Şekil ve Renk Analizi – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Şekil ve Renk Analizi

Şekil ve renk analizi modülüne giriş, yüz alanlarından başka nesneler içerebilir. Dolayısıyla, bu modülün işlevi, aday nesneler kümesinden gerçek yüz bölgelerini belirlemektir. Bunu başarmak için, seçim sürecinde şekil, renk, simetri ve konum gibi bir dizi beklenen yüz özelliği kullanılır.

Bulanık üyelik fonksiyonları, her özelliğin beklenen değerlerini ölçmek için oluşturulur. Bu nedenle, belirli bir üyelik fonksiyonunun değeri, incelenmekte olan nesnenin karşılık gelen özellikle uyumunun iyiliğine dair bir gösterge verir. Bireysel ilkellerden elde edilen ölçümler birleştirilerek her bir nesne için genel bir uyum iyiliği değeri elde edilebilir.

Segmentasyon ve yerelleştirme şemamızda, uygulama amaçlarımıza uygun bir dizi özellik kullanıyoruz. Yüz görüntüsü veritabanlarında (çalışanlar, modeller, vb.) veya görüntülü telefon tipi sekanslarda (haber yayınlarının, röportajların video arşivleri, vb.), sahne, görüntünün içinde yer alan (yani, tipik olarak değil) ağırlıklı olarak dik yüzlerden oluşur. görüntünün kenarları).

Bu nedenle, tanıma görevine yardımcı olmak için yüzün konumu, dikey eksene göre yönü ve en boy oranı gibi özelliklerden yararlanırız. Bu özellikler, göz, burun ve ağız gibi hesaplanması zor olabilen (yani bazı görüntülerde özellikler küçük veya kapalı olabilir) yüz özelliklerine dayalı ölçümlerin aksine basit ve hızlı bir şekilde belirlenebilir. 

Daha spesifik olarak, yüz yerelleştirme sistemimizde aşağıdaki dört ilkeyi göz önünde bulunduruyoruz:

1. Farklı cilt tipi kategorilerinin ortalama renk tonu değerinden sapma. Farklı cilt tipleri için ortalama renk tonu değeri insanlar arasında farklılık gösterir ve kişinin ırkına, cinsiyetine ve yaşına bağlıdır. Bununla birlikte, farklı cilt tiplerinin ortalama tonu, tanımlanan daha geniş olandan daha sınırlı bir aralıkta yer alır. Bir nesnenin beklenen ton değerinin bu sınırlı aralıktan sapması, bize onun ten rengi renklerine benzerliğinin bir göstergesidir.

2. Yüz en boy oranı. İnsan yüzünün geometrisi ve şekli göz önüne alındığında, yüksekliğin genişliğe oranının belirli bir aralıkta olmasını beklemek mantıklıdır. Parçalara ayrılmış bir nesnenin boyutları, insan yüzünün yaygın olarak kabul edilen boyutlarına uyuyorsa, yüz alanı olarak sınıflandırılabilir.

3. Dikey yönlendirme. Bir sahnedeki bir nesnenin konumu, büyük ölçüde kameranın ve yakalama cihazlarının görüş açısına bağlıdır. Amaçlanan uygulamalar için, görüntü düzleminde başın yalnızca makul dönüşlerine izin verildiği varsayılır. Bu, yüz simetri ekseninin dikey yönden küçük bir sapmasına karşılık gelir.

4. Yüz bölgesinin görüntü düzlemindeki göreli konumu. Yukarıdakine benzer bir mantıkla, yüzün görüntünün kenarlarında değil, görüntünün merkezi bir penceresi içinde olması muhtemeldir.

Bulanık Üyelik Fonksiyonları

Bir dizi üyelik fonksiyonu modeli oluşturulabilir ve ampirik olarak değerlendirilebilir. Genel şemanın karmaşıklığını minimumda tutmak için burada her ilkel için bir yamuk fonksiyon modeli kullanılır. Bu tür üyelik fonksiyonu, yalnızca sınırlı bir giriş değerleri aralığında maksimum değere ulaşır.

Seçilen parametre değerlerine bağlı olarak simetrik veya asimetrik trapez şekiller elde edilebilir. Üyelik işlevi, her iki uç değer de dahil olmak üzere [0, 1] aralığındaki herhangi bir değeri alabilir. Yukarıdaki fonksiyonda 0 değeri, olayın imkansız olduğunu gösterir.

Aksine, maksimum üyelik değeri olan 1 tam kesinliği temsil eder. Ara değerler değişken belirsizlik derecelerini ölçmek için kullanılır. Dört üyelik fonksiyonu için tahminler, yüz görüntüleri ve dizilerinden oluşan bir veri tabanından her ilkelin fiziksel ölçümlerinin toplanmasıyla elde edilir.

Yüz bölgesinin ton özellikleri (farklı cilt tipi kategorileri için) ilk üyelik fonksiyonunu oluşturmak için kullanıldı. Bu işlev, ayrık söylem evreni [−20◦, 50◦] (yani, -20◦ = 340◦) kullanılarak oluşturulmuştur.

Görüntü veritabanında gözlemlenen ortalama renk tonunun alt sınırı yaklaşık 8◦ (Afrika-Amerikan dağılımı), üst sınır ortalama değeri ise 30◦ (Asya dağılımı) civarındadır.

Bu değerler kullanılarak, ortalama ton değeri bu sınırlar içinde kalan bir nesnenin 1 olasılıkla ten rengi olarak kabul edildiği bir aralık oluşturulur. Böylece birinci ilkel ile ilişkili üyelik fonksiyonu aşağıdaki gibi tanımlanır.

Çok çeşitli yüz görüntüleri ile yapılan deneyler, bizi insan yüzünün en boy oranının (yükseklik/genişlik) yaklaşık 1,5 nominal değere sahip olduğu sonucuna götürdü. Bu bulgu, açık literatürde bildirilen önceki sonuçları doğrulamaktadır.

4 renk kişilik Testi
4 renk kişilik analizi
4 renk kişilik testi pdf
Kişisel renk analizi
Renklere göre karakter analizi Testi
Renklere göre kişilik analizi
Mevsimsel renk analizi testi
Psikolojik renk Testi

Ancak bazı görsellerde yüz bölgesine benzer cilt tonu özelliklerine sahip boyun bölgesini de dahil etmemiz gerekiyor. Bunun en-boy oranını biraz artırma etkisi vardır. Bu bilgiyi veritabanımızdan gözlemlenen en-boy oranlarıyla birlikte kullanarak, bu ikinci ilkel için yamuk fonksiyonunun parametrelerini ayarlayabiliriz.

Görüntüdeki yüzün dikey yönelimi, şekil tanıma sistemimizde kullanılan üçüncü ilkedir. Daha önce bahsedildiği gibi, yüz bölgesinin oryantasyonu (yani, yüz simetri ekseninin dikey eksenden sapması), dikkate alınan uygulama türlerinden dolayı dikeye doğru hizalanma olasılığı daha yüksektir.

Veritabanımızda da gözlemlenen geçerli baş dönüşleri için 30◦ gibi makul bir eşik seçimi yapılabilir. Böylece, oryantasyon açısı bu eşikten küçükse, 1 üyelik değeri döndürülür. Bu ilkel için üyelik fonksiyonu aşağıdaki gibi tanımlanır.

Bilgi tabanlı sistemimizde kullanılan son ilkel, yüzün görüntüdeki göreli konumunu ifade eder. Ele alınan uygulamaların doğası gereği, görüntülerin kenarlarına ve köşelerine daha yakın görünen nesnelere daha küçük bir ağırlık vermek istiyoruz. Bu amaçla iki üyelik fonksiyonu oluşturuyoruz.

İlki, parçalanmış nesnenin x eksenine göre konumu için bir güven değeri döndürür. Benzer şekilde, ikincisi, nesnenin y eksenine göre konumu hakkındaki bilgimizi ölçer. Bir aday nesnenin x veya y eksenine göre konumu için aşağıdaki üyelik fonksiyonu tanımlanmıştır.

x ekseni için üyelik fonksiyonu, d = Dx kabul edilerek belirlenir; burada Dx, görüntünün yatay boyutlarını (yani, x yönünde) temsil eder. Benzer şekilde, y ekseni üyelik fonksiyonu, d = Dy kabul edilerek bulunur; burada Dy, görüntünün dikey boyutlarını (yani, y yönünde) temsil eder.

Yukarıda ifade edilen bireysel üyelik fonksiyonları, genel bir karar oluşturmak için uygun şekilde birleştirilmelidir. Bu amaçla, filtrede kullanılan genel işlevi oluşturmak için kullanılan bulanık toplayıcılardan yararlanıyoruz.

Özellikle, aşağıdaki gibi ağırlıklı bir çarpım biçimini alan telafi edici operatör (yani genel bulanık üyelik fonksiyonu), birleştirici ve ayrık davranış için iyi bir uzlaşma sağladığı için seçilmiştir. Tanımlanan toplama operatörü, tasarlanan ilkellere dayalı olarak nihai kararı oluşturmak için kullanılır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör