Görüntü işleme teknikleri ile 3B yüz tanıma
Yükleniyor...
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yüz tanıma, kişinin yüzünü otomatik olarak algılayan ve analiz eden bilgisayar tabanlı bir güvenlik sistemidir. Bu sistem en az düzeyde hata çıkaran ve en hızlı biyometrik yöntemdir. Dolayısıyla geçmişten günümüze kadar yüz bulma ve yüz tanıma birçok araştırmacının çalışma konusu olmuştur. Yüz tanıma alanında 2B’den 3B’ye hatta hızlı ve en az hatalı yüz tanıma beklentisi nedeniyle 4B’ye doğru çalışmalar sürdürülmektedir. Cihazların, toplumların ve teknolojilerin “akıllandığı” bir dünyada kontrol ve güvenlik sistemleri de akıllı olması gerekmektedir. Yapılan çalışmalar, günümüzde sadece elektronik kartlara veya şifrelere bağımlı sistemlerin yeterli olmadığını, bu nedenle güvenliği arttırmak için biyometrik tanıma sistemlerinin iyi bir alternatif olacağını göstermektedir. Birçok resmi ve sivil kurum güvenliği arttırmak için insana özgü karakteristik bilgileri kullanan biyometrik tanıma sistemlerine yönelmektedir. Biyometrik sistemler kişiye özgü ham verileri işleyerek bireyi en iyi tanımlayan elektronik bilgiye çevirmektedir. Bu çalışma kapsamında FRGC ve Gavab olmak üzere iki farklı veri tabanı ile 3B yüz tanıma işlemi yapılmıştır. 3B yüz bulma, eşleştirme ve tanıma yöntemleri açısından Gauss eğrilik değerleri ile yüz bulma, SIFT yöntemi ile eşleştirme, mesh modeli ve temel bileşenler analizi yöntemi ile de 3B yüz tanıma önerilmiştir. Anahtar Sözcükler: 3B Yüz Betimleme, 3B Yüz Öznitelik Çıkarımı, 3B Yüz Tanıma, Temel Bileşen Analizi (TBA), 3B Mesh Modeli.
Face recognition is a computer-based security system that automatically detects and analyzes a person's face. This system is the fastest biometric method with minimal errors. Therefore, from past to present, face detection and face recognition has been the subject of many researchers. In the face recognition area, studies are being carried out from 2D to 3D and even to 4D due to the expectation of fast and at least incorrect face recognition. The devices, communities and technologies "smarter" in a world of control and security systems also need to be smart. Studies have shown that today, only systems dependent on electronic cards or passwords are not sufficient, so that biometric recognition systems will be a good alternative to increase security. Many governmental and non-governmental organizations are turning to biometric recognition systems that use human characteristic information to improve security. Biometric systems process individual raw data and convert them into electronic information that best describes the individual. In this study, 3D face recognition process has been performed with two different databases, FRGC and Gavab. In terms of 3D face detection, matching and recognition methods, face detection with Gaussian curvature values, matching with SIFT method, 3D face recognition with mesh model and principal component analysis method have been proposed.
Face recognition is a computer-based security system that automatically detects and analyzes a person's face. This system is the fastest biometric method with minimal errors. Therefore, from past to present, face detection and face recognition has been the subject of many researchers. In the face recognition area, studies are being carried out from 2D to 3D and even to 4D due to the expectation of fast and at least incorrect face recognition. The devices, communities and technologies "smarter" in a world of control and security systems also need to be smart. Studies have shown that today, only systems dependent on electronic cards or passwords are not sufficient, so that biometric recognition systems will be a good alternative to increase security. Many governmental and non-governmental organizations are turning to biometric recognition systems that use human characteristic information to improve security. Biometric systems process individual raw data and convert them into electronic information that best describes the individual. In this study, 3D face recognition process has been performed with two different databases, FRGC and Gavab. In terms of 3D face detection, matching and recognition methods, face detection with Gaussian curvature values, matching with SIFT method, 3D face recognition with mesh model and principal component analysis method have been proposed.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
3B Yüz Betimleme, 3B Yüz Öznitelik Çıkarımı, 3B Yüz Tanıma, Temel Bileşen Analizi (TBA), 3B Mesh Modeli, 3D Face Description, 3D Face Feature Extraction, 3D Face Recognition, Principle Component Analysis (PCA) 3D Mesh Model
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Durmuş, H. (2019). Görüntü işleme teknikleri ile 3B yüz tanıma / 3D Face recognition with image processing techniques (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
