Neural network based face detection

Abstract

Yüz bulma problemi bilgisayarla görme konusunun en önemli problemlerinden biridir. Yüz bulmanın amacı verilen bir resimde yüz olup olmadığına yüzün 3 boyutlu transformasyonuna ve ışık şartlarına bakmaksızın karar vermektir. Yüz bulma problemi ile ilgili birçok önerilmiş çözüm mevcuttur. Bu çalışmanın konusu yapay sinir ağları ile yüz bulmadır. Bu çalışmadaki sistemin amacı verilen resimdeki yüzleri yapay sinir ağlarını kullanarak bulmaktır. Hatalı bulunan yüz sayısını azaltmak için bazı algoritmalar geliştirildi. Ayrıca yüz bulma yüzdesini yükseltmek için birden fazla yapay sinir ağı kullanıldı. Literatürde yapay sinir ağları ile yüz bulma konusunda birçok çalışma mevcuttur. Fakat bu çalışmaların genel özelliği verilen önerilen sistemlerin karmaşık olmasından dolayı gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılamamalarıdır. Bu çalışmada belirtilen sistemin en önemli ve de literatürdeki diğer çalışmalardan ayıran başlıca özelliği basit bir sistem olması ve bu basitlik sayesinde hızlı olmasıdır. Diğer bir özelliği de yüz bulma işlemi sırasında kullandığı işlem pencere boyutu. Bu çalışmadaki sistemin kullandığı pencerenin boyutları 10×10 dur. Buda be çalışmadaki sistemi literatürdeki en basit sistem yapar. Ayrıca küçük pencere boyutu ve sistemin basit olması sistemin eğitilmesi için ve çalıştırılması için daha az zaman almasını sağlar.

One of the challenging problems in computer vision is face detection. The goal of face detection is to locate all regions that contain a face regardless of any three dimensional transformation and lighting condition. There are lots algorithms which were proposed for a solution of face detection problem. In this thesis, I have implemented a neural network based face detection approach. The system detects upright frontal faces in a given image. Some heuristics were used in order to reduce the number of false detections. Also more than one neural networks are used in order to improve the detection capability. There are lots of neural network based face detection systems in the literature. Since these proposed systems in the literature are complex they cannot be used for real time applications. First and the most important difference between the proposed system in this thesis and the systems in the literature is simplicity of a network. Another major difference is size of a window which is used for face detection. In this thesis 10×10 pixel size window which is the smallest window size in the literature is used for detection. Furthermore simple system and small size window gives a faster training and running.