Üç Boyutlu Yüz Tanıma - Tree Dimensional Face Recıgnition

Özet
Bu tezde, Üç boyutlu (3B) bir yüz tanıma sistemi geliştirilmiştir. Önerilen tanıma sistemi 1) çakıştırma, 2) betimleme, 3) öznitelik çıkarma, ve 4) karar tümleştirme kısımlarından oluşmaktadır. Yaptığımız çalışmada bu kısımların herbiri incelenmiş, ve bu alt problemler için yeni çözümler sunulmuştur. Önerilen yöntemlerin her biri standart algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. 3B yüzlerin karşılaştırılması ve benzerlik derecelerinin bulunması için kayıtlama safhası önemli bir yere sahiptir. Yaptığımız çalışmada, yüzlerin ortalama bir yüz modeli kullanılarak çakıştırılması önerilmiştir. Ortalama yüz modelinin kullanımı çakıştırma safhasının zamansal karmaşıklığını oldukça azaltmaktadır. Hareketli bir yapıya sahip yüz yüzeylerinin çakıştırılması için katı ve katı olmayan varsayımlara sahip iki farklı çakıştırma yöntemi önerilmiştir. Yaptığımız tanıma ve doğrulama deneylerinde katı yüzey varsayımına dayalı Döngülü Yakın Nokta (DYN) yönteminin daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Yüzlerin betimlenmesi için nokta kümeleri, yüzey kıvrımları, ve derinlik imgeleri gibi çeşitli yöntemler denenmiştir. Her betimleme yöntemiyle uyumlu farklı öznitelik çıkarımları yapılmıştır. 3D RMA ve FRGC yüz kütüphanerinde yapmış olduğumuz deneylerde, yüzey normallerinin ve kıvrım doğrultularının daha iyi tanıma başarımına sahip oldukları gösterilmiştir. Tezde ayrıca, birden fazla tanıma algoritmasının kullanıldığı durumlarda, bu tanıyıcıların karar seviyesinde birleştirilmesinin yararlı olduğu gösterilmiştir. Standart tümleştirme algoritmalarına ek olarak, güvenilirliğe dayalı ve iki-seviyeli tümleştirme yöntemleri önerilmiştir. öğrenme kümesinin az olduğu durumlarda güvenilirlik tabanlı yöntemin, diğer durumda ise iki-seviyeli tümleştirme yönteminin diğer yöntemlerden iyi tanıma başarımı gösterdiği gösterilmiştir. Tezde son olarak, yüzlerin yerel bölgelere ayrılarak betimlenmesi ile ilgili çalışmalar yapılmıştır. Yerel betimleme yöntemlerinin hem öznitelik boyutlarında azalmayı sağladığı hem de yüz yüzeylerindeki yerel değişimlere karşı daha dayanıklı olduğu ve böylece tanıma başarımını arttırdıkları gösterilmiştir.

Abstract
In this thesis, we attack the problem of identifying humans from their three dimensional facial characteristics. For this purpose, a complete 3D face recognition system is developed. We divide the whole system into sub-processes. These sub-processes can be categorized as follows: 1) registration, 2) representation of faces, 3) extraction of discriminative features, and 4) fusion of matchers. For each module, we evaluate the
state-of-the art methods, and also propose novel ones. For the registration task, we propose to use a generic face model which speeds up the correspondence establishment process. We compare the bene¯ts of rigid and non-rigid registration schemes using a generic face model. In terms of face representation schemes, we implement a diverse range of approaches such as point clouds, curvature-based descriptors, and range images. In relation to these, various feature extraction methods are used to determine the
discriminative facial features. We also propose to use local region-based representation schemes which may be advantageous in terms of both dimensionality reduction and for determining invariant regions under several facial variations. Finally, with the realization of diverse 3D face experts, we perform an in-depth analysis of decision-level fusion algorithms. In addition to the evaluation of baseline fusion methods, we propose to use two novel fusion schemes where the ¯rst one employs a con¯dence-aided combination
approach, and the second one implements a two-level serial integration method. Recognition simulations performed on the 3DRMA and the FRGC databases show that: 1)
generic face template-based rigid registration of faces is better than the non-rigid variant, 2) principal curvature directions and surface normals have better discriminative power, 3) representing faces using local patch descriptors can both reduce the feature dimensionality and improve the identi¯cation rate, and 4) con¯dence-assisted fusion rules and serial two-stage fusion schemes have a potential to improve the accuracy when compared to other decision-level fusion rules.

» Nüve Forum » akademik » Mühendislik Fakültesi » Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

kaynakPDF