İnsan yüzleri arasındaki benzerliğin temel bileşenler aracılığı ile araştırılması

Abstract

Tezde, yüzler arasındaki benzerliğin değerlendirilmesi ele alınmaktadır. Benzerlik tespiti, sorulan yüze benzer olanların bulunmasıdır ve bir sistemin bunu gerçekleştirmesi için, insanın birçok etkene rağmen yüzler arasındaki benzerliği farkedebilme yeteneğini taklit edebilmesi gerekir. Yüzler için mümkün değişimleri dikkate alacak şekilde verimli bir temsil şekli belirlemek ve seçilen temsil şeklini kullanarak yeni bir yüzü sınıflamak gerçekleştirilmesi gereken işlemlerdir. İncelenecek yüzlerin üzerinde çalışılan resimlerden elde edilebilmesi için yüz tespiti işlemi uygulanmaktadır. Çalışmada yüz tespiti bölümünde yoğun olarak çok katmanlı yapay sinir ağı kullanılmıştır. Ağ, yüz ve yüz olmayan resimler arasında seçim yapabilmesi amacıyla eğitilmektedir. Yüz tespiti işleminde, ağın eğitiminden sonra ikinci aşama olarak, olası tüm yüzlerin bulunabilmesi amacıyla görüntünün çeşitli boyutlara küçültülerek taranması gerçekleştirilmektedir. Yüz tespiti kısmında, incelenen giriş resmindeki olası yüzler ten bölgelerinde içerileceğinden, ten bölgelerine odaklanılarak üzerinde çalışılan resim bölümünün azaltılması sağlanmıştır. Bu amaçla, ten bölgelerinin belirlenmesinde giriş resmi YCbCr renk uzayına taşınmaktadır. Ten işleme bölümünden elde edilen sonuç yapay sinir ağına dayalı sorgulama kısmında işlenmektedir. Benzerlik incelemesi bölümünde ele alınan temel yöntem Temel Bileşen Analizi’dir. Temel Bileşen Analizi, orjinal resimleri, daha az boyutlu uzayda ifade şekillerini bularak, aralarındaki benzerlikler ve farklılıklar açısından yorumlama imkanı sunmaktadır. Temel Bileşen Analizi’ nden elde edilen sonuçların değerlendirilmesinde farklı uzaklık ölçme yöntemleri, bu yöntemlere dayalı oylama ve yapay sinir ağı kullanılmaktadır. Ayrıca, Temel Bileşen Analizi ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırmak amacıyla görüntülerin çıkarma işlemiyle kıyaslanması da gerçekleştirilmiştir. Benzerlik incelemesi için belirlenen veritabanı üzerinde yapılan sorgulamalarda benzer yüzlerin bulunması başarıyla gerçekleştirilmiştir ve veritabanında olmayan bir yüzle sorgulama yapıldığında da veritabanındaki en yakın yüz bulunabilmektedir. The thesis contains the examination of determining similarity between human faces. Detection of similarity can be defined as listing faces similar to a given face and to be able to achieve it a system should imitate the talent with which humans recognize faces despite a lot of factors. Defining a new way of representing faces taking possible changes into account and classifying a given face using the chosen way are the required operations. To obtain faces to decide how similar they were, firstly a face detection on a given image was performed. In the face detection part of the work, a multilayer neural network was implemented. The network was trained to distinguish faces from non-faces. After training the network, to detect all faces image containing faces was scanned while it was scaled down. In face detection, since possible faces on input image are included on the skin part, skin parts were focused to decrease the image part to be searched for faces. With this aim, to detect skin parts input image was converted into YCbCr color space. The result obtained in the skin detection was processed in examination based on the neural network in the face detection part. Principal Component Analysis is the method preferred in similarity evaluation part of the work. Principal Component Analysis provides an efficient way of comparing faces according to the similarities and differences between them representing faces on a lower dimensional space. Four distance measures, voting based on them and the neural network deisgned were utilized in evaluation of the results obtained in Principal Component Analysis. Additionally, comparing face images by subtraction was performed to compare with the result obtained using Principal Component Analysis. Listing similar faces in images included in a database designed to be used in similarity evaluation was performed succesfully and most similar faces to a given face which was not incuded in the database could also be listed.