KARMAŞIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE YÜZ ALGILAMA

Gülden ELEYAN; Ziya TELATAR

KARMAŞIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE YÜZ ALGILAMA

Gülden ELEYAN, Ziya TELATAR

Öz

Bu çalışmada yüz algılama için Gabor dalgacık dönüşümleri ve Çift Ağaç dalgacık dönüşümleri kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Sınıflandırma basamağında ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılmıştır. Önerilen algoritmaların ilkinde, sinir ağlarını eğitmek için Çift Ağaç öznitelik vektörleri kullanılırken, ikincisinde sinir ağlarının eğitiminde Gabor öznitelik vektörleri kullanılmaktadır. Önerilen üçüncü algoritma ise ilk iki algoritmanın algı sonuçlarının OR mantık işlemi ile birleştirilmesinden oluşmaktadır. Sistemin başarımı yanlış algı oranının da hesaba katıldığı üç metrik ile hesaplanmıştır. MIT+CMU, FRAV2D, BioID, BANCA veri tabanları üzerinde simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Gabor dalgacık vektörlerinin boyutları farklı oranlara indirgenerek işlem zamanı ve performans üzerindeki etkileri incelenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Yüz Algılama, Gabor Dalgacık Dönüşümü, Çift-Ağaç Dalgacık Dönüşümü, Yapay Sinir Ağları.

Tam Metin:

PDF

Referanslar

Acciani, G., Chiarantoni, E., Fornarelli, G. and Vergura, S. 2003. “A feature extraction unsupervised neural network for an environmental data set”, Neural Networks, Cilt 16, no 3-4, ss. 427-436.

Oh B.S., Oh K., Teoh A.B.J., Lin Z., Toh K.A., 2017, “A Gabor-based network for heterogeneous face recognition”, Neurocomputing, Cilt 261, ss. 253-265.

Eleyan, A., Ozkaramanli, H. and Demirel, H. 2009, “Dual-tree and single-tree complex wavelet transform based face recognition”, SIU 2009, Side, Turkey, ss. 536-539.

Froba, B., Ernest, B. 2004. “Face detection with the modified census transform”, Proc. IEEE International Conferance on Automatic Face and gesture Recognition, ss. 91-96.

Hongxia, J. 2007. “The application of neuro-FDT in urban short-term traffic flow prediction”, 3rd International Conference on Natural Computation, China, ss. 499-503.

Karahan M., 2015, “Turizm talebinin yapay sinir ağalari yöntemiyle tahmin edilmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2015, Cilt 20, Ssayı 2, ss.195-209.

Kim J.K., Kang S., 2017, “Neural network-based coronary heart disease risk prediction using feature correlation analysis. Journal of Healthcare Engineering. 2780501.

Kingsbury, N. G., 2003, “Design of Q-Shift Complex Wavelet for Image Processing Using Frequency Domain Energy Minimization”, Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP ‘03), Cilt 1, ss. 1013-1016.

Lin W.H., Wang P., Tsai C.F. 2016, “Face recognition using support vector model classifier for user authentication”, Electronic Commerce Research and Applications Cilt18, ss. 71-82.

Liu, C. 2003, “A bayesian discriminating features method for face detection”, IEEE IEEE Transaction Pattern Analysis and Machine Intelligence, Cilt 25, Sayı 6. ss. 725-740.

Liu, C. and Wechsler, H. 2003, “Independent component analysis of gabor features for face recognition”, IEEE Transaction on Neural Networks, Cilt 14, Sayı 4, ss. 919-928.

Nanni, L. and Lumini, A. 2007, “Multi-expert approach for wavelet-based face detection”, Pattern Recognition Letters, Cilt 28, Sayı 12, ss. 1541-1547.

Ratsch, M., Romdhani, S. and Vetter, T. 2004, “Efficient face detection by a cascaded support vector machine using haar-like features. Proc. 26th Pattern Recognition Symposium, Tübingen, ss. 62–70.

Rowley, H., Baluja, S. and Kanade, T. 1998, “Neural network-based face detection”, IEEE Pattern Analysis Machine Intelligent Transaction, Cilt 20, ss. 22–38.

Schneiderman, H. and Kanade, T. 2000, “A statistical method for 3D object detection applied to faces and cars”, Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Cilt 1, ss. 746-751.

Shah, P. M. 2012, “Face detection from images using support vector machine”, Yüksek lisans tezi. 321. San José State University.

Sharma M., Verma P., Mathew L., 2016, “Design an intelligent controller for a process control system”, International Conference on Innovation and Challenges in Cyber Security (ICICCS-INBUSH), Noida, ss. 217-223.

Telatar, Z., Sazlı, M.H., Muhammad I., 2007, “Neural network based face detection from pre-scanned and row-column decomposed average face image”, ACIVS 2007, LNCS 4678, ss. 297–309.

Türkeç, M.B. 2007, Bayes sınıflandırıcı kullanarak yüz sezimi. Yüksek lisans tezi, Hacettepe üniversitesi, 91 s., Ankara.

Tsai, C.C., Cheng, W.C., Taur, J.S., Tao, C.W. 2006, “Face detection using eigenfaces ad neural network”, Proc. IEEE Int’l Conf. on Systems, Man, Cybernetics, ss. 4343-4347.

Yang, G., Huang, T. S. 1994, “Human face detection in complex background”, Pattern Recognition, Cilt 27, Sayı 1, ss. 53-63.