N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel. Antalya, 22/04/2011

Benzer belgeler
Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) Görüntülerinde Eş Zamanlı Gemi Bölütlemesi ve Tespiti

Proje Tasarım Esasları Prof. Dr. Akgün ALSARAN. Temel bilgiler TÜBİTAK Üniversite Öğrenci Projeleri

SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI

Teknik Açıklıklar Nasıl Yönetilmeli? Hayretdin Bahşi Uzman Araştırmacı

Yinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri

Tüm bu problemler verilerin dijital bir sunucuda tutulması ihtiyacını oluşturdu. İhtiyacı karşılamak amaçlı hastane otomasyonu geliştirildi.

SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing)

RCT3500 ARK KAYNAK REDRESÖRÜ

Gerçekleştirme Raporu

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Görüntüden OpenCV ile Duygu Analizi

AKM-F-193 / / Rev:00

EĞITIMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDIRME TEKNIKLERI. DR. AYŞEGÜL FıRAT

Görüntüden OpenCV ile Duygu Analizi

ÇEŞİTLİ GEOMETRİK ŞEKİLLERİN İÇERDİĞİ MAKSİMUM KAFES NOKTASI SAYILARININ BULUNMASI

Geliştirilmiş Fisher Ayraç Kriteri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje

Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR

YER DEĞİŞTİRME VE DEĞER DÖNÜŞTÜRME ÖZELLİĞİNE SAHİP GÖRÜNTÜ ŞİFRELEME ALGORİTMALARININ ANALİZİ

Matematiksel Beceriler (Ortaöğretim Matematik Dersi Öğretim Programı)

ÜÇ BOYUTLU M-BANTLI DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE TRAFİK TIKANIKLIĞININ BELİRLENMESİ

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Makine Öğrenmesi 1. hafta

Sunu: Belli bir konunun resim, grafik, metin, ses ve görüntüler kullanılarak giriş, gelişme, sonuç bölümleriyle sıralı ve düzenli bir şekilde

TÜBİTAK Lisans Destek Programları. Mustafa Öztürk 03/16/2016

Müşteri İlişkileri Yönetimi (IE 517) Ders Detayları

Yönbağımsız ve Yönbağımlı Gauss Süzgeçleme Isotropic and Anisotropic Gaussian Filtering

DERS BİLGİ FORMU. Alan Dersin Adı Meslek/Dal Dersin Okutulacağı Dönem/Yıl /Sınıf Süre. Dersin Amacı. Dersin Tanımı Dersin Ön Koşulları

Kümelenme Rehberi. Kümeler için Uluslararasılaşma Stratejisi Oluşturma ve Küme Tanıtımı. Ümit Evren 24 Ocak 2013, İstanbul

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Mühendislik Ekonomisi (IE 315) Ders Detayları

Horton'nun (2001) belirttiği üzere web tabanlı öğretim ortamlarında genel olarak kullanılan ders yapıları aşağıdaki gibidir:

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Öğretmenlik Uygulaması YDA

Özdeğerlendirme Raporu ve MÜDEK Değerlendirmesi Aşamaları. MÜDEK Eğitim Çalıştayı 28 Mayıs 2016, Ankara

Kelebek Görüntülerin Sınıflandırılmasında Yeni Yerel İkili Örüntüler

Avrupa da UEA Üyesi Ülkelerin Mesken Elektrik Fiyatlarının Vergisel Açıdan İncelenmesi

Güncel Konular (ETI106) Ders Detayları

Bir Tek Nöron Kullanılarak Resimler Đçerisinde Göz Kısmının Bulunması

Muhasebe İlkeleri I (MGMT 203) Ders Detayları

Taşkın Tehlike Haritalandırma Çalışmaları için bir Rehber ve Genel Şartname İhtiyacı

RF Entegre Devre Tasarımı (EE 575) Ders Detayları

T.C. SAMSUN VALİLİĞİ SAMSUN İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ

ARAŞTIRMA ve BİLİMSEL ARAŞTIRMA TÜRLERİ

SURF (Speeded-Up Robust Features) Yöntemi ile Yüz Tanıma

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

TÜRKİYE DE EĞİTİMİN FİNANSMANI VE EĞİTİM HARCAMALARI BİLGİ YÖNETİM SİSTEMİ PROJESİ (TEFBİS)

Kurumsal Yönetim ve Kredi Derecelendirme Hizmetleri A.Ş. Kurumsal Yönetim Derecelendirmesi

Diferansiyel Denklemler (MATH 276) Ders Detayları

T.C. ÇALIŞMA VE SOSYAL GÜVENLİK BAKANLIĞI İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ ACİL DURUM PLANI HAZIRLAMA

SÜREÇ YÖNETİMİ SİSTEMİ

Kısmen insan davranışlarını veya sezgilerini gösteren, akılcı yargıya varabilen, beklenmedik durumları önceden sezerek ona göre davranabilen bir

2 Ders Kodu: RES Ders Türü: Zorunlu 4 Ders Seviyesi Yüksek Lisans

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

EBSCOhost Elektronik Kitap Kullanıcı Kılavuzu. Erişim İndirme Özelliği

Olasılık ve İstatistiğe Giriş-I (STAT 201) Ders Detayları

İleri Trafik Mühendisliği (CE 535) Ders Detayları

GİRİŞ. Eğitimdir ki, bir milleti hür, bağımsız, şanlı, yüksek bir toplum halinde yaşatır veya bir milleti kölelik ve yoksulluğa terk eder.

Mean Shift Ve Gaussian Filtre İle Gölge Tespiti Shadow Detection With Mean Shift And Gaussian Filter

Analiz Raporu. Analiz aşamasında projenin içeriği belirlenir. Çözeceğimiz problemin büyük bir problem olup olmadığını değerlendirmek,

EROZYON RİSK HARİTALARININ CBS TEKNOLOJİLERİ KULLANILARAK MODELLENMESİ VE ANALİZ EDİLMESİ

Bilgisayarla Tümleşik İmalat (MFGE 404) Ders Detayları

SU KALİTESİ İZLEME ÇALIŞMAL ÇEVRE SAĞLIĞI DAİRE BAŞKANLIĞI H.ALPER KÖŞGER ÇEVRE MÜHENDİSİ

Rapor Hazırlama Kuralları

PLASTİK ŞEKİL VERME YÖNTEMİ

Rapor Hazırlama Kuralları

Android İşletim Sisteminde RGB Histogram (Kanal) Değerlerinin Gerçek Zamanlı Olarak Elde Edilmesi

Temel Bilgisayar Bilimi (Çevrimiçi) (COMPE 104) Ders Detayları

TÜBİTAK ULUSLARARASI İŞBİRLİĞİ DAİRE BAŞKANLIĞI ULUSLARARASI İŞBİRLİKLERİNE KATILIMI ÖZENDİRMEYE YÖNELİK DESTEK VE ÖDÜL PROGRAMLARI

TÜBİTAK öğrenci projelerine başvuru (2209 nolu proje) TÜBİTAK sanayi projelerine başvuru (2241 nolu proje)

Değerlendirme testleri:

YOĞUNLUK DEĞİŞİM ve HİSTOGRAM DÜZENLEME YÖNTEMİ İLE RESİM ÜZERİNDE GÖZ KOORDİNATLARININ TESPİT EDİLMESİ

ARAŞTIRMA YAKLAŞIM - DESEN ve YÖNTEMLERİ

Kurumsal Yönetim ve Kredi Derecelendirme Hizmetleri A.Ş.

Cebirsel Eğriler Kullanarak İmge Tabanlı Görsel Geri Beslemeli Denetim

Proses Örnekleme Yöntemleri

BEÜ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖLÇME UYGULAMA II DERSİ İŞ PROGRAMI

İŞ VE ZAMAN KAVRAMLARI DEĞİŞEN ANLAMLARI

SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA. Elif AYBAR. Anadolu Üniversitesi, Porsuk Meslek Yüksekokulu, 26430, Eskişehir/Türkiye

Kadın Dünyası Hizmete Açıldı

Geoteknik Mühendisliğinde Bilgisayar Uygulamaları (CE 554) Ders Detayları

8. Sınıf. TEOG Tutarlılık. Matematik

TAPU VE KADASTRO BİLGİ SİSTEMİ

TÜBERKÜLOZ EPİDEMİYOLOJİSİ. Dr. Şükran KÖSE

Özürlülerle Birlikte Bir Tiyatro Oyunu Hazırlanması

Yüz Örüntülerinden Cinsiyet Tespitinde Hibrit Özniteliklerle Performans Geliştirme

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

YİBO Öğretmenleri (Fen ve Teknoloji-Fizik, Kimya, Biyoloji ve Matematik) Proje Danışmanlığı Eğitimi Çalıştayı Matematik Bölümü Proje Raporu

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

AUTOMATIC EXTRACTION OF BUILDING OBLIQUE ROOF FROM DENSE IMAGE MATCHING POINT CLOUDS WITH HIGH RESOLUTION COLOUR- INFRARED IMAGES

Yatırım Projeleri Analizi (IE 425) Ders Detayları

ÖZEL GÜVEN TIP MERKEZİ

Dijital Hikaye Anlatımı ve Transmedya. Yard. Doç. Dr. Diğdem Sezen

BOSSA DIŞ GİYİM İŞLETMESİNDE FASON İPLİK İMALATI TERMİN SÜRELERİNE ALTI SIGMA ARAÇLARI İLE İSTATİSTİKSEL YAKLAŞIM

İNTERNET VE BİLGİYE ERİŞİM YOLLARI. Doç. Dr. Esvet Akbaş 2013

HİZMET TİCARETİ İSTATİSTİKLERİ PROJESİ. 21 Şubat 2013

Kurumsal Yönetim ve Kredi Derecelendirme Hizmetleri A.Ş. Kurumsal Yönetim Derecelendirmesi

Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları

MANİPULATİF TEDAVİ TEKNİKLERİ I AKTS. Dersin Adı Kodu Yarıyıl Teori. Uygulama. (saat/hafta) (saat/hafta) (saat/hafta) FTR. 2.YIL/ 1.

Tebliğ. Kapsam Madde 2 Borçlanma maliyetlerine ilişkin Türkiye Muhasebe Standardının kapsamı ekli TMS 23 metninde yer almaktadır.

Transkript:

N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel Antalya, 22/04/2011 IEEE 19. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı http://www.cmpe.boun.edu.tr/pilab

Giriş İlgili Çalışmalar Yöntem Yüz Algılama Etkin Görünüm Modeli (AAM) Hizalama Yüz Değiştirme Son İşleme Bulgular Vargılar 2

Dizi ve filmlerde istenilen kişilerin seçilen oyuncularla değiştirilmesi Eğlence Mobil uygulamalar Görüntülü sohbet eklentisi Gizlilik Kimlik gizleme 3

Sistem girdileri Sistem çıktısı 4

Çevrimdışı Süreç IMM Veritabanı AAM Oluşturma Çevrimiçi Süreç Model Girdi İmge Yüz Değiştirme Çıktı İmge 5

Offline Process IMM Face Database AAM Building Online Process Model Input image Face Swapping Output image 6

2B Yüz Değiştirme İmgelerde otomatik yüz değiştirme [2] Yüz seçme ve hizalama Yüz harmanlama Derecelendirme iswap: mobil yüz değiştirme uygulaması El ile başlatma 3B Yüz Değiştirme Saç stili deneme amaçlı yüz değiştirme [3] Girdi ve hedef yüze 3B model oturtma Doğru hizalama için el ile başlatma 7

Haar Yüz Algılayıcısı [5, 6] Göz Algılayıcı Ağız Algılayıcı Çıktılar Yüz dikdörtgeni Göz konumları Ağız konumu 8

Yöntem-Etkin Görünüm Modeli (AAM) AAM Oluşturma IMM yüz veritabanı [1] 40 farklı insan 240 işaretlenmiş imge Ortalama şekil Ortalama gri-seviye modeli Çıktı Görünüm modeli 9

Yöntem-Etkin Görünüm Modeli (AAM) AAM Oturtma Girdiler Yinelemeli yakınsama problemi Yüz, göz ve ağız konumları AAM modeli Gri-seviye değerlerine dayalı Model parametreleri ayarlama Çıktı AAM oturtma şekilleri dizisi 10

Yöntem-Etkin Görünüm Modeli (AAM) AAM Kullanarak Yüz İzleme Varsayım «Bulunan yüz, sonraki karede şimdikinden çok uzakta olamaz.» AAM fitted shape in previous frame Initial shape AAM AAM fitting AAM fitted shape in current frame Süreçte yüz bulunamazsa, tüm karede yüz algılama uygulanır. 11

Yöntem-Hizalama Farklı ölçü ve açılarda girdi yüzler Ortak koordinat sistemi Hedef yüz, hizalanmış girdi yüze bükülür. Hedef yüz Girdi yüz Hizalanmış Hedef yüz 12

Yöntem-Yüz Değiştirme Girdi yüz piksellerine karşılık gelen hizalanmış hedef yüz piksellerinin değerlerinin değiştirilmesi Hizalanmış hedef yüz imgesi ile girdi yüz imgesi arasında göreli konumların dönüşümü Girdi imge Hedef imge Çıktı imge 13

Yöntem-Son İşleme Yüz harmanlama Hedef yüz pikselleri ile girdi yüz piksellerinin ağırlıklı toplamı Yüz konturunda girdi yüz piksel ağırlıkları, iç bölgelerde ise hedef yüz piksellerinin ağırlıkları fazladır. İşlenmemiş imge İşlenmiş imge 14

Bulgular - İmge 15

Bulgular - Video 16

Vargılar AAM ve Yüz Algılama yöntemlerini kullanarak video dizilerinde gerçek-zamanlı yüz değiştirme uygulaması geliştirdik. Yüz izleme için bir önceki karedeki yüz bilgisini kullanarak güncel karede yüz oturtma sürecini hızlandırdık. Yüz değiştirmeye uyguladığımız son işlemelerle daha gerçekçi sonuçlar almayı başardık. 17

Gelecek Çalışmalar İzleme yörüngesi iyileştirme Değişik açılarda yüz algılama ve model oluşturma Yüz ifadelerini algılama ve taklit etme Yüz değiştirmede aydınlanma ile ilgili ek çalışmalar 18

Kaynakça [1] M. M. Nordstrm, M. Larsen, J. Sierakowski, and M. B. Stegmann, The IMM Face Database - An Annotated Dataset of 240 Face Images. Technical Report, Technical University of Denmark, 2004. [2] D. Bitouk, N. Kumar, S. Dhillon, P. N. Belhumeur, S. K. Nayar, Face Swapping: Automatically Replacing Faces in Photographs, ACM Trans. on Graphics (also Proc. of ACM SIGGRAPH), Aug 2008. [3] V. Blanz, K. Scherbaum, T. Vetter, H. Seidel, Exchanging Faces in Images, Computer Graphics Forum 23, 669676, 2004 [4] OpenCVWiki documentation: Face Detection Haar like features, http://opencv.willowgarage.com/wiki/facedetection [5] T.F. Cootes, G.J. Edwards, C.J. Taylor, Active Appearance Models, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.23, No.6, June 2001 [6] C.Kublbeck, A.Ernst, Face detection and tracking in video sequences using the modified census transformation, Image Vision Comput., Volume 24, 2006. 19

Teşekkür ederiz. 20

Soru-Cevap 21