Yüz İmgelerinden Göz Bölgelerinin Tespitinde ESA Tabanlı Alternatif Bir Yaklaşım
Küçük Resim Yok
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Artan işlemci hızlarıyla beraber kullanımı yaygınlaşan derin sinir ağları birçok farklı alanda gösterdiği başarılarla etkinliğini ispatlamıştır. Bu çalışmada bir imge seçici yardımıyla yüz üzerinden örnekler toplanarak elde edilen imgelerin derin sinir ağlarının örüntü tanımada etkili bir algoritması olan evrişimsel sinir ağı modeline verilmesiyle yüz resimlerinden gözlerin tespiti gerçekleştirilmiştir. Geçmişten günümüze önerilen birçok göz algılama yöntemi mevcuttur. Fakat bu yöntemlerin birçoğunda aydınlatma koşulları, duruş pozisyonları, düşük çözünürlükteki görüntüler, kapalı göz, gözlük, gözlerin algılanmasında önemli bir sorun olmuştur. Önerilen yöntemin evrişimsel sinir ağı modeli ile göz tespitinde zorluk çıkaran durumların model tarafından birçok örnek veri ile öğrenilmesiyle üstesinden gelinmiştir. Önerilen yöntemin performansı günümüzde göz tespitinde yaygın olarak kullanılan Viola-Jones algoritmasının XML tabanlı yüz ve göz tanıma uygulaması ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonunda önerilen yöntemin gözlerin algılanmasında zorluk çıkaran yüz resimlerinde daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Doğruluk (%98,99), F1-skor (%98,99), Matthews korelasyon katsayısı (%97,99) ve R-kare (%95,98) gibi yaygın kullanılan ölçütler ile önerilen yöntemin başarısı ortaya konmuştur.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
33
Sayı
2
