Lokal özellik temelli yöntemler kullanılarak 3B yüz tanıma ve doğruluk analizi

Authors : Muhammed Enes ATİK, Zaide DURAN

Pages : 359-372

Doi:10.17341/gazimmfd.715450

View : 19 | Download : 6

Publication Date : 2020-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Lazer tarama teknolojisinin gelişmesiyle 3 boyutlu nokta bulutu elde etmenin kolay hale gelmesi, 2B görüntüler kullanılarak gerçekleştirilen yüz tanıma işleminin kısıtlamalarına karşı üç boyutlu yüz tanımanın popülerleşmesini sağlamıştır. Bu çalışmada 10 kişiye ait yüz verisi lazer tarayıcı kullanılarak 3 boyutlu olarak modellenmiştir. İki farklı doğal yüz ifadesi ve bir gülme yüz ifadesi olmak üzere 10 kişiden toplamda 30 adet nokta bulutu alınmıştır. Algoritma 3 adımdan oluşmaktadır. İlk adımda ISS VE LSP yöntemleri kullanılarak nokta bulutları üzerinde 3B ilgi noktaları belirlenmiştir. İkinci adımda, PFH ve FPFH yöntemleri kullanılarak ilgi noktaları tanımlanmıştır. Böylece her birine ait özellik histogramı elde edilmiştir. Üçüncü adımda, özellik histogramları kullanılarak farklı nokta bulutlarındaki ilgi noktaları eşleştirilmiştir. Bu amaçla Kullbeck-Leibler Divergence yöntemi kullanılmıştır. İlgi noktası bulucu ve tanımlayıcı algoritmaların kombinasyonları çalışma sonucunda karşılaştırılmıştır. Doğruluk analizi için nokta bulutları İteratif En Yakın Nokta (İEYN)(ICP) yöntemiyle çakıştırılmıştır. Eşlenik noktaların arasındaki Öklid mesafesi hesaplanarak doğru eşlenen noktalar tespit edilmiştir. ISS algoritması LSP algoritmasına göre yaklaşık %25 oranında daha az nokta bulmaktadır. PFH kullanılarak yapılan eşlemelerde doğru eşleme oranı %60’lara ulaşırken, FPFH histogram ile yapılan eşleştirmeler ise %25-%30 dolaylarında kalmıştır.
Keywords : Lokal özellik, yüz tanıma, nokta bulutu, lazer tarama, doğruluk analizi