Bulanık kümeleme analizi ile görüntüdeki yüzün tanınması

Abstract

Günümüzde yüz tanıma ve tanımlama gün geçtikçe gelişen teknoloji ile önem kazanmaya başlanmıştır. Günlük hayatımızda güvenlik için yüz tanıma sistemleri birçok yerde kullanılmaktadır ve yakın gelecekte de ATM'ler ve havaalanları gibi güvenlik kamerasının bulunduğu yerde kişinin tanınması için bir ihtiyaç haline gelecektir. Güvenliğin öneminin artması yüz tanıma konusunda birçok yaklaşım ile yüzün tanınması işlemini ön plana çıkarmıştır. Bu çalışmada görüntülerden yüz resimlerinin elde edilebilmesi için bazı ön işlemlerden geçmesi sağlanmıştır. Ön işlem sonrasında elde edilen yüz görüntülerinin öznitelik vektörleri Ayrık Dalgacık Dönüşümü metodu ile elde edilmiştir. Bu öznitelik vektörlerinin sınıflandırılması için Yapay Sinir Ağları, K-Ortalamalar ve Bulanık C-Ortalamalar algoritmalarından faydalanılmıştır. Kişilerin tanınması işlemi sınıflandırma yapılarak gerçekleştirilmiştir.Böylece, tasarlanmış bu sistem sayesinde kimlik tespiti, kişinin tanınması gibi işlemler kolaylıkla gerçekleştirilebilir.Anahtar Kelimeler: Yüz tanıma, Öznitelik Vektörü Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Yapay Sinir Ağları, K-Ortalamalar Algoritması, Bulanık C-Ortalamalar Algoritması

Recently,face identification has been gaining importance due to advancements in technology. Face identification systems are widely used in our daily lives for security reasons and in near future, they will become a need for identification of people where security cameras are being used, such as ATM machines and airports.Such system can be used in applications for criminal investigations or finding missing people. The increasing importance of security issues have led the face recognition process to prominance with various approaches on face recognition. In this study, the images were pre-treated in order to obtain face pictures from them.Face images' future vectors that were obtained after pretreatment were made with Discrete Wavelet Transform method. Artifical Neural Networks, k-means and fuzzy c-means algorithms were utilized in order to classify these future vectors. The process for recognition of individuals is carried out by using classification of the feature vectors.The system designed here can be easily implemented for processes such as identification or recognition of individuals.Keywords: Face Identification, Future Vector, Wavelet Transform, Artificial Neural Network, k-means Algorithm,Fuzzy c-means Algorithm.