Dergiler / Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi / 2013 / Cilt: 6 - Sayı: 1
Kanonik Korelasyon Analizi ile Düşük Çözünürlüklü Görüntülerden Yüz Tanıma
- Sayfa
- 1–1
- DOI
- —
Özet
Yüz tanıma problemi uzun yıllardır üzerinde çalışılan bir problemdir. Buna karşılık tanınmak istenen kişiye ait fotoğraf düşük çözünürlükte olduğunda problem zorlaşmakta ve standart yüz tanıma yöntemleri başarılı sonuçlar vermekten uzaklaşmaktadır. Bu makalede, güvenlik ve kriminal çalışmalarda karşılaşılan; düşük çözünürlükteki fotoğraflardan yüz tanıma için yenilikçi bir yaklaşım sunulmuştur. Kanonik Korelasyon Analizi (CCA) temeline dayanan bu yöntem yüksek çözünürlükteki (HR) ve düşük çözünürlülükteki (LR) fotoğrafların yeni bir ara uzayda birbirleri ile en yüksek korelasyon gösterecek şekilde dönüştürülmesi esasına dayanmaktadır. Her iki çözünürlükteki fotoğrafların Temel Bileşen Analizi (PCA) yapıldıktan sonra; seçilen öznitelikler CCA kullanılarak oluşturulan ara uzayda tanıma için kullanılmıştır.Yöntemin performansı iki farklı uygulama ile gösterilmiştir. Birinci uygulamada 40 kişi ve herbirine ait 10 farklı açıdan çekilmiş 400 HR fotoğraflar ile bunların LR görüntüleri kullanılmıştır. İkinci uygulamada ise 123 kişiye ait HR fotoğraflar ve bunların LR görüntüleri kullanılmıştır. Önerilen yöntem ile yapılan tanıma sonrasında başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Abstract
In this paper, we present a novel framework for face recognition from low resolution face photos. Our framework is based on Principle Component Analysis (PCA) and Canonical Correlation Analysis (CCA). First, we apply PCA to dataset for dimension reduction and then, apply CCA for reaching maximum correlation between datasets. This approach is tested on two different dataset including 400 and 123 HR-LR photo pairs. The average performance reached 96.5% recognition rate on these experiments.