Yüz tanıma uygulamalarında özyüzler ve yapay sinir ağlarının karşılaştırılması

Bu tez çalışması ile yüz tanımanın iki temel metodu görünüm ve öznitelik tabanlı yöntemlerin modellenerek karşılaştırılması ve iki metodun yüz tanıma sistemlerinde farklı alternatifler oluşturacak şekilde modellenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla görünüm tabanlı yöntem için özyüzler ve öznitelik tabanlı yöntem için ise yapay sinir ağları kullanılmıştır. Özyüzler ve yapay sinir ağları için farklı veri tabanları kullanılarak sistemler eğitilmiş ve test verileri ile ağların sonuçları karşılaştırılmıştır. Farklı durumlardaki tanıma performansları ve yüz tanıma probleminin zorlukları karşısındaki başarımları değerlendirilmiştir. İki sistemin farklı durumlar için birbirinin alternatifi olabileceği belirlenmiştir.

This thesis view of two basic methods of face recognition and comparison with the operation of the feature-based methods and modeled in face recognition systems two methods are intended to be designed so as to generate different alternatives. For this purpose, eigenfaces for the view-based method and artificial neural Networks for the feature-based method are used. The systems were trained using different data bases for eigenfaces and artificial neural networks, and the results of the test data and Networks were compared. The recognition performances in different situations and their performance against the difficulties of the face recognition problem have been evaluated. It has been determined that the two systems may be alternatives for different situations.