Bilişsel ve sayısal yönleriyle yüzlerden cinsiyet belirleme

The aim of this work is to propose a computationally feasible and cognitively plausible model for face processing, and to develop a system for gender estima tion from face images. For this purpose, we propose a general face processing model that encapsulates all face-specific tasks. The model is inspired by the find ings from cognitive studies. We implement the core of the whole model which uses Principal Component Analysis (PCA) procedure and develop a classifier for gender estimation. As classifier, we implement a Multi Layer Perceptron (MLP). MLP is further pruned for observing the minimal input set necessary for the mtask. By our priming approach we end up with a robust and efficient classifier. We confirm the importance of higher-eigenvalued eigenvectors and also show that only a small subset of them are sufficient for gender estimation. We test our ap proach in two different face databases, one of which is the largest face database publicly available today and widely used in recent studies. Until this study, PCA approach for gender estimation has not been tested on a large database such as this one.Bu çalışma, bilişsel olarak tutarlı ve sayısal yöntemlerle gerçeklenebilecek bir yüz işleme modeli önermeyi ve bu model çerçevesinde yüz görüntülerinden cinsiyet tahmini yapabilen bir sistem geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu amaç çerçevesinde, yüz algısı ile ilgili tüm yetenekleri içeren bir model öneriyoruz. Modelimiz bi lişsel çalışmalarda elde edilen bulgulardan esinlenilerek tasarlanmıştır. Temel Bileşen Analizi (TBA) yöntemi kullanarak modelin nüvesini oluşturuyoruz ve cinsiyet tahmini için kullanılan sınırlandırıcıyı geliştiriyoruz. Sınırlandırıcı olarak Çok Katmanlı Perseptron (ÇKP) kullanıyoruz. ÇKP daha sonra budanarak kul-lanılabilecek temel girdi kümesi inceleniyor. Budama yöntemimiz yardımıyla, daha az sayıda girdi kullanan, gürbüz ve becerikli bir sınırlandırıcı elde ediliyor. Böylelikle, TBA ünitesi tarafından üretilen girdi kümesinin az elemanlı bir alt kümesini kullanmanın cinsiyet tahmini için yeterli olduğunu gösteriyoruz. Deney lerimizi, iki ayrı yüz veritabanında test ediyoruz. Bunlardan birisi, günümüzdeki en geniş yüz veritabanıdır ve cinsiyet tahmini için TBA yaklaşımı bu veritabanı üzerinde daha önceden başka araştırmalarda hiç denenmemiştir