme yöntemleri : • Optimizasyon tabanlı yöntemler • Sabit yamalar yerine elle seçilmiş veya rastgele seçilmiş yamalar • Yüz doğrulama problemi için kişilere özel yama ağırlıklandırma

More Related