Mask Fitting on Face Images Based on Morphing and Masked Face Recognition-Reference-Cited by-同舟云学术

Mask Fitting on Face Images Based on Morphing and Masked Face Recognition

Published:2023-04-25 Issue:1 Volume:27 Page:12-21
ISSN:1308-6529
Container-title:Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
language:
Short-container-title:

Author:

GÜNAY YILMAZ Asuman¹^ORCID,GEDİKLİ Eyup¹^ORCID,ALHORİ Omar²

Affiliation:

1. KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ, OF TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

2. KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Covid-19 gibi virüslerin ciddi solunum yolu hastalıklarına neden olması, yüz maskelerinin kullanımını önemli hale getirmiştir. Bu nedenle yüzden kişi doğrulama ve tanıma yapan sistemlerin maskeli yüzler üzerinde de çalışabilmesi beklenmektedir. Yüz tanıma sistemleri için oluşturulan veri setlerinde maskeli yüzler olmamakla birlikte günümüzde farklı model ve desenlerde maskeler kullanılabilmektedir. Bunlar yüz tanıma sistemlerinin başarısını düşürmektedir. Bu çalışmada öncelikle maskeli yüz veri seti üretmek için mevcut yüz veri setlerine farklı tipteki maskelerin giydirilmesine çalışılmıştır. Morfleme tekniği kullanılarak yüzün pozisyonlarına uygun olarak doğala yakın otomatik giydirme işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra maskeli/maskesiz yüzlerin tanınması için derin öğrenmeye dayalı bir model geliştirilmiş ve otomatik maske giydirme tekniği ile oluşturulan veri seti denenmiştir. CASIA-WebFace ve LFW (Labeled Faces in the Wild) veri setleri kullanılarak gerçekleştirilen deneylerde %96.5’in üzerinde maskeli yüz tanıma başarımı elde edilmiştir.

Publisher

SDU Journal of Natural and Applied Sciences

Subject

General Medicine

Reference24 articles.

1. [1] Dlib C++ Kütüphanesi, 2021. http://dlib.net/ (Erişim Tarihi : 15.12.2021).

2. [2] Yüz Hizalama Detektörü GTX kütüphanesi, 2015. https://github.com/davisking/dlib-models (Erişim Tarihi : 22.09.2021).

3. [3] Schroff, F., Kalenichenko, D., Philbin, J. 2015. Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering. 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 7-12 June, Boston, MA, USA, 815-823.

4. [4] Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., Alemi, A. A. 2017. Inception-v4, Inception-Resnet and The Impact of Residual Connections on Learning. Thirty-first AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI17), 4-9 February, San Francisco, California USA, 4278-4284. 2017.

5. [5] Zhang, K., Zhang, Z., Li, Z., Qiao, Y. 2016. Joint face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks. IEEE Signal Processing Letters, 23(10), 1499 – 1503.