Facial feature extraction using deformable templates

Abstract

Bu çalışma yüz görüntüleri üzerinde gözler, kaşlar ve ağızm detaylı şekillerini belirleyebilen bir otomatik yüz öznitelikleri bulma sistemi geliştirmek amacı ile yapılmıştır. Geliştirilen sistem, sadece özniteliklerin yerlerini belirlemekle kalmayıp, özniteliklerin dış hatları ve parçaları ile ilgili parametreleri de ke stirmektedir. Yüz özniteliklerini çıkarabilmek için, göz, kaş ve ağız şekil değiştirebilen şablonları ayrı ayri geliştirilmiştir. Bu şablonların herbirinin geometrisi, gö rüntüleme modeli, eşleme algoritması ve enerji fonksiyonlarının geliştirilmesi adımları, gerçekleştirmeye yönelik önemli noktaları ile birlikte detaylı bir şekilde sunulmuştur. Ayrıca, eigen-yüz tabanlı çok-ölçekli ve standart yüz oranlarını içeren bir yüz tespit etme algoritması geliştirilmiştir, öyle ki görüntüde bir yüz tespit edildiğinde yüz özniteliklerinin kabaca yerleri de bulunmuş olmaktadır. Geliştirilen sistem, JAFFE (Japanese Females Facial Expression Database), Yale Faces, ve ORL (Olivetti Research Laboratory) yüz görüntüleri veri tabanlan kullanılarak test edilmiştir. Geliştirilen herbir şablon ile yüz tespit etme algoritmasının performansları ayrı ayrı tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı Görme, Yüz Öz Niteliklerinin Yerlerinin Saptan ması, Şekil Değiştirebilen Şablonlar, Göz Şablonu, Kaş Şablonu, Ağız Şablonu, Aktif Eğriler, Eigen Yüz, Görüntü piramidi

The purpose of this study is to develop an automatic facial feature extraction system, which is able to identify the detailed shape of eyes, eyebrows and mouth from facial images. The developed system not only extracts the location infor mation of the features, but also estimates the parameters pertaining the contours and parts of the features using parametric deformable templates approach. In order to extract facial features, deformable models for each of eye, eye brow, and mouth are developed. The development steps of the geometry, imag ing model and matching algorithms, and energy functions for each of these templates are presented in detail, along with the important implementation is sues. In addition, an eigenfaces based multi-scale face detection algorithm which incorporates standard facial proportions is implemented, so that when a face is detected the rough search regions for the facial features are readily available. The developed system is tested on JAFFE (Japanese Females Facial Ex pression Database), Yale Faces, and ORL (Olivetti Research Laboratory) face image databases. The performance of each deformable templates, and the face detection algorithm axe discussed separately. Keywords: Computer Vision, Facial Feature Finding, Deformable Templates, Eye Template, Eyebrow Template, Mouth Template, Active Contours (Snakes), Eigenfaces, Image Pyramid