Facial feature matched one-bit transform for face recognition

Abstract

ÖzetçeBu bildiride, yüz tanıma için yüz özelliklerinin konumunu ve aynı zamanda yüzün yönlenmesini tespit etmek üzere yüz özelliklerine uyumlu bir-bit dönüşümü önerilmiştir. Çalışmada öncelikle ten rengine bağlı olarak yüz bölgesi bölütlenmektedir. Elde edilen yüz imgesi, özgün bir yaklaşımla en küçük kareler yöntemi ile oluşturulmuş çekirdek kullanan bir-bit dönüşümü ile ikili imgeye dönüştürülmektedir. Oluşturulan ikili imgede önceden tanımlanmış bölgeler kapsamında k-ortalama yöntemi uygulanarak göz ve ağız kümeleri belirlenmekte ve daha sonra özellik çıkartımı için kullanılacak yüz imgesi elde edilmektedir. Yüz imgesine ayrık dalgacık dönüşümü ve ayrık kosinüs dönüşümü uygulanarak özellik vektörleri bulunmakta, destek vektör makineleri kullanılarak da sınıflandırma işlemi yapılmaktadır. AbstractIn this paper, a facial feature matched one-bit transform is proposed to detect facial features and at the same time the facial orientation for face recognition. First of all the face region is segmented based on skin color. The segmented face image is then converted to a binary image with a novel facial feature matched one-bit transform that uses a kernel that is obtained by least squares. At first, eye and mouth clusters are obtained using a k-means based approach in predefined regions of the constructed binary image, and the image of the face is obtained. Then, feature vectors are extracted using discrete wavelet transform and discrete cosine transform and classification is achieved using support vector machines.