Görüntü işleme teknikleri ile 3 boyutlu yüz tanıma

Abstract

Yüz tanıma, kişinin yüzünü otomatik olarak algılayan ve analiz eden bilgisayar tabanlı bir güvenlik sistemidir. Bu sistem en az düzeyde hata çıkaran ve en hızlı biyometrik yöntemdir. Dolayısıyla geçmişten günümüze kadar yüz bulma ve yüz tanıma birçok araştırmacının çalışma konusu olmuştur. Yüz tanıma alanında 2B'den 3B'ye hatta hızlı ve en az hatalı yüz tanıma beklentisi nedeniyle 4B'ye doğru çalışmalar sürdürülmektedir. Cihazların, toplumların ve teknolojilerin `akıllandığı` bir dünyada kontrol ve güvenlik sistemleri de akıllı olması gerekmektedir. Yapılan çalışmalar, günümüzde sadece elektronik kartlara veya şifrelere bağımlı sistemlerin yeterli olmadığını, bu nedenle güvenliği arttırmak için biometrik tanıma sistemlerinin iyi bir alternatif olacağını göstermektedir. Birçok resmi ve sivil kurum güvenliği arttırmak için insana özgü karakteristik bilgileri kullanan biometrik tanıma sistemlerine yönelmektedir. Biometrik sistemler kişiye özgü ham verileri işleyerek bireyi en iyi tanımlayan elektronik bilgiye çevirmektedir. Bu çalışma kapsamında FRGC ve Gavab olmak üzere iki farklı veri tabanı ile 3B yüz tanıma işlemi yapılmştır. 3B yüz bulma, eşleştirme ve tanıma yöntemleri açısından Gauss eğrilik değerleri ile yüz bulma, SIFT yöntemi ile eşleştirme, mesh modeli ve temel bileşenler analizi yöntemi ile de 3B yüz tanıma önerilmiştir.

Face recognition is a computer-based security system that automatically detects and analyzes a person's face. This system is the fastest biometric method with minimal errors. Therefore, from past to present, face detection and face recognition has been the subject of many researchers. In the face recognition area, studies are being carried out from 2D to 3D and even to 4D due to the expectation of fast and at least incorrect face recognition.The devices, communities and technologies `smarter` in a world of control and security systems also need to be smart. Studies have shown that today, only systems dependent on electronic cards or passwords are not sufficient, so that biometric recognition systems will be a good alternative to increase security. Many governmental and non-governmental organizations are turning to biometric recognition systems that use human characteristic information to improve security. Biometric systems process individual raw data and convert them into electronic information that best describes the individual. In this study, 3D face recognition process has been performed with two different databases, FRGC and Gavab. In terms of 3D face detection, matching and recognition methods, face detection with Gaussian curvature values, matching with SIFT method, 3D face recognition with mesh model and principal component analysis method have been proposed.