Özyüzler ve yapay sinir ağları kullanarak yüz tanıma

A face authentication system based on principal component analysis and neural networks is developed in this thesis. The system consists of three stages; preprocessing, principal component analysis, and recognition. In preprocessing stage, normalization illumination, and head orientation were done. Principal component analysis is applied to find the aspects of face which are important for identification. Eigenvectors and eigenfaces are calculated from the initial face image set. New faces are projected onto the space expanded by eigenfaces and represented by weighted sum of the eigenfaces. These weights are used to identify the faces. Neural network is used to create the face database and recognize and authenticate the face by using these weights. In this work, a separate network was build for each person. The input face is projected onto the eigenface space first and new descriptor is obtained. The new descriptor is used as input to each person̕s network, trained earlier. The one with maximum output is selected and reported as the host if it passes predefined recognition threshold. The algorithms that have been developed are tested on ORL, Yale and Feret Face Databases.Bu tezde, ana bileşen analizi ve yapay sinir ağlarına dayanan bir yüz tanıma sistemi geliştirilmiştir. Sistem üç aşamadan oluşmaktadır; önişlem, ana bileşen analizi, ve tanıma. Önişlem aşamasında, parlaklık dengelenmesi ve baş ayarlanması yapılmıştır. Yüz tanıma için çok önemli olan yüz görünüşlerinin bulunması için ana bileşen analizi uygulanmıştır. Başlangıç eğitim setinden özvektörler ve özyüzler hesaplanmıştır. Yüzler, özyüzler ile geliştirilmiş uzaya yansıtılmış ve özyüzlerin ağırlıklı toplamları ile ifade edilmişlerdir. Bu ağırlıklar yüzleri ayırt etmek için kullanılacaktır. Bu ağırlıkları kullanarak, yüz veritabanını oluşturmak ve yüzleri tanımak için yapay sinir ağlan kullanılmıştır. Bu çalışmada, her bir kişi için ayrı bir yapay sinir ağı kullanılmıştır. Verilen yüz ilk olarak özyüz uzayına yansıtılarak yeni tanımlayıcıları elde edilir. Bu yeni tanımlayıcılar daha önce eğitilmiş ağlara giriş olarak kullanılır ve her bir kişinin ağma uygulanır. En yüksek sonucu veren ağ eğer daha önce tanımlanmış eşik değerinin üzerindeyse seçilir ve bu ağa sahip kişi aranan kişi olarak belirtilir. Geliştirilen bu algoritmalar, ORL, Yale ve Feret yüz veritabanlan üzerinde tets edilmiştir.M.S. - Master of Scienc