APPLICATION OF A MULTI-LAYER PERCEPTRON NETWORK FOR DETECTION OF HUMAN FACES ON A LARGE DATABASE

Metin Salihmuhsin, Y. Isler
{"title":"APPLICATION OF A MULTI-LAYER PERCEPTRON NETWORK FOR DETECTION OF HUMAN FACES ON A LARGE DATABASE","authors":"Metin Salihmuhsin, Y. Isler","doi":"10.18185/EUFBED.95389","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu yayinda gri seviyeli resimler icerisindeki farkli boyut ve konumlardaki insan yuzlerini bulan bir yuz bulma sisteminin tasarlanip gelistirilmesi anlatilmaktadir. Gelistirmis oldugumuz sistem bir kamera, bir bilgisayar, bir resim alma seti ve Matlab pragraminda yazilmis bir yuz bulma algoritmasindan olusmaktadir. Yuz bulma metodunun basarisini test edebilmek amaciyla icerisinde 125 farkli kisinin 125 resminin bulundugu bir insan yuzleri veri tabani gelistirmis oldugumuz resim alma seti kullanilarak olusturulmustur. Resim dosyalari icerisindeki insan yuzu kisimlarini bulmak icin cok katmanli bir yapay sinir agi programi gelistirilmistir. Yapay sinir aglari temelli bu yuz bulma programi iki asamali olarak yuz bulma islemini gerceklestirmektedir ve bu amacla insan yuzunun sag ve sol taraflarinin dogal olarak birbirlerine benzemesi ozelligini kullanmistir. Ilk asamada resim icerisinde insan yuzunun sag tarafina benzeyen kisimlarinin bulunmasi islemi daha onceden hazirlanan bir insan yuzu taslagi kullanilarak gerceklenmis ve bu islem resime farkli cozunurluklerde uygulanmistir. Metod resim icerisinde aranilan ozelliklerde bir kisim buldugunda ikinci asamaya gecmekte ve ikinci asamada bulunan kismin cevresinde yuz kisminin diger tarafinin olup olmadigini bulmaktadir. Gelistirilen yuz tanima sistemi, bu calisma icin olusturdugumuz veri tabanindan 100 kisinin resimlerinin bulundugu bir test veri tabani uzerinda test edilmistir. Geriye kalan 25 kisinin resimleri ise yapay sinir agini egitmek uzere kullanilmistir. Simulasyon sonuclari metodumuzun test seti uzerinde %81 oraninda bir dogru tanima basarisi gosterdigini ortaya koymustur","PeriodicalId":212034,"journal":{"name":"Erzincan University Journal of Science and Technology","volume":"80 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2015-06-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Erzincan University Journal of Science and Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18185/EUFBED.95389","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Bu yayinda gri seviyeli resimler icerisindeki farkli boyut ve konumlardaki insan yuzlerini bulan bir yuz bulma sisteminin tasarlanip gelistirilmesi anlatilmaktadir. Gelistirmis oldugumuz sistem bir kamera, bir bilgisayar, bir resim alma seti ve Matlab pragraminda yazilmis bir yuz bulma algoritmasindan olusmaktadir. Yuz bulma metodunun basarisini test edebilmek amaciyla icerisinde 125 farkli kisinin 125 resminin bulundugu bir insan yuzleri veri tabani gelistirmis oldugumuz resim alma seti kullanilarak olusturulmustur. Resim dosyalari icerisindeki insan yuzu kisimlarini bulmak icin cok katmanli bir yapay sinir agi programi gelistirilmistir. Yapay sinir aglari temelli bu yuz bulma programi iki asamali olarak yuz bulma islemini gerceklestirmektedir ve bu amacla insan yuzunun sag ve sol taraflarinin dogal olarak birbirlerine benzemesi ozelligini kullanmistir. Ilk asamada resim icerisinde insan yuzunun sag tarafina benzeyen kisimlarinin bulunmasi islemi daha onceden hazirlanan bir insan yuzu taslagi kullanilarak gerceklenmis ve bu islem resime farkli cozunurluklerde uygulanmistir. Metod resim icerisinde aranilan ozelliklerde bir kisim buldugunda ikinci asamaya gecmekte ve ikinci asamada bulunan kismin cevresinde yuz kisminin diger tarafinin olup olmadigini bulmaktadir. Gelistirilen yuz tanima sistemi, bu calisma icin olusturdugumuz veri tabanindan 100 kisinin resimlerinin bulundugu bir test veri tabani uzerinda test edilmistir. Geriye kalan 25 kisinin resimleri ise yapay sinir agini egitmek uzere kullanilmistir. Simulasyon sonuclari metodumuzun test seti uzerinde %81 oraninda bir dogru tanima basarisi gosterdigini ortaya koymustur
多层感知器网络在大型数据库人脸检测中的应用
本文介绍了人脸检测系统的设计和开发,该系统可在灰度图像中找到不同大小和位置的人脸。该系统由一个摄像头、一台计算机、一套图像采集装置和一个用 Matlab 编写的人脸检测算法组成。为了测试人脸检测方法是否成功,我们使用开发的图像检索集创建了一个人脸数据库,其中包含 125 幅不同人物的图像。我们开发了一个多层人工神经网络程序来查找图像文件中的人脸部分。这个基于神经网络的人脸检测程序分两个阶段进行人脸检测,并利用人脸左右两侧的自然相似性。在第一阶段,通过使用事先准备好的人脸草图来查找图像中与人脸右侧相似的人脸部分,这一过程适用于不同分辨率的图像。当该方法找到图像中具有所需特征的部分时,就会进入第二阶段,在第二阶段中,它会查找在找到的部分周围是否存在人脸的另一侧。开发的人脸识别系统在一个测试数据库上进行了测试,该数据库包含我们为本研究创建的数据库中 100 人的图像。其余 25 人的图像用于训练人工神经网络。模拟结果表明,我们的方法在测试集上取得了 81% 的正确识别成功率。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信