Özet:
Bilim ve teknolojideki gelişmeler kimlik doğrulama ve tanımlama işlemlerinin hızlı, etkin ve otomatik gerçekleştirilmesini mümkün kılmaktadır. Bireyleri, diğerlerinden ayıran biyometrik özelliklerden birisi ise yüz verileridir. Yüz verilerinden kimlik doğrulama işlemi yüz dönüm noktaları ve kafadan pozlama için yoğun kullanılmasına rağmen, ayırt edici performansı yeterince araştırılmamıştır. Bu çalışmada, yüzlerin şekil ve gri düzey özelliklerini birleştiren yüksek düzeyde ayırt edici bir yüz tanıma yöntemi önermek ve dönüm noktasının yüz tanıma açısından ayırt edici performansı analiz etmek amaçlanmıştır. Araştırmanın özgün yönü, yüz işaret noktalarının kişiye özgün olması nedeniyle, kimlik doğrulama için kullanılması ve dönüm noktası noktalarının birbirleri arasındaki Öklid mesafelerinin ev gri seviye değerlerinin özellik setine dâhil edilmesidir. Bu bağlamda, hedef yüz görüntüsünde dönüm noktası tespiti yapılmış, yüze ait şekil ve gri seviye görünüm esaslı özellikleri çıkarılmış ve sınıflandırılmıştır. Elde edilen bulgular, stabilite (gürültü direnci, aydınlatmadaki değişim ve aksesuar nedenli kısmi engeller altında tanıma performansı) ve tanıma doğruluk performansı yöntemleri ile analiz edilmiştir. Bu analizlerin devamında, önerilen yöntem, CASPEAL-R1, ExtendedYaleB, Face94 ve JAFFE veri kümelerinden seçilen görüntüler ile dayanıklılık ve stabilite bakımından diğer rakip yöntemlere göre performans karşılaştırmasına alınmıştır. Sonuç olarak, kapsamlı simülasyon çalışmaları, önerilen yöntemin tanınma doğruluğu, kısmi tıkanma, gürültü, ifade değişiklikleri ve aydınlatmadaki farklılıklara karşı sağlamlık açısından dikkate değer ve rekabetçi performans sergilediğini göstermiştir.
