Gabor feature based face recognition using nearest neighbor discriminant analysis
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Yüz tanımada en basarılı yaklasımlardan birisi Gabor öznitelikleri tabanlı yaklasımdır. Gabor süzgeçlerinin önemi, çekirdeklerinin memelilerin görme sinirlerindeki iki boyutlu kortikal hücre profillerine oldukça benzemesi ve önemli ölçüde uzaysal lokalite, uzaysal frekans ve yönelim seçilimi sunmasıdır. Iki boyutlu görüntülerin Gabor süzgeçleri ile elde edilen temsillerinin aydınlanma ve yüz ifadeleri değisimlerine karsı dayanıklı oldukları bir çok çalısmada gösterilmistir. Bu tez çalısmasında, literatürdeki bazı önemli Gabor öznitelikleri tabanlı yöntemler incelenmekte ve Gabor+NNDA adında yeni bir Gabor öznitelikleri tabanlı yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde, yüz görüntülerine bütünsel olarak Gabor süzgeçlerinin uygulanması ile elde edilen artırılmıs Gabor öznitelik vektörlerine En Yakın Komsu Ayrısım Analizi uygulanmaktadır. Artırılmıs Gabor öznitelik vektörü, yüz görüntüsüne farklı ölçek ve yönelimlerde Gabor süzgeçleri uygulanmasıyla elde edilen konvolusyon çıktılarının birlestirilmesiyle elde edilmektedir. Önerilen yöntemin uygunluğu, yöntemin çıkıs noktası olan En Yakın Komsu Ayrısım Analizi yöntemi ile Yale veri kümesi üzerindeki karsılastırması ile gösterilmektedir. Ayrıca yöntemin etkinliği, yöntemin standart yöntemler olan ?Gabor ve Fisher yüzleri birlesimi? ve ?Gabor ve Özyüzler birlesimi? yöntemleri ile, FERET veri kümesinin aydınlanma ve yüz ifadesi değisimleri içeren 200 sınıflı bir altkümesi üzerinde performans karsılastırmaları yapılarak gösterilmektedir. FERET veri kümesi üzerinde elde edilen yüzde 98'lik tanıma basarımı önerilen yöntemin etkinliğini göstermektedir. One of the successful approaches in face recognition is the Gabor feature based approach. The importance of the Gabor filters lie under the fact that the kernels are similar to the 2-D receptive field profiles of the mammalian cortical cells, offering spatial locality, spatial frequency and orientation selectivity. The Gabor filter representation of facial images were claimed to be robust to illumination and facial expression variations in many works. In this thesis, a brief overview on the state of the art Gabor feature based methods is presented and a new combination of a Gabor feature based method is proposed, Gabor+NNDA. It applies the Nearest Neighbor Discriminant Analysis to the augmented Gabor feature vectors obtained using the Gabor filter representation of facial images. To make use of all the features provided by different Gabor kernels, each kernel output is concatenated to form an augmented Gabor feature vector. The feasibility of the method has been succesfully tested on Yale database by giving a comparison with its predecessor NNDA. The effectiveness of the proposed method is shown by a comparative performance study against standard face recognition methods such as the combination of the Gabor and Eigenfaces method and the combination of the Gabor and Fisherfaces method, using a subset of the FERET database containing a total of 600 facial images of 200 subjects exhibiting both illumination and facial expression variations. The achieved 98 percent recognition rate in the FERET test shows the efficiency of the proposed method.
Collections