GÜRÜLTÜ İÇEREN İNSAN YÜZÜ GÖRÜNTÜLERİNDE AYRIK KOSİNÜS DÖNÜŞÜMÜ - ALT BANT TABANLI YÜZ TANIMA

Özet

Bu çalışmada öz yüz ve Fisher yüz algoritmaları ile hem Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD) alt bant katsayılarından hem de orijinal görüntülerden elde edilen farklı yüz alt uzaylarında yüz tanıma başarımları ölçülmüştür. Blok olarak elde edilen AKD katsayıları enerji düzeylerine göre alt bantlara sınıflandırılmış ve enerji düzeyi en yüksek dört alt bant için öz yüz ve Fisher yüz alt uzayları oluşturulmuştur. En iyi tanıma sonucu AKD DC bileşenleri ile yapılan testlerde elde edilmiştir. Görüntülere Gauss ve tuz&biber gürültüleri belirli varyans ve yoğunluklarla eklenmiş ve yüz tanıma performansları ölçülmüştür. Bu testlerde en iyi tanıma sonucu AKD yatay ve düşey orta frekans bileşenleri ile elde edilmiştir.

Abstract

In this work, face recognition performances of eigenface and Fisherface algorithms in different face subspaces obtained from Discrete Cosine Transform (DCT) coefficients and original images were evaluated. DCT coefficients obtained in block structure were classified into subbands according to their energy levels. Eigenface and Fisherface subspaces were determined for four subbands which have the highest energy. Best recognition rate was achieved by the DC coefficients. Face recognition performances of the faces with Gaussian and salt&paper noises with different variance and intensity were tested. Best results were achieved by the horizontal and vertical medium frequency coefficient-subbands

Anahtar kelimeler: Yüz Tanıma, Öz yüz, Fisher yüz, Ayrık Kosinüs Dönüşümü