Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2010
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AHMET YILDIRIM ERDOĞAN
Danışman: HAKKI ALPARSLAN ILGIN
Özet:Yüz tanıma, günümüzde önemini hızla arttırmakta olan bir uygulama konusu haline gelmektedir. Mevcut yüzlerden elde edilecek bir veri tabanı üzerinde otomatik olarak yapılacak tanımaların, özellikle güvenlik açısından bir çok konuya kolaylık sağlayacağı açıktır.Bu tezde, yüz tanıma problemi üzerinde araştırma yapılarak, kullanılan temel yöntemler incelenmiştir. Yüz tanımada kullanılan yöntemlerden olan, özyüz (eigenface) ve Fisher yüz (Fisherface) yöntemlerinin uygulamaları yapılarak bu yöntemler kıyaslanmıştır.Yüz tanımlamanın ilk adımı olan yüz bulma işleminden bahsedilmiş, aynı zamanda bu işlemin yüz tanıma, yüz takibi, ifade tanıma, poz kestirimi gibi bir çok uygulama için ilk basamak olduğundan bahsedilmiştir.Özyüz ve Fisher yüz algoritmaları iki ayrı bölüm olarak ele alınmış ve de bu algoritmaların işleyişi adım adım anlatılmış ve performansları karşılaştırılmıştır.Ayrık Kosinüs Dönüşümü temel düşük, yatay orta, düşey orta ve köşegensel yüksek frekans bileşenleri alınarak oluşturulmuş yüz uzayı ile özyüz ve Fisher yüz algoritmaları kullanılarak yüz tanıma testleri yapılmış ve bileşenler tanıma başarımlarına göre kendi içlerinde karşılaştırılmıştır. Yatay orta ve düşey orta frekans bileşenleri gürültü ekleme gibi saldırılardan daha az etkilendiğinden yüz tanıma başarımları hem özyüz hem de Fisher yüz algoritmaları için daha yüksek çıkmıştır.Abstract Face recognition has become an application area which has an increasing importance today.It is obvious that auto-recognitions made on a database consisting of existing faces will provide facilities specifically about security subjects.In this thesis work, face recognition problems have been investigated and the basically used methods have been reviewed. A face recognition system has been developed by using eigenface and fisherface methods which are face recognition methods.Face detection , which is the first step of several applications such as face recognition, face tracking, expression recognition and pose-estimating, has been mentioned.Eigenface and Fisher face algorithms have been given as two seperate parts since these are the subjects of this thesis work and the proceedings of these algorithms have been explained step by step.Face recognition tests have been made by using eigenface and Fisher face algorithms on face space generated by taking discrete cosine transform basic low, horizontal medium, vertical medium and diagonal high frequency components and components have been compared among them according to their success on recognition. Since their horizontal and vertical medium components have been less affected by the attacks such as adding noise, the eigenface and Fisher Face algorithms' success of face recognition has come up in a higher value.