Karaaba, Mahir Faik

English

Om menselijke gebruikers te ondersteunen bij dagelijkse taken,moeten computers op de hoogte zijn van de aanwezigheid enidentiteit van mensen. Tegenwoordig is het heel makkelijk ombeeldinformatie te verkrijgen door middel van bijvoorbeeld smartphones. Daarom worden KI-gebaseerde algoritmen voorgezichtsdetectie en gezichtsherkenning steeds belangrijker.Gezichtsherkenning is een zeer eenvoudige en handige techniekvergeleken met andere biometrische methoden zoals vingerafdruk-of irisherkenning. Echter, deze techniek is niet erg robuustvergeleken met menselijke prestaties en minder betrouwbaar danalternatieve biometrische methoden.Dit komt doordat er veel variaties in foto's en video voorkomen(bijvoorbeeld verlichting, pose), die uitdagende problemen vooreen gezichtsherkenningsalgoritme creëren. In dit proefschrifthebben we ons vooral gericht op drie van deze uitdagingen. Deeerste twee zijn de lokalisatie en de uitlijning indraairichting van gezichten, die preprocessing stappen zijnvoordat de herkenning plaatsvindt. De derde stap isgezichtsidentificatie zelf, op basis van zeer weinigtrainingsdata. Voor de lokalisatie ontwikkelden we eenoogdetector, die oogcentra lokaliseert op basis van eengedetecteerd gezicht. Rotatie-uitlijning wordt gedaan met behulpvan de hoeken van deze oogcentra. We stellen twee nieuwe methoden voor om om te gaan met weinig leervoorbeelden. De experimenten leiden tot twee belangrijke conclusies: ten eerste kan een grote generiekedataset helpen om de prestaties van herkenning aanzienlijk teverbeteren voor nieuwe gezichten. Ten tweede, als het aantalfoto's beperkt is, dan helpt het gebruik van vele patches om de identificatienauwkeurigheid te vergoten.Samenvattend, hoewel ons onderzoek bijdraagt aan het oplossenvan gezichtsidentificatie wanneer slechts een kleine datasetbeschikbaar is, is verder onderzoek noodzakelijk om robuustereresultaten te verkrijgen.In order to support human users with daily tasks, computers need tobe aware of human presence and identity. Today, it is very easy toobtain visual information using, e.g. smart phones. Therefore, AIbased algorithms for face detection and recognition are becomingincreasingly relevant. Face recognition is a very easy and convenienttechnique compared to other biometrics methods like finger print oriris recognition. It does, however, still not perform very robustwhen compared to humans and is less reliable than alternativebiometrics methods. This is due to many variations existing in photographs and videos (e.g. illumination, pose), which create challenging problems for a facerecognition algorithm. We focused mainly on three challenges in thisthesis. The first two are localization and rotational alignment of thefaces, which are preprocessing steps before the recognition. The thirdstep is face identification itself, based on very little training data.For localization, we developed an eye detector localizing eye centersafter face detection. Rotational alignment is done using the anglesfrom these eye centers. For the single and small sample problems, weproposed two novel methods to handle the insufficient amount of data.The experiments lead to two important conclusions: First, a big genericdataset can help to improve recognition performance significantly forthe new target faces. Second, if the number of photographs is limited,then smart sampling of many patches helps improving identificationaccuracy.Summarizing, although our research contributes to solving faceidentification in small sample conditions, further research isnecessary to obtain more robust results

Dissertations of the University of Groningen

Face recognition in low-resolution images under small sample conditions with face-part detection and alignment

https://pure.rug.nl/ws/files/35651802/Complete_thesis.pdf

Face recognition in low-resolution images under small sample conditions with face-part detection and alignment

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Dissertations of the University of Groningen