Görüntü işleme teknikleri ile yaş tahmini

Abstract

Yüz resminden insan yaşının bilgisayar tabanlı sistemler yardımıyla tahmin edilmesi günümüzde popüler olan bir araştırma konusudur. Yaşlanma kişiden kişiye farklılık gösteren kişiye özgü bir durumdur. Ayrıca yaşlanma genetik yapı, cinsiyet, sağlık durumu ve yaşam koşulları gibi birçok durumdan etkilenebilen bir süreçtir. Bu nedenler ile yaş tahmini problemi için bilgisayar tabanlı bir sistem geliştirmek oldukça zordur. Yaşlanmanın etkili bir şekilde tanımlanması problemin çözümünde önemli bir yer tutmaktadır. Günümüzdeki gereksinimleri karşılayacak bir şekilde yaşlanmanın modellenebilmesi için bu tez çalışmasında doku tabanlı özellik çıkarma yöntemlerin birleştirilmesi ile oluşturulan yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde HOG (Histogram of Oriented Gradients), LBP (Local Binary Pattern) ve Gabor özellik çıkarma yöntemleri birlikte uygulanmıştır. Elde edilen özelliklerin sınıflandırılmasında K-NN (K-Nearest Neighbour) sınıflandırma algoritması kullanılmıĢtır. Ayrıca geliştirilen yöntemin performansını değerlendirmek için MAE (Mean Absolute Error) hata ölçüm tekniğinden yararlanılmıştır. Geliştirilen sistemde IMDB-WIKI veri tabanındaki görüntüler kullanılmıştır. Veri tabanındaki görüntülere yüz bölgesinin tespiti, histogram eşitleme ve yeniden boyutlandırma gibi bazı ön işlemler uygulanmıştır. Böylece kullanılacak görüntülerdeki bazı farklılıklar ortadan kaldırılmıştır. Sonuç olarak yapılan çalışmalarda yaş tahmini problemi için HOG (Histogram of Oriented Gradients), LBP (Local Binary Pattern) ve Gabor gibi özellik çıkarma yöntemlerinin birlikte kullanılması ile daha etkili sonuçların elde edildiği gözlenmiştir.

Estimation of human age from face images with the help of computer-based systems has been a popular research topic. Aging is a person-specific condition that varies from person to person. In addition, aging is a process that can be affected by many conditions such as genetic structure, gender, health status and living conditions. For these reasons, it is quite difficult to develop a computer-based system for the age estimation problem. Effective definition of aging plays an important role in solving the problem. In this study, a new method that is formed by combining tissue based characteristics extraction methods is proposed in order to create an aging model to meet recent requirements. In the proposed method, HOG (Histogram of Oriented Gradients), LBP (Local Binary Pattern) and Gabor characteristics extraction methods were applied together. K-NN (K-Nearest Neighbor) classification algorithm was used to in order to classify the obtained characteristics. In addition, MAE (Mean Absolute Error) error measurement technique was used to evaluate the performance of the developed method. IMDB-WIKI database images were used in the developed system. Some preliminary procedures such as face area detection, histogram equalization and resizing were applied to the images in the database. Thus, some differences are eliminated in the images to be used. As a result, it was observed that more effective results were obtained by using characteristics extraction methods such as HOG (Local Binary Pattern) and Gabor for the age estimation problem.