- Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Cilt: 13 Sayı: 2
- Farklı derin sinir ağı modelleri birleştirilerek yakın kızılötesi görüntülerde yüz tespiti...
Farklı derin sinir ağı modelleri birleştirilerek yakın kızılötesi görüntülerde yüz tespiti
Authors : Ahmet Unluhısarcıklı, Ahmet Nusret Toprak
Pages : 473-489
Doi:10.28948/ngumuh.1373458
View : 122 | Download : 113
Publication Date : 2024-04-15
Article Type : Research
Abstract :Yüz tespiti, güvenlik, sağlık, endüstri, biyometri gibi alanlarda kritik bir rol oynamaktadır. Bahsi geçen alanlarda, aydınlatma durumundan bağımsız olarak yüz tespitinin doğru ve verimli bir şekilde gerçekleştirilebilmesi büyük öneme sahiptir. Ancak, yetersiz aydınlatma koşullarında verimli bir şekilde yüz tespiti yapmak zor olabilmektedir. Bu problem doğrultusunda bu çalışmada, yetersiz aydınlatma koşullarında dahi verimli çalışabilen, yakın kızılötesi görüntüler üzerinde yüz tespitine odaklanan bir yaklaşım sunulmaktadır. Bu amaçla öncelikle literatürde iyi bilinen sekiz yüz tespiti derin sinir ağı modeli belirlenmiş ve yakın kızılötesi görüntülerdeki başarımlarını ortaya koymak amacıyla görsel ve sayısal olarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca ilgili yöntemlerin çalışma zamanlarının karşılaştırmasına yönelik deneyler CPU ve GPU ortamında gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında önerilen yaklaşım birden fazla yüz tespiti modelinin ürettiği sınırlayıcı kutu topluluklarının beraber analiz edilmesi ile daha başarılı ve daha kapsayıcı yeni sınırlayıcı kutular üretilebileceği ilkesine dayanmaktadır. Buradan hareketle, Kombinasyonel Oylama ve Maksimum Olmayan Ortalama adları verilen iki yeni sınırlayıcı kutu belirleme yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntemler literatürdeki sınırlayıcı kutu belirleme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Kombinasyonel Oylama yönteminin, ürettiği %93,6 doğruluk değeriyle literatürdeki sınırlayıcı kutu belirleme yöntemlerinden daha başarılı sonuçlar ortaya koyduğu görülmüştür.Keywords : Yüz tespiti, yakın kızılötesi görüntüler, sınırlayıcı kutu topluluğu birleştirme