Yüz tanıma çok sayıda uygulama alanı olan popüler bir bilgisayarla görü problemidir. Farklı ışık koşulları ve değişen yüz ifadeleri yüz tanıma problemini zorlaştıran etkenlerdir. Yüz tanıma işlemi için çeşitli yöntemlerle elde edilen öznitelikler yüze ait farklı karakteristik özellikleri yansıtır. Bu karakteristik özelliklerden faydalanılarak yüz tanıma işlemi gerçekleştirilir. Bu çalışmada, örüntü ve doku tanımada sıklıkla kullanılan Yerel İkili Örüntü ve Felzenszwalb Yönelimli Gradyan Histogram özniteliklerinin birleştirilmesi ile yüz tanıma problemine çok kipli bir çözüm sunulmuştur. Yüz imgesi bölgelere ayrılarak, her iki yöntem ile bölgelerden öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Bununla birlikte elde edilen vektörlere öznitelik seçim yöntemleri uygulanarak hem vektör boyutu azaltılmış hem de başarım arttırılmıştır. Öznitelik seçimi sonucu her iki yöntem için seçilen öznitelik alt kümeleri birleştirilerek uzamsal ve spektral öznitelikleri içeren tek bir öznitelik vektörü haline getirilmiştir. Seçilen öznitelikler Ki-kare sınıflandırıcısı kullanılarak sınıflandırılmıştır. Önerilen yöntemin başarımı FERET veri setinde ölçülmüş, %89.45 yüz doğrulama ve %94.55 yüz tanıma başarımı elde edilmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.