FACE DETECTION AND RECOGNITION SYSTEM USING PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

Abstract

OZET İnsan-makine etkileşimi, insan yeteneklerini taklit ederek insanlara bilgisayar desteğini arttırmaya odaklanan bir araştırma alanıdır. Bilgisayarlar, günlük yaşam görevinden başlayarak çok yetenekli iş görevlerine kadar destek sağlayabilir. Böyle bir göreve iyi bir örnek, bilgisayarlar tarafından daha verimli bir şekilde uygulanabilen otomatik yüz tanıma yöntemidir. Bu tez, Eigenfaces tekniği ile PCA (Temel Bileşen Analizi) algoritmasını kullanarak yüz tanıma ve algılama sistemi sunmaktadır. Özgeçmişler, yüz tanıma için olağanüstü bir özellik olarak kabul edilen hızlı ve basit bir yöntemdir. Bu tezde önerilen yaklaşım, farklı baş, yüz profili ve kafa skalasında yüz tanıma sonuçlarını geliştirmek için algılama ve izleme için Eigenface yaklaşımı ile PCA tabanlı tekniği uygulamaktır. Bu, her birey için yalnızca beş resim içeren bir veri kümesi ile uygulanacak; görüntüler, yüzü bulmak ve resimdeki kişiyi tanımak için sınırlandırılmamış arka planın algılamanın karmaşıklığını artırdığı herhangi bir görüntü için farklı ortamlar için kısıtlanmamış bir arka plan olacaktır. Gerçek zamanlı uygulamalar için bu durumun çözülmesi gerekir. Sonuçlar, eğitim görüntülerinin sayısının artmasının sistemin doğruluğunu artırabileceğini göstermiştir. Her bir bireye göre eğitim görüntülerinin sayısı, her alt grup için beş, bu yaklaşım için en uygun seçim eğitimi olarak bulunmuşturç Önerilen yöntemin varsayımını doğrulamak için standart veri kümesiyle karşılaştırma yapılmıştır; Sonuçlar algılama ve tanıma açısından iyi bir doğrulukla geliştirilmiş çalışma için Kabul edilebşlşr bir dopruluktadır. Anahtar kelimeler: Eigenfaces, Face Detection, Face Recognition, Principal Component Analysis.