Yinelemeli geribildirim ile 3B yüz imgesi oluşturma

Abstract

Üç boyutlu görüntü işleme ve üç boyutlu modellerin elde edilmesi, bilgisayarla görü alanının önemli bir alt kolunu oluşturur. Bir nesneye ait üçüncü boyut bilgisi, nesne algılama ve nesne tanıma çözümlerinde sonucu iyileştirici ipuçları sağlar. Özellikle insan yüzü ile ilgili yapılan çalışmalarda 3-boyutlu görüntüler ve modeller aranılan bir bilgi türüdür. Fakat, derinlik bilgisi 2-boyutlu imgelerde yer almadığı için, bu imgelerden yola çıkarak derinliğin kestirimi araştırmacıları uzun senelerdir üzerinde çalışmaya sevk eden zorlu bir konudur. 2-boyutlu imgelerden 3-boyutlu bilgiye erişme probleminin çözümleri uzun seneler zarfınca farklı dallara ayrılmıştır. Sadece tek bir imgede yer alan nesnenin derinliğinin kestirimi en temel ve en eski problemi oluşturur. Bu alanda, çok sayıda teknik, algoritma ve yaklaşım ortaya konmasına rağmen tam anlamıyla çözüme ulaşıldığı söylenemez. Her bir yöntemin kendine özgü zorlukları ve ek kısıtları söz konusudur. Bu tez çalışmasında, bu alanda ortaya konulan en temel yöntemler araştırılmış ve test edilmiştir. Ayrıca, son yıllarda hızla gelişen Yapay Zekâ ve özellikle Derin Öğrenme tekniklerine dayalı bir çözüm geliştirilmiş ve önerilmiştir. Önerilen yöntem, önceki yöntemlere kıyasla daha genel bir çözüm ortaya koymakta ve ek kısıtlar konulması gerekmemektedir. Ayrıca, ortaya konulan yöntemin diğer yaklaşımlarla nicel kıyaslanması yapılmış ve onlara göre daha başarılı sonuçlar verdiği ortaya konulmuştur.

Three dimensional image processing and reconstructing three dimensional models are important branches of computer vision field. An object's third dimensional information provides cues that improve object detection and object recognition solutions. Three dimensional images and models are important types of information, especially in the researches regarding human faces. However, since 2-dimensional images do not convey depth information, researchers have been working on the difficult problem of depth estimation from these images for a long time. The solutions to the problem of recovering third dimensional information from 2-dimensional images fall into several categories for this long period. Estimating the depth of an object given in a single image is the primary and the oldest problem. Despite of the fact that a vast amount of techniques, algorithms and approaches has been proposed in this field, it is fair to say that a definitive solution has not been reached. Each method has its own difficulties, requirements, and additional constraints. Major methods proposed in this field so far are investigated and tested in this work. In addition to this, a solution based on Artificial Intelligence and especially Deep Learning techniques has been developed and proposed. The proposed method introduces a more generic solution compared to traditional methods and it does not require employment of additional constraints. The proposed method is also quantitatively compared with others and it is found to be producing more successful outputs.