How to cite: Aydın Y, Akar F. Using local features in face recognition systems. Akıllı Sistemler ve Uygulamaları Dergisi (Journal of Intelligent Systems with Applications) 2018; 1(2): 131-134.
Full Text: PDF, in Turkish.
Total number of downloads: 877
Title: Using Local Features in Face Recognition Systems
Abstract: Among the many applications in the field of computer vision, face recognition systems; is a subject that has been studied extensively and has been working for a long time. In general, the success of facial recognition systems, which consist of feature extraction and classifier steps, depends not only on the classifier but also on the features used. In a face recognition system, the feature selection is to obtain distinctive features for recognition of different facial images of interest. For this purpose, SIFT, SURF and SIFT + SURF features, which are unchanging features to scaling and affine transformations, are used in this study. In addition, to be able to compare with these local features, the HOG feature which is a global feature, also has been added to the study. Classification was performed using support vector machine. Experimental results show that local features are more successful than the global feature HOG.
Keywords: Local features; SIFT; SURF; SIFT+SURF; face recognition systems
Başlık: Yüz Tanıma Sistemlerinde Yerel Özniteliklerin Kullanılması
Özet: Bilgisayarla görme alanındaki birçok uygulama arasında, yüz tanıma sistemleri; üzerinde yoğun çalışmalar yapılan ve uzun zamandır çalışılan bir konudur. Genel olarak öznitelik çıkarımı ve sınıflandırıcı adımlarından oluşan yüz tanıma sistemlerinin başarısı sadece sınıflandırıcıya değil aynı zamanda kullanılan özniteliklere de bağlıdır. Yüz tanıma sisteminde öznitelik seçiminin amacı farklı yüz görüntülerinin tanınması için ayırt edici özniteliklerin elde edilmesidir. Bu amaç doğrultusunda bu çalışmada ölçeklemeye ve afin dönüşümlere karşı değişmeyen öznitelikler olan SIFT, SURF ve SIFT+SURF özniteliği kullanılmıştır. Ayrıca bu yerel özniteliklerle ile kıyaslama yapılabilmesi için global bir öznitelik olan HOG özniteliği de çalışmaya eklenmiştir. Sınıflandırma destek vektör makinesi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar yerel özniteliklerin global öznitelik olan HOG özniteliğine kıyasla daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Anahtar kelimeler: Yerel öznitelikler; SIFT; SURF; SIFT+SURF; yüz tanıma sistemleri