Özet:
İnsan yüzü görüntüleri üzerinde duygu analizi, yaş analizi gibi işlemlerin yapılabilmesi, bir ya da daha fazla sayıda görüntüden otomatik olarak 3B yüz modelinin elde edilebilmesi, insan yüzü üzerine geliştirilmiş artırılmış gerçeklik uygulamaları, yüz ilinti noktalarının otomatik olarak bulunmasını gerektirmektedir. Sunulan çalışmada, standartlaştırılmış koşullar altında, farklı açı ve mesafelerden alınmış insan yüzü görüntülerinden yüzü yakalayan, ilinti bölgelerini ve noktalarını bularak analiz eden ve tanımlayan hibrid bir algoritma ve yazılım geliştirilmiştir. Test amaçlı olarak kullanılan veriler, Inspeck Mega Capturor II 3B yapısal-ışıklı 3B sayısallaştırıcı cihaz ile 1600x1200 çözünürlüğünde sabit 1000W?lık halojen lamba altında alınan yüz görüntülerinden oluşan bir yüz veritabanından elde edilmiştir. Yüzün belirli bölümlerinin gözlük gibi başka nesneler tarafından kapatılmış olması, ten rengi analizi sırasında ön işlem gerektirecek sakal, bıyık gibi unsurlar, farklı duygu durumları, jest ve mimiklere göre alınmış görüntüler çalışma kapsamı dışında bırakılmıştır. Sunulan çalışma, her adımda arama alanları daraltılarak yüz yakalama, yüz ilini bölgeleri belirleme ve yüz ilinti noktaları belirleme olmak üzere üç ardışık aşamadan oluşmaktadır. 24 kadın 11 erkek toplam 35 kişiye ait, ortalama 1100*1400 piksel boyutlarında, 360 farklı test görüntüsü üzerinde yapılan testler sonucunda yüz yakalamada %100, yüz ilinti noktası belirlemede ortalama 2,04086 piksel doğruluk, üç boyutlu nokta üretiminde 1,83971 xvii doğruluk elde edilmiştir. Akıllı ilinti bölgeleri ve ilinti noktalarının kullanımıyla eşlenik görüntülerin kolayca eşleştirilmesi sağlanmıştır. Stereo görüntülerin eşleştirilmesinin ardından ışın demetleri ile dengeleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Dengelenmiş yeni noktalar üzerinde epipolar geometri kuralları uygulanarak, 3B yeniden oluşturma algoritmaları çalıştırılarak 3B yüz nokta bulutu elde edilmiştir. Elde edilen veriler kullanılarak yüz görüntüleri ile bir artırılmış gerçeklik uygulaması geliştirilmiş ve yüz veritabanında yer alan yüz görüntülerinin uygulama tarafından tanınması, ilinti bölgesi ve noktalarının oluşturulması, otomatik işaretçiler oluşturularak görüntüler üzerinde iki ve 3B sanal nesneler oluşturularak gerçek görüntülerin sanal nesneler ile zenginleştirilmesi sağlanmıştır.
