Buradasınız

Anasayfa » Content

LBP Yardımıyl a Görüntüdeki Kişinin Yasının Bulunması (Seri B)

Journal Name:

  • Çankaya University Journal of Science and Engineering

Publication Year:

  • 2011

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
Age estimation from facial images and facial age progression is crucial in security systems design. In this study local binary pattern (LBP) histograms are used to classify the age from facial images. The LBP operator is an effective texture descriptor and used in the fields of texture classification, segmentation, face detection, face recognition and gender estimation. The local binary patterns (LBP) are fundamental properties of local image texture and the occurrence histogram of these patterns is an effective texture feature for face description. In the study the faces are divided into small regions from which the LBP histograms are extracted and concatenated into a feature vector to be used as an efficient face descriptor. For every new face presented to the system, spatial LBP histograms are produced and used to classify the image into one of the age classes. In the classification phase we use minimum distance, nearest neighbor and k-nearest neighbor classifiers. The distances between the samples are calculated with Euclidean, normalized Euclidean, chi-square and weighted chi-square distances. The experimental results have shown that system performance is %89 for age estimation.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Yüz görüntüsünden yasın dogru şekilde tahmin edilmesi ve daha sonra kişinin geçmiş ve gelecekteki görüntülerinin üretilmesi, güvenlik sistemlerinin tasarımında büyük önem tasımaktadır. Bu çalısmada yüz görüntüsünden yasın sınıflandırılmasında yerel ikili ürüntü (local binary pattern-LBP) histogramlarından faydalanılmaktadır. LBP operatörü performansı yüksek bir doku tanımlayıcısı olup doku sınıflandırma, segmentasyon, yüz tespiti, kisi tanıma ve cinsiyet tahmini gibi alanlarda kullanılmaktadır. Görüntu üzerindeki duüzguün yerel ikili üoruüntuüler, yerel güoruüntuü dokusunun üonemli üozelliklerindendir. Bunların meydana gelme sıklıgını veren histogram ise güçlü bir doku üzniteliğidir. (Çalısmada yuz görüntüsü kucük bölgelere ayrılmıstır. Her bir bülge için üretilen düzgün LBP histogram-larının birlestirilmesiyle, yüz icin verimli bir vektörel gösterim sekli olusturulmustur. Sisteme sunulan her yeni yüz icin bülgesel LBP histogramı üretilmekte ve yas sınıflarına ait LBP histogramlarıyla karsılastırılarak sınıflandırılmaktadır. Sınıflandırmada minimum uzaklık (minimum distance), en yakın komsuluk (nearest neighbor) ve k-en yakın komsuluk (k-nearest neighbor) yüntemleri uygulanmıstır. (Örnekler arasındaki uzaklıkların hesaplanmasında ise Oklid, normalize edilmis Oklid uzaklıkları ile agırlıklı toplam (chi-square) istatistigi kullanılmıstır. Elde edilen sonuclara göre sistem yasın belirlenmesinde %89 oranında baçsarılıdır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-lbp-yardimiyl-goruntudeki-kisinin-yasinin-bulunmasi-seri-b.pdf
  • 1
27-41
  • Turkish

REFERENCES

References: 

[1] A. Lanitis, C. J. Taylor and T. F. Cootes, Toward automatic simulation of aging effects on face images, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 24 (2002), 442-455. [2] A. F. Valinskiy, Kriminoloji, Yur nauki, Russia 1999.
[3] J. Hayashi, M. Yasumoto, H. Ito and H. Koshimizu, Age and gender estimation based on wrinkle texture and color of facial images, Proceedings of the 16th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'02) 1 (2002), 405-408.
[4] Y. H. Kwon and N. da Vitoria Lobo, Age classification from facial images, Computer Vision and Image Understanding 74 (1999), 1-21.
[5] S. Mukaida and H. Ando, Extraction and manipulation of wrinkles and spots for facial im¬age synthesis, Proceedings of the 6th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FGR'04) (2004), 749-754.
[6] C. Choi, Age change for predicting future faces, 1999 IEEE International Fuzzy Systems Conference (FUZZ-IEEE'99) Proceedings 3 (1999), 1603-1608.
ÇUJSE
8
(2011), No. 1
41
[7] R. Iga, K. Izumi, H. Hayashi, G. Fukano and T. Ohtani, A gender and age estimation system from face images, SICE Annual Conference in Fukui, Fukui University, Japan 1 (2003), 756¬761.
[8] T. Kawano, K. Kato and K. Yamamoto, An analysis of the gender and age differentiation using facial parts, 2005 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics 4
(2005), 3432-3436.
[9] N. Ramanathan and R. Chellappa, Face verification across age progression, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2005) 2 (2005),
462-469.
[10] T. Ahonen, A. Hadid and M. Pietiküainen, Face recognition with local binary patterns, ECCV
2004, LNCS 3021 (2004), 469-481. [11] A. Hadid, M. Pietikainen and T. Ahonen, A discriminative feature space for detecting and
recognizing faces, 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR 04) 2 (2004), 797-804.
[12] H-C Lian and B-L Lu, Multi-view gender classification using local binary patterns and support
vector machines, ISNN (2)'06, LNCS 3972 (2006), 202-209. [13] L. He, C. Zou, L. Zhao and D. Hu, An enhanced LBP feature based on facial expression
recognition, Proceedings of the 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual
Conference (2006), 3300-3303. [14] J. M. Parramon, Baş ve Portre CCizme Sanatı, Remzi Kitabevi, Istanbul 2000. [15] T. Ojala, M. Pietikainen and T. Maenpüa, Multiresolution gray-scale and rotation invariant
texture classification with local binary patterns, IEEE Transactions on Pattern Analysis and
Machine Intelligence 24 (2002), 971-987. [16] V. V. Nabiyev, Algoritmalar, Teoriden Uygulamalara, Seçckin Yayıncılık, Ankara 2009. [17] P. J. Phillips, H. Wechsler, J. Huang and P. Rauss, The FERET database and evaluation
procedure for face-recognition algorithms, Image and Vision Computing 16 (1998), 295-306. [18] P. J. Phillips, H. Moon, S.A. Rizvi and P. J. Rauss, The FERET evaluation methodology for
face-recognition algorithms, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
22 (2000), 1090-1104.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com