Temel Bileşen Analizi Yönteminin Ve Bazı Klasik Ve Robust Uyarlamalarının Yüz Tanıma Uygulamaları
Bu çalışmada, temel bileşen analizi yöntemindeki klasik ortalama merkezileştirme yerine
çeşitli klasik ve robust tahmin ediciler kullanılarak Yale, ORL ve AR yüz veritabanları üzerinde yüz
tanıma uygulamaları yapılmıştır. Normal dağılım varsayımının sağlanmadığı durumlarda veya veri
kümesinde aykırı değer bulunması durumunda klasik yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiği bilinen
bazı robust yöntemler, bu üç veritabanı üzerinde yapılan yüz tanıma deneylerinde klasik yöntemlerle
karşılaştırılmıştır. Yüz tanıma uygulamalarında görüntü örneği boyutları örnek sayısına göre çok
büyüktür. Bu yüzden, veri kümesinin normal dağılım koşulunu sağlayıp sağlamadığı
bilinememektedir. Deneysel sonuçlar, temel bileşen analizi yöntemi tabanlı yüz tanıma
uygulamalarında robust yöntemlerin klasik yöntemlerden genellikle daha başarılı doğru tanıma
oranları verdiğini göstermiştir.
Face Recognition Applications Of Principle Component Analysis Method And Some Of Its Classical And Robust Variants
In this study, face recognition applications on the YALE, ORL and AR face databases
have been performed by using some classical and robust estimators instead of classical mean
subtraction in the principal component analysis method. In the cases where the Normal distribution
assumption is not valid or the data set includes outliers, some robust estimators which are known to
have better results were compared with the classical estimators by making face recognition
experiments using these three databases. In face recognition applications, the dimension of the
image samples is very high as against the number of the samples. That’s why it’s not known whether
the data set satisfies the Normal distribution condition. Experimental results demonstrated that
robust methods usually gave beter correct recognition rates than the classical methods in principal
component analysis method based face recognition applications.
___
- [1] W. Zhao, R. Chellappa, P. J Phillips and A. Rosenfeld, “Face Recognition: A Literature
Survey”, ACM Computing. Surveys, Vol.35, No.4, pp.399–458, 2003.
- [2] R. Chellappa, C. L. Wilson and S. Sirohey, “Human and Machine Recognition of Faces:
A Survey”, Proceedings of IEEE, Vol.83, No.5, pp.705–741, 1995.
- [3] A. K. Jain, A. Ross and S. Prabhakar, “An Introduction to Biometric Recognition”, IEEE
Trans. Circ. and Sys. for Video Tech. Vol.14, No.1, pp.4–20, 2004.
- [4] A. A. Salah, “İnsan ve Bilgisayarda Yüz Tanıma”, Bilgi İşleyen Makine Olarak Beyin
Sempozyumu-3, Boğaziçi Üniversitesi, İstanbul, 2005.
- [5] E.Sütçüler, “Gerçek Zamanlı Video Görüntülerinden Yüz Bulma ve Tanıma Sistemi”,
Yüksek Lisans tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 90 s, 2006.
- [6] H. Durucasu, “Asal Bileşen Analizi ve Bir Uygulama Denemesi”, Yüksek Lisans Tezi,
Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 89 s,1991.
- [7] A. Ö.Yaycılı, “Temel Bileşenler Analizi için Robust Algoritmalar”, Yüksek Lisans Tezi,
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 56 s, 2006.
- [8] M. A. Turk and A. P.Pentland, “Eigenfaces for recognition”, Journal of Cogn.
Neuroscience, Vol.3, pp.71–86, 1991.
- [9] I. Stanimirova, M. Daszykowski and B. Walczak, “Dealing with Values and Outliers in
Principal Component Analysis”, Talanta, Vol. 72, No. 1, pp. 172–178, 2007.
- [10] M. Daszykowski, K.Kaczmarek, Y. V. Heyden and B. Walczak, “Robust Statistics in Data
Analysis- A Review Basic Concepts”, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,
Vol. 85, No. 2, pp. 203–219, 2007.
- [11] M. Daszykowski, S.Serneels, K.Kaczmarek, P. V. Espen, C. Croux and B. Walczak,
“TOMCAT: A MATLAB Toolbox for Multivariate Calibration Techniques”,
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Vol. 85, No. 2, pp. 269–277, 2007
- [12] Z. Filiz, “Güvenilirlik Çözümlemesi, Temel Bileşenler ve Faktör Çözümlemesi”, Anadolu
Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt.4, No.2, s. 211–222, 2003.
- [13] M. Çilli, “İnsan Hareketlerinin Modellenmesi ve Benzeşiminde Temel Bileşenler Analizi
Yönteminin Kullanılması”, Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri
Enstitüsü, 240 s, 2007.
- [14] E. S. Konak, “Bilgisayar Destekli Yüz Tanıma Sistemi Tasarımı”, Yüksek Lisans Tezi,
İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 58 s, 2006.
- [15] R. Alpar, “Uygulamalı Çok Değişkenli İstatiksel Yöntemlere Giriş 1”, Nobel Yayın
Dağıtım/Teknik Dizisi, 410 s, 2003.
- [16] http://cobweb.ecn.purdue.edu/~aleix/aleix_face_DB.html
- [17] http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html
- [18] http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html
- [19] S. Watanabe, P. F.Lambert, C. A. Kulikowski, J. L. Buxton and R.Walker, Evaluation and
Selection of Variables in Pattern Recognition”, Computing and Information Sciences II, pp.
91–122, 1967.
- [20] H. Cevikalp, H. S. Yavuz, M. A. Cay and A. Barkana, “ Two-dimensional Subspace
Classifiers for Face Recognition”, Neurocomputing, Vol.72, pp.1111–1120, 2009.
- [21] A.M. Martinez, R. Benavente, “The AR face database”, CVC Technical Report #24,1998.
- [22] H. Scheffe, “The Analysis of Variances”, John Wiley&Sons, New York, 1959