4 Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar (Özet) Günümüzde, teknolojinin gelişmesi ile yüz tanımaya dayalı bir çok yöntem artık uygulama alanı bulabilmekte ve gittikçe de önem kazanmaktadır. Bir çok farklı uygulama için değişik yöntemler bulunmaktadır. Bu nedenle hangi uygulama için hangi yüz tanıma yönteminin daha iyi olduğunun ve hangisinin kullanılması gerektiğinin de bilinmesi önem kazanmaktadır. Bu bitirme çalışmasında litaretürde yer alan yüz tanımaya dayalı algoritmalardan, PCA(Principal Component Analysis) ve Gabor filtreleri yöntemi kullanılarak iki farklı uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulamalardan ilki birkaç kullanıcının aynı bilgisayarda, yüz tanıma ile kendi hesaplarını kontrol edebilmesine olanak sağlarken; ikinci uygulamada onlarca personeli bulunan bir işyerinde personelin işe geliş ve gidişinin yüz tanıma ile takibi yapılmaktadır. İlk uygulamada PCA ikinci uygulamada ise Gabor filtreleri yöntemi kullanılmıştır. Yapılan testler ve uygulamalar sonuncunda PCA yönteminin veritabanında çok sayıda kişi olduğu zaman da bile hız açısından daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Bunun yanında Gabor filtreleri kullanılan yöntemin de daha yavaş çalıştığı fakat yüz tanımada daha iyi olduğu görülmüştür. Ayrıca çekim yapılan kameranın kalitesinin ve buna bağlı olarak da kamera aracılığı ile alınan resmin kalitesinin de yüz tanımayı önemli şekilde etkilediği belirlenmiştir.
5 Face Recognition Applications (Summary) The value of face recognition applications increase over the last few decades, as a result of their widespread area of usage. In parellel with that, a huge number of face recognition algorithm is developed to obtain optimum result at this process. Today, the key point of building a face recognition application is using the most convenient algorithm related to purpose of the application. An accurate face detection is required to start face recognition process. In this project, we use a face detection algorithm which is developed by Viola-Jones and uses Haar-like Features to locate the position of the face. In addition to that color value of human skin tone is used to obtain more precise results. In order to implement this, the face image which is located by Viola - Jones method is transformed into YCbCr color space and the images which have Cb value at [77,127] interval and Cr value at [133,173] interval are assumed to be a face image. Firstly, we built an account control system which authenticates user by performing face recognition to her face image. It is strictly required to be precise at this application because the value of shown data can be highly important if we consider all accounts of a regular user. As consequence of this, we use Gabor filter method, because of its high accuracy rate at different environments. In addition, according to our test results, Gabor filter method is not likely to be influenced by illumination. Hovewer, it takes a high period of time to perform face recognition at large datasets. Nevertheless, user capacity of a personal computer is always limited. Therefore, this algorithm fits well with application s purpose. Secondly, we designed a personnel control system which is aimed to trace personals of a company. At this application, it is seriously important to perform face recognition at a short period of time in order not to waste time of the personals. In parellel with this purpose, we use PCA(Principal Component Analysis) algorithm at this application, because it is faster than any other algorithm at large datesets.
6 In addition to all of the above, those two face recognition algorithms are tested with different cameras. At first, webcam is used to gather face images of the user. Then, a mobile phone which has autofocus and high resolution is integrated with the computer and used as a camera. It is cleary observed that the images which are obtained from mobile phone has higher accuracy rates at face recognition. In conclusion, two different face recognition applications are developed at this project. The algorithms are selected according to characteristics of the applications. Furthermore, they are tested at different environments and cameras.
7 İçindekiler Önsöz...3 Özet...4 Summary...5 Giriş...9 Proje Tanımı... 10 Kuramsal Bilgiler... 11 PCA... 11 LDA... 13 EBGM... 14 ICA... 15 GABOR... 15 HMM... 17 Tasarım... 18 Yüz Tespiti... 18 Yüz Yerinin Sabitlenmesi... 18 Yüz Tanıma... 19 PCA... 19 Gabor ve PCA... 19 Deneysel Sonuçlar... 20 Hız Testi... 20 Test Ortamı... 20 Sonuçlar... 20 Doğruluk Testi... 21 Uygulamalar... 24 Hesap Yönetim Uygulaması... 24 Sınıf Diyagramı... 24 Veritabanı Modeli... 25 Akış Diyagramları... 25 Test Sonuçları... 26 Personel Takip Sistemi... 28
8 Sınıf Diyagramı... 29 Veritabanı Modeli... 29 Akış Diyagramları... 30 Test Sonuçları... 32 Sonuç ve Öneriler... 35 Referanslar... 37