Özet:
Biyometrik sistemler, bir bireyin benzersiz fiziksel veya davranışsal özelliklerini
ölçmeyi ve analiz etmeyi amaçlamaktadır. Biyometrik sistemlerin temel özelliği,
kendine özgü özelliklere sahip vücut yapılarının kullanılmasıdır. Literatürde fizyolojik
özellikleri (parmak izi, iris, avuç içi izi, yüz vb.) kullanan biyometrik sistemler
ile davranışsal özellikleri (imza, yürüme, konuşma kalıpları, yüz dinamikleri vb.)
kullanan sistemler bulunmaktadır. Son zamanlarda yüz biyometrisi, genellikle
kullanıcının işbirliğini gerektirmeyen ve kişisel özel alanı ihlal etmeden elde
edilebildiği için en çok tercih edilen biyometrik verilerden biri olmuştur.
Son zamanlarda derin öğrenme tabanlı yüz tanıma yöntemleri, büyük veri
tabanlarında dikkate değer tanıma başarımları elde etse de, performanslarının
olumsuz koşullar altında (örn. şiddetli aydınlatma ve kontrast değişimleri; bulanıklık
ve gürültü) düştüğü görülmüştür. Bu koşullar altında, yüz dinamikleri gibi yumuşak
biyometrik özniteliklerin, görünüm temelli özniteliklerle birlikte kullanılması halinde
performansı artırması beklenmektedir. Bu tezde, gülümseme ifadesi sırasında derin
evrişimli sinir ağlarından çıkarılan görünüme dayalı özniteliklerin yanı sıra, yüzün
nirengi noktalarının konumlarından çıkarılan istatistiksel yüz dinamiklerini kullanan
yeni bir hibrit yüz tanıma sistemi önerilmektedir. Farklı parametrelere sahip önemli
görüntü bozulmaları altında, literatürdeki en başarılı yöntemler arasında yer alan,
önceden eğitilmiş üç farklı derin evrişimli sinir ağlarının (VGG-Face, VGG-Face 2 ve
ArcFace) performansları değerlendirilmiştir. Deneysel çalışmaların sonuçları, yalnızca
DESA tabanlı nitelikleri kullanan yüz tanıma performansının olumsuz koşullar
altında önemli ölçüde düşmesine rağmen, yüz dinamikleri özniteliklerinin, derin
evrişimli sinir ağı tabanlı özeliklerle birlikte kullanılmasının performans kaybını telafi
edebileceğini ve doğruluğu önemli ölçüde artırabileceğini göstermektedir. Önerilen
sistem, çok çeşitli aydınlatma varyasyonlarına sahip, bulanık ve gürültülü görüntüler
içerebilen yüz tanıma problemlerinde ve yüz tanıma yanıltma ataklarına karşı faydalı
olabilecektir.
