Günümüzde görüntü iþleme ve tanýma sistemleri yaygýn bir çalýþma alanýdýr. Ýnsan yüzü tanýma ise bu alanýn en önemli konularýndan biridir. Bu çalýþmada kameradan alýnan görüntüden önce yüz tespiti yapýlmýþtýr. Tespiti yapýlan yüzler için maskeli ise uyarý verilmekte, maskesiz ise tanýma iþlemine devam edilmektedir. Tanýma iþlemi, kodun eðitim ve test veri kümelerine ait LBP (Local Binary Patterns) histogramlarýnýn karþýlaþtýrýlmasý ve test görüntüsüne en yakýn histogram numarasýný çýktý olarak vermesiyle gerçekleþmektedir. Çalýþmada OPENCV kütüphanesinin Haar Cascades yöntemi ile oluþturulmuþ yüz öznitelikleri kullanýlmýþtýr. Geliþtirilen modelin eðitimde kullanýlan yüz görüntü sayýsýna göre performansý incelenmiþtir ve kiþiye ait yüz görüntü sayýsý arttýkça tanýma baþarýsý artmaktadýr. Ayrýca yüz görüntüsünün yatay eksende hangi açýya kadar tespit edilebildiði araþtýrýlmýþtýr ve -30 ile +30 derece arasýndaki yüz görüntülerinde %100 baþarý ile tespit yapýlabildiði görülmüþtür. Dolayýsýyla veri kümesinde -30 ile +30 derece arasýndaki ön yüzlerin kullanýlmasý uygun görülmüþtür. Eðitim veri kümesindeki maskeli ve maskesiz yüz görüntülerinin sayýsýna göre maskeli/maskesiz yüz ayrýmýndaki baþarý araþtýrýlmýþtýr. Belirli bir sayýya kadar baþarýnýn arttýðý gözlenmiþ, çalýþmalar daha ileri seviyeye taþýnarak yanlýþ ayýrt edilen test görüntülerinin de eðitim veri kümesine eklenerek oluþturulan modelde baþarýnýn en yüksek seviyeye çýktýðý tespit edilmiþtir. Tüm bunlarýn yanýnda; tanýma iþlemlerinde kullanýlan ölçekleme faktörü (scaleFactor) ve her bir aday dikdörtgenin kaç komþusunu tutmasý gerektiðini belirten (minNeighbors) parametrelerin deðiþimine baðlý tanýma baþarýsý da incelenmiþtir. Tanýma baþarýsýnýn en yüksek olduðu seviyeye göre en iyi parametre deðerleri belirlenmiþtir. Geliþtirilen model, kullanýlan eðitim veri kümesi ve test kümesine göre -30 ve +30 derece arasýndaki açýlarda maskesiz yüz görüntülerinde %99,15 tanýma baþarýsýna ulaþmýþtýr.
Anahtar Kelimeler: Yüz Tespiti, Yüz Tanýma, Maskeli Yüz Tespiti, OPENCV, LBPH (Local Binary Patterns Histograms)
|
