İNSAN YÜZÜ İMGELERİNDE DAİRESEL HOUGH DÖNÜŞÜMÜ KULLANILARAK GÖZ DURUMU TESPİTİ

Abstract

Göz durumu, günümüzde bir çok uygulamaya giriş verisi olarak kullanılmaktadır. Bu uygulamalara örnek olarak yüz ifadelerinin tanınması, insan-bilgisayar etkileşimi ve sürücü yorgunluk tespit sistemi verilebilir. Bu tarz uygulamaların akademik ve ticari alanlarda kullanılmasıyla göz durumu tespiti son birkaç yılda büyük bir ilgiyle karşılaşmıştır.Bu tez çalışmasında, irisin göz içerisinde oluşturduğu dairesel yapının, dairesel Hough dönüşümü vasıtasıyla tespit edilmesine dayalı bir göz durumu tespit sistemi gerçekleştirilmiştir. Başlangıçta verilen karmaşık bir görüntüden Viola- Jones nesne tespit sistemi yardımıyla yüz imgeleri ve göz çifti imgeleri elde edilmiştir. Ardından bu göz çifti imgeleri kullanılarak asıl ilgi alanımız olan gözler elde edilmiştir. İrisin oluşturduğu dairesel yapının göz akından ayrıştırılabilmesi için histogram eşitleme ve eşikleme gibi görüntü iyileştirme yöntemleri uygulanmıştır. Bu aşamaların ardından elde edilen siyah beyaz imge üzerinde ilgilendiğimiz bölümü öne çıkaracak işlemler yapılmıştır. Devamında Canny kenar dedektörü yardımıyla kenarlar çıkarılmış ve çıkarılan kenarlar dairesel Hough dönüşümü kullanılarak gerçekleştirilen daire tespit işlemi için kullanılmıştır.Anahtar Kelimeler: Göz Durumu Tespiti, Dairesel Hough DönüşümüNowadays eye states are used as inputs to many applications. Facial expression recognition, human-computer interaction and driver fatigue detection systems could be given as an examples to this applications. By employing these kinds of applications in academical and commercial fields, eye state detection has drown great attention in the past decade.In this thesis study, an eye state detection system has been developed which is based on detecting the circular structure that iris forms inside the eye by means of circular Hough transform. Initially, face and eye pair images are obtained by employing Viola-Jones object detection framework. Later, eye images are cropped from eye pair images that are acquired from the previous step. For extracting the iris from the sclera, image enchancement techniques like histogram equalization and thresholding were used. Sequel to this, some process has been made for putting forward the region of interest on the black and white image. With the help of canny edge detector, edges were obtained in the black and white images and these edges were used for circle detection with the help of circular Hough transform.Key Words: Eye State Detection, Circular Hough Transform