Görünüm Tabanlı Yüz Tanıma Yöntemleri Kullanılarak Cinsiyet Belirleme

Authors : Ersin ÖZTÜRK, Çetin KURNAZ

Pages : 111-120

Doi:10.31590/ejosat.819532

View : 21 | Download : 18

Publication Date : 2020-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Teknolojik gelişmeler ile birlikte yüz ve cinsiyet tanıma sistemleri günümüzün popüler çalışmalar konusu haline gelmiştir. İnsan bilgisayar etkileşiminin temel yaklaşımlarından biri olan cinsiyet sınıflandırması, akıllı bina uygulamalarından güvenlik soruşturmalarına kadar pek çok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, görünüm tabanlı cinsiyet sınıflandırma yöntemleri kullanılarak cinsiyet tespiti yapılmıştır. Görünüm tabanlı sistemlerde özellik çıkarmak için yerel ikili örüntü (LBP), Radon ve Gabor dönüşümleri kullanılmıştır. Ortaya çıkan veri matrislerindeki yüksek boyutları azaltmak için ise temel bileşen analizi (PCA) yöntemi tercih edilmiştir. Verileri sınıflandırmak için destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Veri tabanı olarak FERET veri tabanındaki kişilere ait ön yüz görünümleri kullanılmıştır. Veri tabanındaki resimlerin %70’i eğitim verisi olarak kullanıldığında %89; %90’ı eğitim verisi olarak kullanıldığında ise %96’lara varan doğruluk oranlarına ulaşılmıştır. Ayıca sonuçlardan Radon dönüşümünün mevcut cinsiyet belirleme yöntemlerine dahil edilmesinin sistem doğruluğunu artırdığı görülmüştür.
Keywords : Cinsiyet tanıma, Görünüm tabanlı yöntemler, LBP, PCA, SVM