YÜZ TANIMA UYGULAMALARINDA ÖZYÜZLER VE YAPAY SİNİR AĞLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
Bu çalışma ile yüz tanımanın iki temel metodu olan görünüm ve öznitelik tabanlı yöntemlerin modellenerek karşılaştırılması ve iki metodun yüz tanıma sistemlerinde farklı alternatifler oluşturacak şekilde modellenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla görünüm tabanlı yöntem için özyüzler ve öznitelik tabanlı yöntem için ise yapay sinir ağları kullanılmıştır. Özyüzler ve yapay sinir ağları için farklı veri tabanları kullanılarak sistemler eğitilmiş ve test verileri ile yöntemlerin sonuçları karşılaştırılmıştır. Farklı durumlardaki tanıma performansları ve yüz tanıma probleminin zorlukları karşısındaki başarımları değerlendirilmiştir. İki sistemin farklı durumlar için birbirinin alternatifi olabileceği belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler:
Yüz Tanıma, Özyüzler, Yapay Sinir Ağları
COMPARISON OF EIGEN FACES AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FACE RECOGNITION
In this study, two basic methods of face recognition and comparison with the operation of the feature-based methods and modeled in face recognition systems two methods are intended to be designed so as to generate different alternatives. For this purpose, eigenfaces for the view-based method and artificial neural Networks for the feature-based method are used. The systems were trained using different data bases for eigenfaces and artificial neural networks, and the results of the test data and Networks were compared. The recognition performances in different situations and their performance against the difficulties of the face recognition problem have been evaluated. It has been determined that the two systems may be alternatives for different situations.
Keywords:
Face Recognition, Eigenfaces, Artificial Neural Networks,
___
- Basheer, I. A., & Hajmeer, M. (2000). Artificial neural networks: fundamentals, computing, design, and application. Journal of microbiological methods, 43(1), 3-31.
- Benvenuto, F., & Marani, A. (2000). Neural networks for environmental problems: data quality control and air pollution nowcasting. Global NEST: The International Journal, 2(3), 281-292.
- Boznar, M., Lesjak, M., & Mlakar, P. (1993). A neural network-based method for short-term predictions of ambient SO2 concentrations in highly polluted industrial areas of complex terrain. Atmospheric Environment. Part B. Urban Atmosphere, 27(2), 221-230.
- Cheng, B., & Titterington, D. M. (1994). Neural networks: A review from a statistical perspective. Statistical science, 2-30.
- Comrie, A. C. (1997). Comparing neural networks and regression models for ozone forecasting. Journal of the Air & Waste Management Association, 47(6), 653-663.
- Goldstein, A. J., Harmon, L. D., & Lesk, A. B. (1971). Identification of human faces. Proceedings of the IEEE, 59(5), 748-760.
- Gökmen, M., Kurt, B., Kahraman, F., & Çapar, A. (2007). Çok Amaçlı Gürbüz Yüz Tanıma. İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Tübitak Projesi, Proje, (104E121).
- Haig, N. D. (1985). How faces differ—A new comparative technique. Perception, 14(5), 601-615.
- Jain, A. K., & Kumar, A. (2010). Biometrics of Next Generation: An Overview. proceedings Second Generation Biometrics’ Springer.
- Kaufman, G. J., & Breeding, K. J. (1976). The automatic recognition of human faces from profile silhouettes. IEEE Transactions on systems, Man, and Cybernetics, (2), 113-121.
- Jain, A. K., & Li, S. Z. (2011). Handbook of face recognition. New York: Springer.
- Martinez, A. M. (1998). The AR face database. CVC technical report.
- New report predicts Global Biometrics Market to reach US$16.47 Billion, Erişim Tarihi: 20 Aralık 2011, http://www.planetbiometrics.com/article-details/i/917/.
- Pentland, A., Moghaddam, B., & Starner, T. (1994). View-based and modular eigenspaces for face recognition. In CVPR (Vol. 94, pp. 84-91).
- Pike, J. (2007). Homeland Security: Biometrics. GlobalSecurity.org.
- Rhodes, G. (2013). Looking at faces: First-order and second-order features as determinants of facial appearance. Perception, 42(11), 1179-1199.
- Sirovich, L., & Kirby, M. (1987). Low-dimensional procedure for the characterization of human faces. Josa a, 4(3), 519-524.
- Terzopoulos, D., & Waters, K. (1990). Analysis of facial images using physical and anatomical models. In Computer Vision, 1990. Proceedings, Third International Conference on (pp. 727-732). IEEE.
- The Database of Faces, Erişim Tarihi: 21 Haziran 2017, http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html.
- Turk, M., & Pentland, A. (1991). Eigenfaces for recognition. Journal of cognitive neuroscience, 3(1), 71-86.
- Yüksek, A. G. (2007). Hava Kirliliği Tahmininde Çoklu Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağları Yönteminin Karşılaştırılması. Doktora Tezi, Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Başlangıç: 2017
- Yayıncı: Adem KORKMAZ
Sayıdaki Diğer Makaleler
KURUMSAL BİLGİ GÜVENLİĞİ YÖNETİM SİSTEMİ YAZILIMLARI: ÖRNEK BİR YAZILIM GELİŞTİRİLMESİ
BÜTÜNLEŞİK AFET YÖNETİM SİSTEMLERİNDE KARAR DESTEK SİSTEMİ GELİŞTİRİLMESİ: MOBİL UYGULAMA ÖRNEĞİ
İlkim Ecem EMRE, Emre AKADAL, Sevinç GÜLSEÇEN
İNTERNET ARACILIĞIYLA MÜŞTERİ GERİBİLDİRİMLERİNİN WEB SAYFASI TABANLI İNCELENMESİ
Berkant DULKADİR, Ahmet LEBLEBİCİ
YÜZ TANIMA UYGULAMALARINDA ÖZYÜZLER VE YAPAY SİNİR AĞLARININ KARŞILAŞTIRILMASI