MATLAB ile Yüz Tanıma – Bölüm 1: Giriş

Gelen yoğun istek üzerine bu yazı dizimizde MATLAB kullanarak Yüz Tanıma hakkında bilgi vereceğim. Yüz Tanıma, Görüntü İşleme alanında en popüler uygulamalardan bir tanesidir.

Daha önce görüntü işleme tecrübem olmadığı halde burayı referans alarak, size anlatırken ben de öğrenmiş olacağım.

Yüz Tanıma nedir?

Yüz tanıma konsept olarak bir resim veya video üzerinde yer alan bir veya daha fazla yüzü önce tanımlayarak daha sonra da bu yüz modelini veritabanında bulunan diğer resim örnekleri ile eşleştirme prensibini dayanmaktadır.

Yüz Tanıma neden önemlidir?

Yüz tanımanın önemi özellikle son zamanlarda ortaya çıkan en başta güvenlik gereksinimleri ve buna paralel olarak da teknolojik gelişmelerin yardımıyla daha da popüler bir konu haline gelmiştir. Güvenlik alanına ek olarak, resim ve videoların sınıflandırılmasında da büyük ölçekte kullanılmaktadır (Bkz: Facebook fotoğraf etiketleme)

Yüz Tanıma nasıl çalışır?

Yüz Tanıma kabaca iki ana aşamadan oluşur. Bunlardan bir tanesi bir görüntüdeki yüzü tespit etmek ve oluşturduğu modeli almaktır. Diğer önemli aşama da alınan bu modeli veritabanında bulunan diğer yüzler arasında arayarak bulmasıdır. Bu arama işlemi hızlı ve etkili sonuç alabilmek için Makine Öğrenimi/ Yapay Zeka algoritmaları ön plana çıkmaktadır.

MATLAB ile Yüz Tanıma – İş Akışı Şeması

a. Yüz Veritabanı/Galerisi

Bulmak istediğimiz yüzün sahibini aratacağımız, farklı yüzlerden oluşan bir veritabanıdır.

b. Özellik Öznitelik Ayrıştırması

Yüz Veritabanı'nda bulunan her bir yüzden, ayırt edici bilginin ayrıştırılması ve öznitelik vektörü şeklinde depolanmasıdır.

c. Öğrenme/ Modelleme

Bu kısım Yüz Tanıma'nın en can alıcı kısmını oluşturur. Elimizde bulunan yüzün kime ait olduğunu Makine Öğrenimi/ Yapay Zeka algoritmaları yardımı ile en hızlı ve doğru bir şekilde veritabanı üzerinden bulmaktır. İleri Yüz Tanıma sistemleri Öğrenme ve Modelleme konuları üzerine odaklanır.

1. Girdi Resmi

Bu resim, kimliği belli olmayan ve kime ait olduğunu bulmak isteyeceğiniz resimdir. Tercihen yüksek çözünürlüklü ve yüzün belirgin bir açıyla gözükmesi gerekmektedir.

2. Yüz Algılama

Girdi Resmi içerisinde bulunan yüzün belirli algoritmalar yardımızua diğer parçalardan ayırt edilerek algılanmasıdır.

3. Yüz Kayıt

Bu aşamada algılanan yüz resimden kırpılıp, yeniden boyutlandırılarak, Yüz Veritabanı'nda bulunan diğer resimlere uygun olarak normalize edilir.

4. Özellik Öznitelik Ayrıştırması

Madde b'de olduğu gibi yüz resmi işlenerek tanımlamada kullanılacak ayırt edici verilerin alınmasıdır.

5. Sınıflandırma/Modelleme

Ayrıştırılan veriler Yüz Veritaba'nında bulunan örnekler ile benzerlik yönünden sınıflandırılır. Sınıflandırma yöntemi c. Öğrenme/ Modelleme tekniğine dayanarak yapılır.

6. Sonuç

Ayrıştırılan veri ile Yüz Veritabanı'nda bulunan resimler arasından bir uyuşma olduğu taktirde sonuç elde edilir.