FaceTag
< Projeler Sayfası
Proje Adı
Kamera Açısından Bağımsız Kişi Tanıma
Şirket Adı
Havelsan A.Ş.
Şirket Mentoru
Yusuf Oğuzhan Artan
Akademik Mentor
Prof. Dr. Yusuf Ziya İder
Asistan
Toygun Başaklar
Takım Üyeleri
Kaan Dengizek, Hatice Selcen Dumlu, Burcu Ekinci, Kardelen Koçak, Samed Özel
Özet
Kişi tanıma üzerine gelişmekte olan sistemler, daha güvenilir ve düşük hata payına sahip sonuçların elde edilebilmesiyle beraber teknolojinin gelecek vaat eden önemli unsurlarından biri olmuştur. Mevcut yüz tanıma sistemleri yüzün tam karşıdan çekilmiş görüntülerinden kişi tanıma yapabiliyorken, bireyin açılı çekilmiş görüntüleri ile yüz tanıma sistemleri için çalışmalar yürütülmektedir; fakat var olan ürünler açılı yüz görüntülerinde yüksek verime ulaşmada yetersiz kalmaktadır. Bu bağlamda, projemizin temel hedefi yükseğe yerleştirilen kamerayla açılı çekilmiş video görüntülerinde yer alan kişileri, veri tabanını tarayarak tanımayı gerçekleştirebilen bir ürün geliştirmektir. Proje çıktısının, hâlihazırda bu teknolojiyi üretmeyen Türkiye’nin önde gelen savunma sanayi şirketlerinden HAVELSAN’ın ileride yüz tanıma sistemli geliştireceği projeler için bir taban oluşturması öngörülmektedir. Aynı zamanda, bu ürünün HAVELSAN tarafından çeşitli alanlarda da kullanılması planlanmaktadır. Proje algoritması C++ ortamında geliştirilmekte olup, sırasıyla yüz belirleme, normalizasyon, yüz takibi ve yüz tanıma adımlarından oluşmaktadır. Öncelikle, tepeden çekilen video görüntülerinde (Full HD ve saniyede 15 kare) insan yüzleri belirlenmekte ve çerçeve içine alınmaktadır, ardından yüz açısı ve ışık koşullarının normalize edilmesinden sonra yüz takip edilmekte ve son olarak veri tabanında yer alan kişilerin yüzleriyle karşılaştırılarak kişinin tanınması gerçekleşmektedir. Video içinde olan her bir yüzün veri tabanında en çok benzerlik gösterdiği yüzler ile eşleşmesi yüz takibi boyunca yapılmakta ve bu eşleşmelerin birikmiş bilgisi sistemde tutularak, birey veri tabanındaki kişilerden en yüksek istatistiğe sahip olduğu kişi bilgisiyle eşleştirilmektedir. Bu proje, yüz tanıma sistemlerinin yüzün farklı açılardan çekilmiş görüntülerinde tanıma ve eşleştirme konusundaki gereksinimleri göz önünde bulundurularak geliştirilmiş ve Akıllı Şehir sistemlerinde özellikle güvenlik konusunda çözüm yaratmayı amaçlamaktadır.
Abstract
Along with the developments in face recognition technology, as more reliable results which have higher matching rate are obtained, face recognition systems have been one of the most promising elements of technology. The existing face recognition systems have achieved recognition with the frontal pictures of the individual, however as the performance rate isn’t high enough yet in pose tolerant face recognition, the studies are focused on this area. In this sense, our project mainly aims to design a product which can perform pose tolerant face recognition from the videos shot with a camera which is located to view the place from the top. This product is developed for the defense industry company, HAVELSAN, which doesn’t produce this technology at the time, but purchase it from the subcompanies and this product is going to be a base for their future projects in this field. The algorithm is developed in C++ environment following the steps of face detection, face normalization, face tracking, and identification respectively. From the videos obtained from high altitude positioned IP Camera with full HD resolution and 15 fps shooting rate, face detection is performed first and rectangular frame is drawn around the face. Afterwards, in order to minimize the effect of illumination and facial rotation in x and y axis on the performance of face recognition, face normalization is performed and then face is tracked. In the last step, face recognition is accomplished by the comparison of the face with the samples in our dataset. During face tracking, every face within the video frame is matched to the one in the dataset with the highest matching rate and the accumulated knowledge of these matchings are kept in the system and the individual is lastly matched with the person in the dataset which has the highest statistics in the accumulation of the matching knowledge. Development of the described product will bring pose tolerant face recognition solution from high places in current technology and it will expand usage of face recognitions solutions in smart city systems.