Yüz İmgelerinden Göz Bölgelerinin Tespitinde ESA Tabanlı Alternatif Bir Yaklaşım

Abstract

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 sistemin evrişimsel sinir ağı modeli ile göz tespitinde zorluk çıkaran durumların model tarafından birçok örnek veri ile öğrenilmesiyle üstesinden gelinmiştir. Önerilen sistemin performansı günümüzde göz tespitinde yaygın olarak kullanılan Viola-Jones algoritmasının XML tabanlı yüz ve göz tanıma uygulaması ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonunda önerilen sistemin 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 sistemin başarısı gösterilmiştir.