Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
200089		Three dimensional face recognition / Üç boyutlu yüz tanıma Yazar:BERK GÖKBERK Danışman: PROF.DR. LALE AKARUN Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2006 146 s.
Bu tezde, uş boyutlu (3B) bir yüz tanıma sistemi geliştirilmiştir. Onerilen tanıma sistemi 1) şakıştırma, 2) betimleme, 3) üznitelik şıkarma, ve 4) karar tümleştirme kısımlarından oluşmaktadır. Yaptığımız şalışmada bu kısımların herbiri incelenmiş, ve bu alt problemler işin yeni şüzümler sunulmuştur. Onerilen yüntemlerin her biri standart algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. 3B yüzlerin karşılaştırılması ve benzerlik derecelerinin bulunması işin kayıtlama safhası ünemli bir yere sahiptir. Yaptığımız calışmada, yüzlerin ortalama bir yüz modeli kullanılarak şakıştırılması ünerilmiştir. Ortalama yüz modelinin kullanımı şakıştırma safhasının zamansal karmaşıklığını oldukşa azaltmaktadır. Hareketli bir yapıya sahip yüz yüzeylerinin şakıştırılması işin katı ve katı olmayan varsayımlara sahip iki farklı şakıştırma yüntemi ünerilmiştir. Yaptığımız tanıma ve doğrulama deneylerinde katı yüzey varsayımına dayalı Düngülü Yakın Nokta (DYN) yünteminin daha iyi sonuş verdiği gürülmüştür. Yüzlerin betimlenmesi işin nokta kümeleri, yüzey kıvrımları, ve derinlik imgeleri gibi şeşitli yüntemler denenmiştir.Her betimleme yüntemiyle uyumlu farklı üznitelik şıkarımları yapılmıştır.o o c sve FRGC yüz kütüphanerinde yapmış olduğumuz deneylerde, yüzey normallerinin veu uu s g ukıvrım doğrultularının daha iyi tanıma başarımına sahip oldukları güsterilmiştir. Tezdeg s o sayrıca, birden fazla tanıma algoritmasının kullanıldığı durumlarda, bu tanıyıcılarıngkarar seviyesinde birleştirilmesinin yararlı olduğu güsterilmiştir. Standart tümleştirmes go s u salgoritmalarına ek olarak, güvenilirliğe dayalı ve iki-seviyeli tümleştirme yüntemleriu g u s oügünerilmiştir. Oğrenme kümesinin az olduğu durumlarda güvenilirlik tabanlı yüntemin,o s u g u odiğer durumda ise iki-seviyeli tümleştirme yünteminin diğer yüntemlerden iyi tanımag u s o g obaşarımı güsterdiği güsterilmiştir. Tezde son olarak, yüzlerin yerel bülgelere ayrılaraks o go s u obetimlenmesi ile ilgili şalışmalar yapılmıştır. Yerel betimleme yüntemlerinin hem üznitelikcs s o oboyutlarında azalmayı sağladığı hem de yüz yüzeylerindeki yerel değişimlere karşı dahag g uu gs sdayanıklı olduğu ve büylece tanıma başarımını arttırdıkları güsterilmiştir.g o s o s
In this thesis, we attack the problem of identifying humans from their three di-mensional facial characteristics. For this purpose, a complete 3D face recognition sys-tem is developed. We divide the whole system into sub-processes. These sub-processescan be categorized as follows: 1) registration, 2) representation of faces, 3) extractionof discriminative features, and 4) fusion of matchers. For each module, we evaluate thestate-of-the art methods, and also propose novel ones. For the registration task, wepropose to use a generic face model which speeds up the correspondence establishmentprocess. We compare the benefits of rigid and non-rigid registration schemes using ageneric face model. In terms of face representation schemes, we implement a diverserange of approaches such as point clouds, curvature-based descriptors, and range im-ages. In relation to these, various feature extraction methods are used to determine thediscriminative facial features. We also propose to use local region-based representationschemes which may be advantageous in terms of both dimensionality reduction and fordetermining invariant regions under several facial variations. Finally, with the realiza-tion of diverse 3D face experts, we perform an in-depth analysis of decision-level fusionalgorithms. In addition to the evaluation of baseline fusion methods, we propose to usetwo novel fusion schemes where the first one employs a confidence-aided combinationapproach, and the second one implements a two-level serial integration method. Recog-nition simulations performed on the 3DRMA and the FRGC databases show that: 1)generic face template-based rigid registration of faces is better than the non-rigid vari-ant, 2) principal curvature directions and surface normals have better discriminativepower, 3) representing faces using local patch descriptors can both reduce the featuredimensionality and improve the identification rate, and 4) confidence-assisted fusionrules and serial two-stage fusion schemes have a potential to improve the accuracywhen compared to other decision-level fusion rules.